unity跨场景传递public static变量 unity场景间传递数据

在前面的文章中写过如何搭建SignalR服务端和客户端，也写过如何将Unity3D应用嵌入到WPF中，问题是SignalR服务端和WPF客户端实时通信很简单，SignalR服务端怎么与Unity3D应用实时传输数据呢？下面就开始讨论了。

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1.问题背景

1.1为什么要在Unity3D中实时传输数据？

在多人游戏中要实时显示对手的数据，如位置、血量等。在3D业务系统中可能要显示外部提供的一些数据，而这些数据是随时都有可能发生变化的，需要实时在Unity3D应用中显示出来，比如外部采集的温度、湿度等。

1.2为什么要使用SignalR进行实时通信？

选用SignalR进行实时通信并不意味着在Unity3D中进行实时通信只有SignalR这一种方案，只是在之前的文章中使用融合SignalR的WebAPI做服务端已经很顺手了，业务系统也相对成熟，所以打算继续沿用下去。目前常见的方案一般是用Socket做通信，但是需要自己做底层的封装，对于我这种技术菜鸟而言搞不定，所以最终还是希望能够使用SignalR做实时数据传输。

WebAPI集成SignalR

1.3如何将SignalR应用到Unity3D中？

最开始我的想法是，反正都是C#的类库，直接添加进去引用就好了。但是Unity3D编辑器是基于Mono解决方案的，而Mono是基于.Net Framework3.5的，SignalR客户端对运行环境的要求是至少是.Net Framework4.5的，这也就意味着是无法直接在Unity3D中使用SignalR的。问题似乎陷入了僵局，但是天无绝人之类，我们发现在Unity应用商店有一个神奇的插件：BestHttp，对比较常用的网络通信方式进行了封装，包括Http、WebSocket、Socket和我们很熟悉的SignalR。BestHttp比Unity3D自带的www功能丰富很多，但是请注意，BestHttp是收费的，BestHttp是收费的，BestHttp是收费的，重要事情说三遍。

2.解决方案

通过上面的分析，我们决定采用融合SignalR的WebAPI作为客户端，Unity3D融合BestHttp作为客户端，采用之前开发的OPCClient作为采集端，搭建一个实时监测温湿度等环境参数的例子。

融合SignalR的OPCClient实现环境参数实时监测

2.1安装BestHttp

打开Unity3D编辑器，新建项目MonitorDemo，选择菜单Window>Asset Store，打开应用商店查找BestHttp，导入到项目中。

导入完成后可以看到Assets目录下面多了一个BestHttp的文件夹，可以在文件夹下找到BestHttp的说明文档，本文中的例子都是基于这份说明文档进行开发的。

2.2搭建Unity3D界面

使用Unity3D的UI添加一个Canvas，添加两个Text，TextTempKey显示“温度”，TextTempValue显示温度数据。

为了看的清楚些，加了一个图片做背景。

将Canvas的Render Mode改为Screen Space-Camera，并将Render Camera改为MainCamera，使得Canvas始终以UI界面形式呈现。

2.3创建C#脚本

新建脚本SignalrHelper

public class SignalrHelper : MonoBehaviour
{
    public Text txt;
    private Connection _connection;
    private Hub _proxy;
    readonly Uri _uri=new Uri("http://localhost:49749/MessageBus");

    // Use this for initialization
    void Start () {

        //实例化代理Hub
        _proxy=new Hub("MessageHub");
        //实例化连接
        _connection=new Connection(_uri,_proxy);
        //接收数据事件注册
        _proxy.On("receiveData",ReceiveData);
        //启动连接
        _connection.Open();

    }

    private void ReceiveData(Hub hub, MethodCallMessage methodCall)
    {
        string arg0 = methodCall.Arguments[0].ToString();
        ItemValueModel item = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject<ItemValueModel>(arg0);
        Debug.Log("I received data:"+arg0);
        txt.text=item.value;
    }


    // Update is called once per frame
    void Update () {

        }
    }

    void OnDestory()
    {
        if (_connection!=null)
        {
            _connection.Close();
        }
    }
}

