从卡顿到流畅：一个rtc开发者的性能优化实战手记

去年冬天，我在公司加班到凌晨三点，盯着屏幕上那条像蛰伏的蜗牛一样缓慢爬动的延迟曲线，心里只有一个念头——这代码怎么就越跑越慢呢？那时候我们团队刚刚接手一个实时音视频项目，用户反馈说视频会议时画面会”思考人生”，有时候说完话要等好几秒才能看到对方回应。这种体验，别说是商务会议了，就是跟朋友聊天都让人受不了。

这个问题让我彻夜难眠。我开始深入研究rtc源码，试图找到性能瓶颈的根源。这个过程就像在黑暗的隧道里一点点摸索，每发现一个可以优化的点，就像看到了一丝光亮。今天我想把这些经历分享出来，不是要教条式地讲什么优化理论，而是想用最朴实的方式，告诉大家我们在实际项目中到底做了什么，为什么这么做，以及最后效果如何。

我们先来聊聊，RTC性能为什么会成为大问题

在动手优化之前，我觉得有必要先理解一下RTC系统到底面临什么样的挑战。实时音视频这个领域，跟普通的软件开发很不一样。它不像做一个电商页面，响应慢一点用户最多骂两句；也不像处理一个后台任务，多等几秒也无伤大雅。RTC是实时的，一帧视频从采集到展示，中间留给我们的时间窗口可能只有几十毫秒，超过这个时间，用户就能明显感觉到延迟和卡顿。

想象一下，你跟远方的父母视频通话，你这边看到他们的画面是他们几秒钟前的动作，你说一句话，他们要过一会儿才能听到并回应。这种时间差会让人非常不舒适，交谈的节奏完全被打乱。更糟糕的是，如果画面频繁卡顿，那种体验简直让人想要立刻挂断电话。

我们当时面临的场景是同时支持最多八路视频通话，也就是说一个房间里可能有八个用户同时开启摄像头和麦克风。这对系统的压力是可想而知的。CPU要同时编码八路视频流、解码八路视频流，还要处理混音、网络传输各种事情。任何一个环节成为短板，整个通话质量就会直线下降。

第一个突破口：编解码器的”瘦身”运动

我们首先把目光投向了视频编解码模块。这是RTC系统中计算量最大的部分之一。一路1080p的视频，每秒有30帧，每帧都是海量的像素数据，如果不压缩直接传输，就是有千兆光纤也扛不住。所以编解码器的作用就是把原始视频数据压缩再压缩，同时尽量保持画质。

我开始读源码的时候，发现我们的编解码器配置相当”豪放”。什么意思呢？编码器有个关键参数叫”量化参数”（QP），这个值越小，画质越好，但数据量越大；值越大，画质越差，但数据量小。我们之前的配置为了追求画质，把QP设得比较低，导致每一帧的压缩率不够高，码率居高不下。这直接导致两个问题：网络带宽消耗大，编码耗时也更长。

我们做了一个简单的实验，把QP值往上调整两个单位，然后观察画质变化。说实话，如果不仔细看，我甚至分辨不出有什么区别。但码率却下降了将近百分之二十。这个发现让我兴奋不已。随后的几周里，我们对不同分辨率、不同场景（比如人脸画面、屏幕共享、动态场景）做了大量测试，终于总结出了一套自适应的QP调节策略。

这套策略的核心思想说起来其实很朴素——画面变化小的时候（比如人静止说话），可以适当降低画质节省码率；画面变化剧烈的时候（比如有人挥手），则提升画质保证清晰度。实现这个功能需要编解码器能够实时感知画面复杂度，然后动态调整参数。源码中原本有一段逻辑是固定间隔查询画面复杂度，我们把它改成了事件驱动的方式，只有当画面真的发生变化时才重新评估。这一个小改动，让编码器的CPU占用率下降了百分之十五左右。

网络传输中的”交通指挥”问题

如果说编解码是”生产车间”，那网络传输就是”物流系统”。我们的视频数据生产出来，最终要通过网络送到对端用户手中。这个过程中的问题，用交通系统来类比再合适不过了。

早期的实现中，数据包发送策略比较粗糙。就像一个不懂交通规则的司机，看到路上有空就猛踩油门往前冲，结果遇到红灯或者拥堵就傻眼了。我们使用的是固定时间间隔发送数据包的策略，不管网络状况如何，每隔固定时间就发一批数据。这种方式在网络状况良好时没问题，但一旦出现丢包或者延迟波动，就会出现”堵车”现象——多个数据包同时到达接收端，把缓冲区挤爆，而有些时间段则空空荡荡。

解决这个问题的方法叫做”自适应发送”。我们参考了RFC 3550中关于RTP协议的规范，结合自己业务的实际需求，实现了一套基于拥塞控制的发送策略。简单说，就是实时监测网络状况，当检测到丢包率上升或者延迟增加时，自动降低发送速率；当网络状况好转时，再逐步提升。这就像一个经验丰富的出租车司机，会根据路况调整车速，既不会因为开太慢耽误时间，也不会因为开太快而频繁急刹车。

具体实现时，我们主要关注三个指标：往返时延（RTT）、丢包率和抖动缓冲区延迟。这三个指标各有各的含义。RTT告诉我们数据从发出去到收回来要多久；丢包率告诉我们有多少数据包在传输过程中”走丢了”；抖动缓冲区延迟则反映数据到达的均匀程度。我们用加权移动平均的方式处理这些指标，避免因为短时间的网络波动而频繁调整发送策略。

这个优化做完之后，在弱网环境下，用户感知的视频流畅度明显提升了。原来在网络不太好的情况下，视频可能会频繁卡顿甚至卡死，现在虽然画质会有所下降，但至少能保持基本的流畅性。对用户来说，这是一个可以接受的体验——画质差总比看不到画面强。

内存管理：看不见但影响巨大的”隐形杀手”

如果说编解码和网络传输是看得见的”大山”，那内存管理就是隐藏在水面下的”暗礁”。它一般不会让你的程序直接崩溃，但会通过各种奇怪的方式影响性能，比如内存碎片导致分配延迟、缓存命中率下降、频繁的垃圾回收导致卡顿等等。

我们在排查性能问题时，一开始并没有特别关注内存。因为当时服务器内存充足，监控数据显示内存使用率也不算高。但后来通过性能分析工具仔细一看，发现内存分配和释放的频率非常高，尤其是编解码模块，每处理一帧视频都要进行大量的内存操作。

问题的根源在于视频帧的内存管理方式。原来的实现中，每一帧视频数据都使用独立的内存块，编解码完成后立即释放。这种方式简单直接，但带来的问题就是内存频繁分配和释放，不仅消耗CPU，还容易产生内存碎片。我们做的一个优化是引入内存池技术——预先申请一块大的内存区域，然后让多个视频帧共用这块内存，按需分配。这样一来，内存分配和释放的开销大大降低，内存碎片的问题也得到了缓解。

还有一个容易被忽视的点是大对象的复用。在实时音视频场景中，有很多对象（比如帧缓冲区、网络数据包等）会被频繁创建和销毁。如果这些对象比较大，每次创建和销毁的开销就很可观。我们做了一个梳理，把生命周期相似的对象放在一起管理，尽量复用那些不需要每次都重新创建的对象。比如视频帧的Metadata信息，很多字段在帧与帧之间是基本不变的，我们就把这些信息单独提取出来复用，而不是每次都重新构造。

多线程调度的”艺术”

CPU核心越来越多，现在的服务器少则几个核心，多则几十个核心。如果不能充分利用这些核心，多好的算法也跑不快。但线程用多了也不是好事，线程之间的同步和通信会带来开销，线程切换本身也会消耗CPU资源。这里面的取舍，是一门”艺术”。

我们原来的线程模型比较传统：每路音频流一个线程，每路视频流一个线程，再加上网络收发线程、混音线程、控制逻辑线程等等。这样算下来，如果是八路视频通话，光是音视频处理线程就有二十多个。这种模型在用户量小的时候还能撑住，但当用户量上来之后，线程切换的开销就开始显现出来了——CPU时间大量花在了线程切换上，真正用来处理业务逻辑的时间反而变少了。

我们采取的策略叫做”线程绑定+任务队列”模式。具体来说，就是固定数量的工作线程，每个线程绑定到特定的CPU核心上，避免跨核心调度的开销。然后把不同类型的任务放到不同的队列里，每个工作线程根据自己的类型优先处理对应队列的任务。比如专门处理编码任务的线程，就优先从编码任务队列里取任务。这样做的好处是，线程切换减少了，CPU缓存的命中率也提高了，因为同一类任务总是在同一个核心上执行，相关的代码和数据更容易停留在缓存中。

这个改造花了我们大概三周时间，因为涉及到底层架构的调整，很多地方的代码都要重写。但改造完成之后，同样的硬件配置下，系统能够支持的用户数提升了将近百分之四十。这是一个相当可观的收益。

优化成效：让数据说话

说了这么多优化措施，我想有必要给大家看一些具体的数据。以下是我们优化前后的对比：

除了这些量化指标之外，用户反馈的变化也很明显。原来隔三差五就有用户投诉卡顿、延迟高，优化之后的三个月里，类似的投诉数量下降了百分之八十还多。这才是我们最看重的效果——技术优化最终要让用户感知到。

当然，我知道很多人可能会问：你们为什么不用硬件编码器？我得说，硬件编码器确实是个好东西，编码效率高，CPU占用低。但它也有局限：首先硬件编码器的灵活性不如软件编码器，一些高级的编码算法很难在硬件上实现；其次硬件编码器有路数限制，要支持更多路视频就得加更多硬件，成本上并不划算。所以软件优化和硬件加速并不是非此即彼的关系，而是需要根据实际场景组合使用。

写在最后的一些感想

回顾这段优化历程，我有几个体会想跟大家分享。

第一，性能优化不是一蹴而就的事情，而是持续迭代的过程。我们一开始的方案可能不是最优的，而是在不断测试、不断发现问题、不断改进中逐渐完善的。想一开始就想出完美的方案，几乎是不可能的。

第二，优化要有数据驱动，不能靠拍脑袋。我们每一次改动，都会先建立基准测试，改动之后再复盘数据。哪些指标提升了，哪些指标下降了，都记录得清清楚楚。这样才能确保优化是有效的，而不是”感觉”有效。

第三，要学会权衡和取舍。性能优化很多时候是在多个目标之间找平衡。比如画质和码率、延迟和稳定性、单机性能和系统规模。没有免费的午餐，有时候为了提升某方面的性能，必须接受另一方面的牺牲。关键是要清楚什么是用户最在乎的。

从事RTC开发这些年，我越来越觉得，这项工作就像是在走一条永无止境的优化之路。技术不断进步，用户需求不断提高，总有新的挑战在前面等着我们。但也正是这种持续进化的过程，让这份工作保持着它的魅力。每次看到用户在我们的系统上顺畅地通话、交流，我都会由衷地感到欣慰——这就是技术带来的价值吧。