fishbowl官方网页测试地址为https://testdrive-archive.azurewebsites.net/performance/fishbowl/，该页面通过三维鱼缸场景、交互调节、跨平台兼容性、性能可视化及多维测试全面评估设备图形与计算性能。
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三维鱼缸场景呈现效果
1、页面加载完成后自动构建一个具备玻璃质感与水体折射特性的三维鱼缸模型，缸内十条金鱼依据物理引擎驱动游动路径，每条鱼具备独立转向逻辑与碰撞响应机制。
2、鱼体表面采用WebGL着色器实时处理高光反射与鳞片渐变色彩，游动过程中光影随视角位移动态变化，对显卡浮点运算精度与纹理采样能力形成稳定压力。
3、缸壁呈现微折射扭曲效果，背景图像经实时映射叠加于透明介质之上，该过程需持续调用Canvas 2D与WebGL混合渲染管线协同工作。
4、水面波纹由程序化噪声算法生成，配合动态光源投射出浮动阴影，底部砂石纹理具备法线贴图细节，整体构成对GPU多阶段渲染流程的完整覆盖。
交互调节与负载控制方式
1、界面右侧设置滑块控件，支持手动输入1至2000区间内的任意鱼群数量，每次调整后画面即刻刷新并重新计算渲染负载，响应延迟低于80毫秒。
2、“Auto”自动模式启动后系统以每两秒为周期递增鱼的数量，同时监测帧率稳定性，当连续三次FPS低于30时自动停止扩容并锁定当前最大承载值。
3、页面左上角持续显示实时FPS数值，数字颜色随帧率区间变化：60以上为绿色，45–59为黄色，30–44为橙色，低于30则转为红色警示状态。
4、“Reset”按钮位于操作区底部，点击后清空全部鱼群、重置帧率计数器、归零GPU占用热力图，确保下一轮测试在完全一致的初始条件下展开。
跨平台兼容性表现
1、基于纯HTML5与WebGL标准构建，不依赖Java、Flash或任何第三方插件，在Chrome 120、Edge 121、Firefox 122及Safari 17.2中均能完整加载并稳定运行。
2、已适配Windows 10/11、macOS Sequoia、Android 14、iOS 18等主流操作系统版本，在折叠屏手机、27英寸4K显示器及旧款10英寸平板上均可完整显示鱼缸容器区域。
3、针对内存低于2GB的设备启用LOD分级策略，自动降低水面波纹复杂度与鱼体骨骼动画层级，在低端安卓平板上仍可维持5条鱼稳定运行于45FPS以上。
4、视口尺寸识别模块动态缩放鱼缸容器比例，竖屏手机自动压缩高度保留完整水面区域，超宽屏则扩展背景视野增强沉浸感，无黑边或裁切现象。
性能参数可视化设计
1、主画面右侧悬浮独立统计面板，以双色柱状图并列展示当前帧率与历史最高帧率，差异值以百分比形式醒目标注于柱体顶部。
2、鱼缸右上角嵌入微型GPU热力图区域，颜色由深蓝（30%以下）渐变为亮红（90%以上），每秒刷新一次，直观反映图形处理器实时负载强度。
3、页面底部滚动显示底层运行参数，包括单帧渲染耗时（ms）、JavaScript主线程执行时间、GPU内存占用MB值及requestAnimationFrame调用间隔。
4、支持暂停动画功能，点击“Pause”后所有金鱼静止不动但参数继续采集，便于截图记录特定帧率状态或对比不同设置下的数据波动趋势。
测试维度覆盖广度
1、不仅评估GPU顶点变换与像素填充能力，同步检测CPU JavaScript引擎调度效率，鱼群规模扩大时可观察到输入事件响应延迟明显增加的现象。
2、金鱼游动轨迹融合流体阻力模型与骨骼蒙皮动画，每条鱼包含12个关节节点与3层权重贴图，对浏览器渲染管线吞吐量与内存带宽提出复合型要求。
3、开启“高精度计时器”选项后，系统启用requestIdleCallback监控后台任务排队情况，辅助判断设备在多标签页并发场景下的资源分配合理性。
4、在支持传感器API的设备上，测试过程同步估算GPU核心温度与整机功耗区间，数据以灰色小字显示于参数栏末尾，供用户结合散热策略分析稳定性边界。
