個人認為unity相比於其他引擎易用性較好的原因主要有：
基於元件（component）的關卡設計更符合直覺
unity通過將系統或使用者的指令碼抽象為可重用的元件（component）並附著在遊戲物件上來控制遊戲的行為。相較於傳統的基於指令碼的開發方式，關卡設計師可以更靈活、更快速地搭建介面和關卡，有一種「搭積木」的感覺。雖然這種設計犧牲了一部分擴充套件性（例如難以實現巢狀prefab），但對初學者來講是非常友好的。
虛幻引擎4.7版本的更新也效仿unity，向元件化的方向靠攏，使關卡結構更容易理解和維護。
使用mono作為指令碼執行的平台
c#/mono相比c++和其他指令碼語言，有更好的穩定性和抽象能力，有容易使用的.net框架和易於移植的各類開源庫，相對完善的語言服務（如gc和反射）也使開發複雜邏輯容易許多。雖然降低了門檻的同時也讓低質量的**更容易產生，但不管對於初學者還是老鳥來說，我覺得都是利大於弊的。
引擎本身的功能相對簡單 + 豐富的asset store外掛程式
和虛幻等超級引擎相比，unity提供的功能算是非常基礎的，元件數量和各元件可配置的內容都不多，所以在學習的時候更容易產生比較直觀的感受，不至於迷失在細節當中。另一方面，asset store模式的成功造就了大量功能強大的第三方外掛程式，填補了unity開發中的各種空白，進一步降低了開發門檻。
而難於精通方面，我覺得主要原因在於：
對綜合能力要求高
首先，不僅對unity，對任何遊戲引擎或者對遊戲開發本身來說，想要精通都是很難的一件事。因為遊戲客戶端開發本身是一項綜合性非常強的活動，整合的技術非常多，例如：
而對於將這些技術粘合在一起的unity工程師來說，雖然不需要精通方方面面，但將團隊成員的工作高效率高質量地結合在一起，也是非常考驗其能力的，只有長期地，全方面地參與整個開發過程並了解團隊成員的工作方式，才能逐漸成長為一名優秀的unity工程師。
舉例來說，unity工程師需要：
有些做unity的工程師可能只是搭建關卡，寫一些控制指令碼，而優秀的unity工程師的價值往往在於其能夠承擔更多的團隊職責。所以說想要精通這些，真的需要付出很多的時間和努力才行。
難在細節
任何事想精通，細節都是非常重要的，比如：
指令碼執行
渲染
團隊協作
這些都是unity開發中會不斷面對的問題，如果不能從始至終中控制住這些細節，積累起來往往會使團隊效率底下，難以產出高質量的應用。
所以我覺得unity難以精通之處就在於對細節知識的把握，以及在整合團隊價值的過程中如何做到揚長避短。unity開發團隊中常常不是所有人都會這個引擎有很深刻的認識，大家術業有專攻，有人搭場景，有人做後端，對自己不熟悉的領域，難免有錯誤的認知和實踐。我們尚可以通過時間和努力精通細節，然而到頭來真正缺少的，其實是團隊成員間的信任所帶來的溝通成本的降低。
【更新】
回答一些朋友的疑問。
關於資料**
細節問題很難有系統的資料**，而像assetbundle dynamic batch這種幾乎找不到答案的問題只能自己慢慢摸索。在此列舉幾個最主要的知識**。
官方手冊。例如搜尋unity optimization可以找到官方在gpu，cpu和mobile方面的幾篇優化手冊。官方資料常常包含最核心也最容易被忽略的原則，深入理解往往會有新的收穫。
官方部落格。部落格上不時會有一些技術類文章，如關於il2cpp和序列化機制的知識幾乎只能看那幾篇部落格。technology
unity的mono fork：unity-technologies/mono · github
，關於gc和aot方面是第一手的資料。比如gc的配置，enumerable類的實現如何導致linq容易觸發aot異常，以及泛型compareexchange中存在的jit hack導致c#事件和一些執行緒同步操作觸發aot異常等等。另外gc方面也可以參考ivmai/bdwgc · github
，有詳細的機制解釋。
ui的源**：unity-technologies / ui
，修改優化後可以直接整合到遊戲中，很方便。
隨unity安裝的pdb除錯檔案。unity的安裝目錄下其實是有editor和player當中所有c++原始碼的pdb檔案的，而且居然都是private pdb。需要探查unity內部資料結構和過程實現的時候，通過windbg配合這些pdb檔案除錯unity程序可以獲得很多最底層的資訊。當然，如果公司買了unity的原始碼就不必這樣麻煩了。
關於優化策略
不只是unity，優化程式最重要的原則就是先測量。而且在沒有豐富經驗和自信的情況下，不要自己寫測量**，而要依賴unity自己profiler和profiler api。這裡只說一些unity特有的內容。
使用profiler時，切忌猜測。一定要弄清各種資料的精確涵義，如self %，self ms，gc alloc等，如果弄不清楚，優化常常是南轅北轍。另外診斷cpu spike時，一定要開啟deep profile，否則只能看到誤導性很強的表面資料。找到真正的hot line才能著手優化改善效能。
當hot line在自己的**中時，可以嘗試將cpu密集的操作分派到後台執行緒，然後在需要與unity api互動時排程回來。粒度較好的操作可以嘗試用coroutine分派到其他幀分別執行。大量gc alloc造成的spike需要重新設計記憶體分配策略，小物件（目前版本是小於1kb）較多的時候也可以嘗試預先擴大託管堆（如分配很多小於1kb的緩衝區，然後再釋放），這樣可以加速後續記憶體分配。因為boehm gc的堆擴充套件策略是時間線性而非空間線性的，所以每次擴大後的容量都是翻倍的，需要注意。
而當hot line在unity api中時，常常是自己的錯誤實踐造成的，需要重新審視設計。一方面要減少昂貴api的呼叫次數，一方面要降低unity內部處理資料的規模。例如場景載入緩慢時，可能需要簡化場景本身，然後在場景啟動後再手動、增量地載入場景中的其他內容。
gpu方面，如果沒有複雜的特效，瓶頸常常在draw call和fill rate上。draw call需要batch，能共享的材質一定要共享。fill rate的問題通常在高解析度的2d遊戲中比較明顯，profiler中的transparency渲染佔比很大時就應該著手優化。gpu優化策略上unity相比其他引擎並沒有很多特異的方面，準確測量的基礎上通常能找到比較通用的解決方法。
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