3.1 实例化是什么？为什么要实例化？
实例化就是生成一个个体，比如一棵树，一簇草丛，实例化的目的是为了节省性能，因为每一棵树我们不能调用一次绘制API，我们需要把尽可能多的东西，合批，去渲染，实例化就是我们把一个东西生成多份，比如很多树，一次绘制。
3.2 定义
几何体：游戏物体就像类和子类的关系，每一个实例基本体有共同的属性，比如顶点缓存，实例类型，骨骼等，而具体到每一棵树又都有不同的属性，比如树叶的颜色，树叶的数量。几何体就是子类。
一个批次中要渲染很多个几何体。
3.3 实现
渲染实现包含四种方法：静态合批、动态合批、顶点常量实例化、调用几何体实例化的API
静态批次：数据一次性让GPU绘制出来，不支持蒙皮(骨骼)，灵活性低，但是简单，需要一次性分配内存，即：顶点缓存和索引缓存，定义完就不可以更改了。
动态合批：动态生成几何体，支持蒙皮，但是耗费时间，也需要预先定义存储空间。
顶点常量实例化：把一个几何体复制多份，传递给GPU，然后在顶点着色器中，根据顶点常量来制 造几何体实例的差异性。 限制就是：每一个批次设置的顶点常量有限制。
调用几何体绘制的API：限制：只能批次渲染同一个几何体包的实例，但是节省了内存消耗
四：分段缓冲
4.1 问题
如果一个场景中有很多个相同几何体包的不同实例，虽然我们可以在同一个批次中渲染它们，但是这需要我们每个实例都进行差异化处理，比如旋转矩阵等，也可以让美工在做的时候，把相邻的模型合并成单个模型，但是这样增加了美工的工作量。
4.2 分段缓冲
分段缓冲会自动合并相似的实例，同时保留了渲染独立实例的能力。
原理就是为每个实例分组，形成一个链表，然后分段渲染。
五：用多流来优化资源管理
当一个场景中有多的顶点数据需要渲染，则有的GPU能渲染，有的GPU 不能渲染，我们需要根据不同的GPU 调整我们的数据内容，多流：就是根据不同的情况，采取不同的结构体，不同的结构体里面的内容不一样，比如用于顶点渲染的基本结构体，包含顶点位置，法线位置等
如果和当前的性能不匹配，就用最基本的结构体，传递最基本的数据。
资源管理：
每一个资源都有一个GUID，用来全局搜索该资源，同时用寄存器来存储网格数据，让GPU 直接和显存交互，而不用从内存里读取。
六：遮挡查询
前提：
遮挡查询的目的是找到哪些视野中看不到的物体，从而从绘制的数据里面剔除它。
最简单的方法就是：
对屏幕空间的像素进行深度排序，也就是z-test,但是这样有两个缺点，一个是要知道一个像素绘不绘制需要等待查询的结果，这十分耗费时间，第二个缺点是复杂的场景需要遮挡查询的物体非常多。
6.4 层
6.4.1 为什么使用层？
我们把场景中的物体分层，也就是上面说的栅格单元，可以使用k-d 树，八叉树 等，把空间中的物体最终集合到一个一个的单元当中，这样以单元为单位，如果该单元的父节点不可见，则就不需要渲染该单元的物体了，如果可见，递归遍历子节点，进行遮挡查询，如果是叶子节点，直接渲染，对于复杂的场景，减少了遮挡查询的次数。
6.4.2 停滞
它和最基本的遮挡查询都有一个共同的缺点，就是停滞，在返回一个几何实例的遮挡结果时，CPU停滞，等待GPU查询，当返回结果时，GPU停滞。
6.4.3 查询额外的开销
我们查询的是先查询父节点，再查询子节点，对于场景中大多数不可见的物体，减少了查询的次数，但是如果都是可见的物体，则增加了查询次数，因为要遍历整个单元内的所有物体。
6.5 针对上面两个问题的优化
6.5.1 猜测
我们根据上一帧的结果，猜测下一帧的结果，但是这有可能猜错，所以需要后面的校正，这就消除了停滞的问题，也就是每时每刻都让CPU和GPU有事干，当查询结果和当前结果不对时，校正当前的结果。
结果无非就两种情况，实际可见，预测不可见，这需要在遮挡查询的时候校正；实际不可见，预测可见，这种情况渲染的结果是正确的，只不过要多花费点时间。
6.5.2 提升
为了解决查询数目的问题，就是要减少查询的节点数量
我们只查询上一帧看的见得的叶子结点，以及层中有可能看得见的节点，如果一个节点的父节点被遮挡了，就不用查询该节点了。
6.5.3 算法
我们用一个DP表来记录已经查询过得节点的遮挡结果，当我们遮挡查询时，先看表里是否已有记录，同时如果遮挡查询的结果和表里的不一致，要马上更新DP表
我们通过查询的节点能够倒推出父节点的遮挡结果。减少了查询的次数