其中ItemValueModel是我们定义的监测项数据类

/// <summary>
/// 监测标签数据类
/// </summary>
public class ItemValueModel 
{
    /// <summary>
    /// 标签唯一标识
    /// </summary>
    public string id { get; set; }
    /// <summary>
    /// 标签名称
    /// </summary>
    public string name { get; set; }

    /// <summary>
    /// 标签数据值
    /// </summary>
    public string value { get; set; }
}

将脚本SignalrHelper作为组件添加到Canvas上，并将所定义的Canvas的txt属性设为TextTemp_Value，使得Canvas初始化的时候就能与服务端建立连接，并监听服务端方法receiveData，当接收到数据时将TextTemp_Value的文本改为测点值。

2.4添加服务端方法

public class MessageHub:Hub
{
        public async Task ReceiveData(string data)
        {
            ItemValueModel item = JsonConvert.DeserializeObject<ItemValueModel>(data);
            await Clients.All.receiveData(item);
        }
}

完成以上工作后，启动服务端，然后依次启动采集端（OPCClient）和客户端（Unity3D），看到跳动的数字就说明成功了。

3.方案改进

在上面的步骤已经实现了一个测点的实时数据监测，但显然有点简单了，因为实际上我们在业务系统中不可能只有一个测点，而且并不仅仅只是读取数据，还会有写入数据的情况。另外在上面的示例运行的时候发现测点数据变化频率很快的时候，界面会变得卡顿，于是针对这些问题进行改进。

3.1添加数据处理队列

private static Queue<ItemValueModel> _queue;

    private void ReceiveData(Hub hub, MethodCallMessage methodCall)
    {
        string arg0 = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(methodCall.Arguments[0]);
        ItemValueModel item = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject<ItemValueModel>(arg0);
        _queue.Enqueue(item);

    }

接收到测点数据变化时，并不立即处理，而是将数据添加到队列_quene中，在Update方法中去处理数据，这样处理数据就和帧刷新保持一致，避免出现卡顿的现象。

void Update () {

        if (_queue.Any())
        {
            ItemValueModel item = _queue.Dequeue();
            string tmp = item.id.ToUpper();
            GameObject go = GameObject.FindWithTag(tmp);
            if (go != null)
            {
                Debug.Log(go.name);
                var target = go.GetComponent<Text>();
                if (target != null)
                {
                    target.text = item.value;
                    Debug.Log(target.name + ":" + item.value);
                }
            }

        }
    }

3.2添加数据写入方法

在脚本SignalrHelper中添加写入数据的方法，并通过BestHttp提供的Call方法发送给服务端。

public Button button;
    public Text text_ID;
    public Text text_Value;
    void Start () {

        //数据处理队列
        _queue=new Queue<ItemValueModel>();
        //按钮事件
        button.onClick.AddListener(delegate()
        {            WriteItem(text_ID.text,text_Value.text);
        });

        //实例化代理Hub
        _proxy=new Hub("MessageHub");
        //实例化连接
        _connection=new Connection(_uri,_proxy);
        //接收数据事件注册
        _proxy.On("receiveData",ReceiveData);
        //启动连接
        _connection.Open();

    }

    private void WriteItem(string id,string value)
    {
        if (_connection!=null&&_proxy!=null)
        {
            _proxy.Call("WriteItem", id, value);
        }
    }

3.3添加界面控件

添加两个Input分别用来输入要写入的标签名称和值，添加一个Button用来发送写入命令，再多加几个Text来表示不同的标签。

通过以上的改造我们就能在Unity3D中实现多个测点实时数据的监测和测点数据写入了，也就意味着如果是一个设备监控系统的话，我们就能在Uinity3D里进行设备状态的监测和控制了。

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在上面的步骤中，我们使用BestHttp在Unity3D里与SignalR服务端建立连接，实现了实时通信，但仍有部分问题需要解决：
如何将将SignalrHelper作为实时通信的总入口，实现数据传输的模块化？
如何实现测点数据与UI控件的动态绑定？
这些问题也许会在后面的实践中得到解决。