Fishbowl鱼缸测试在线入口为https://fishbowl.paulkaplan.com/，支持跨平台运行，具备自动加载、滑块调鱼数、实时FPS显示、多端兼容、性能预警及纯前端无数据上传等特性。
Fishbowl鱼缸测试在线入口在哪里？这是不少用户在评估设备图形性能时反复搜索的问题，接下来由PHP小编为大家带来Fishbowl在线测试链接，感兴趣的用户一起随小编来瞧瞧吧！
https://fishbowl.paulkaplan.com/
界面交互体验
1、进入页面后系统自动加载三维鱼缸场景，无需点击启动按钮即可实时观察金鱼游动状态，所有动画均由本地浏览器渲染完成，不依赖外部插件或额外资源加载。
2、左下角设有直观滑块控件，支持手动调节鱼的数量区间为1至2000条，数值变化即时反映在鱼缸中，便于逐级观察设备在不同负载下的响应表现。
3、界面右上角持续显示当前帧率（FPS）数值，刷新频率达每秒一次，数值跳动平滑可辨，方便用户快速判断画面是否维持在60帧的流畅基准线以上。
4、整体布局采用深色背景与高对比度元素设计，文字清晰、控件间距合理，在小尺寸移动屏幕和大屏桌面设备上均能保持良好可操作性。
跨平台兼容能力
1、该测试页面在Windows系统的Chrome、Edge及Firefox最新稳定版中均可完整运行，三维渲染层与JavaScript引擎协同稳定，无白屏或中断现象。
2、macOS设备搭载Safari 17及以上版本访问时，WebGL支持完整，鱼群运动轨迹自然连贯，GPU加速路径被有效激活并持续生效。
3、Android端使用Chrome for Android 128版本打开后，触控拖拽视角功能可用，自动模式下鱼数增长节奏与帧率反馈同步准确，未出现延迟累积。
4、iPhone用户通过iOS 17.5内置Safari访问，页面自动适配视口宽度，鱼缸容器比例协调，滑动调节鱼数时响应延迟低于80毫秒。
性能反馈机制
1、当启用Auto模式后，系统以每两秒递增5条鱼的速度动态加压，同时持续记录最低帧率与平均帧率，帮助识别性能拐点所在区间。
2、若当前帧率持续低于45 FPS，鱼缸边缘会轻微泛起橙色光晕提示负载临界，此视觉反馈不干扰主场景，但足够引起用户注意。
3、页面底部固定区域显示当前设备的渲染后端信息，包括WebGL版本、显卡驱动标识、Canvas精度等级等底层参数，供进阶用户参考。
4、所有测试过程完全在前端执行，不上传任何设备指纹或行为日志，关闭标签页即终止全部计算任务，内存占用在退出后迅速归零。
操作逻辑设计
1、用户初次访问时默认加载30条金鱼，初始帧率读数稳定后才开放Auto开关，避免因预热不足导致误判设备实际能力。
2、滑块调节支持鼠标拖动与键盘方向键微调两种方式，每按一次方向键精确增减1条鱼，满足对性能边界进行毫米级探查的需求。
3、Auto模式开启后，界面顶部会出现倒计时进度条，标明当前测试阶段剩余时间，用户可随时点击暂停按钮中断自动流程。
4、在鱼数达到1000条以上时，系统自动启用纹理压缩策略，降低显存带宽压力，确保测试持续性的同时维持画面细节完整性。
技术实现基础
1、整个鱼缸场景基于原生WebGL API构建，未使用Three.js等第三方框架，模型顶点与着色器代码全部手写，最大限度暴露硬件真实表现。
2、每条金鱼均为独立绘制调用，包含完整的骨骼动画、法线贴图反射与环境光遮蔽效果，对GPU的顶点处理与像素填充能力形成综合考验。
3、物理模拟部分采用简化版流体交互算法，鱼群之间存在轻量级排斥与对齐逻辑，运算全部在GPU Shader中完成，不占用主线程资源。
4、页面内嵌轻量级性能采样器，以16毫秒为周期高频采集渲染耗时数据，统计逻辑独立于浏览器开发者工具，结果更具一致性。
