实时音视频技术中的流量控制策略

前几天和一个做直播的朋友聊天，他跟我抱怨说最近观众反馈画面经常卡顿，特别是晚上高峰时段，画面糊得像打了马赛克不说，声音还断断续续的。我一问才发现，他根本没重视过流量控制这回事，觉得买了带宽就能解决所有问题。这让我意识到，很多人虽然在做实时音视频的业务，但对底层的技术逻辑其实并不清楚。

其实吧，流量控制这个话题看起来硬核，但理解起来真的没那么邪乎。它就像你开车时根据路况踩油门刹车一样简单，只不过在网络世界里，这辆”车”要处理的情况要复杂得多。今天我就用最通俗的方式，把这里面的门道给讲清楚。

什么是流量控制？为什么它这么重要？

想象一下你正在用一个视频会议软件和远方的朋友聊天。你这边举着手机，摄像头捕捉到的画面和麦克风收集的声音需要实时传到对方那里，同时你也要接收对方传过来的数据。这个过程看似简单，背后却涉及海量数据包的发送、接收和重组。

问题来了。网络这玩意儿它不是一条平坦的高速公路，它更像是一条乡间小路，有时候宽敞得能并排跑三辆车，有时候狭窄得只能过一辆独轮车。而且这条路还时不时被人挖断——也就是我们说的网络波动或者丢包。如果你不管这些变化，一股脑儿地把数据往路上扔，那结果肯定是堵得死死的，或者干脆翻车——也就是我们常说的卡顿、花屏、甚至连接断开。

流量控制的核心目标，就是在保证实时性的前提下，根据网络的实时状态动态调整数据传输策略。说白了就是”看菜下饭”，网络好的时候多传点，网络差的时候就少传点，宁可牺牲点画质也不能让画面卡住不动。这个道理听起来简单，但真正要做好，里面的技术含量可一点不少。

实时音视频面临的核心挑战

带宽波动的影响

先说个数据吧。根据声网之前发布的行业报告，在典型的实时音视频场景中，网络带宽的波动范围可能达到峰值的20%到80%之间。也就是说，如果你的业务在某一刻需要2Mbps的带宽，下一刻可能只需要400Kbps，也有可能瞬间飙到8Mbps。如果你用静态的方式分配带宽，要么浪费资源，要么根本不够用。

我举个工作中的真实例子吧。有个做在线教育的客户，最开始用的是固定码率传输，结果一到晚上八点家长辅导孩子作业的时段，网络就开始炸。因为那个时段大家都上网，带宽被挤得死死的。后来他们找到了声网的技术团队，对方给他们做了一次压力测试，发现同样是晚上八点，不同小区的网络质量能相差好几倍。从那以后，他们就改用了动态码率方案，情况才真正好转起来。

延迟与实时性的矛盾

实时音视频对延迟的要求有多苛刻呢？一般来说，200毫秒是道坎。超过这个数字，对话的一方就能明显感觉到”迟钝”，那种感觉就像两个人打电话，中间总隔着半秒钟，特别别扭。如果是游戏开黑，延迟高了更是要命，技能放出去半天才有反应，完全没法玩。

但问题在于，传统网络传输中的一些纠错机制，比如重传机制，它天然就会增加延迟。你想啊，一个数据包丢了，得等发送方重新发过来，这一来一回延迟就上去了。所以实时音视频必须在”低延迟”和”可靠性”之间找平衡，而这个平衡点，就是靠流量控制来动态调整的。

流量控制的核心策略

自适应码率调整：量入为出的智慧

自适应码率调整，英文叫Adaptive Bitrate Streaming，简称ABR。这可能是流量控制里面最基础也最常用的一种策略了。它的逻辑特别简单：网络带宽够的时候，我就提高码率，让画面更清晰；网络带宽紧张的时候，我就降低码率，把画质降一降，换取流畅度。

这里需要解释一下码率的概念。码率就是每秒钟传输的数据量，单位通常是kbps或者Mbps。你可以把它理解成水管的粗细——水管越粗，每秒钟流过去的水越多，画面就越清晰。但问题是，如果网络这根”水管”本身就细，你强行塞太多水进去，就会溢出，也就是丢包。溢出的水越多，画面就越卡。

声网在自适应码率这块做了很多年，他们的做法是先探测网络带宽。探测的方式挺有意思的，不是傻乎乎地拼命发数据看能塞多少，而是用一种叫”带宽探测”的机制。比如先发一小包数据，测量一下往返时间和丢包率，然后根据这些数据估算当前网络能承受的最大带宽。探测完之后，系统会设定一个目标码率，这个目标码率通常会保守一点，留出20%左右的余量，以防网络突然变差。

码率调整也不是随时随地在变的，它有自己的节奏。一般会有一个”试探期”，如果网络持续保持稳定，才会逐步提升码率。一旦检测到丢包率上升或者延迟增加，系统会立刻降低码率。这个反应速度很重要，有些厂商的反应时间可能需要几秒钟，这对实时场景来说太慢了。好的系统应该在一两个网络往返周期内就做出反应，大概也就是几百毫秒的事。

拥塞控制：避免网络崩溃的刹车系统

如果说自适应码率是”油门”，那拥塞控制就是”刹车”。它要解决的核心问题是：当网络出现拥塞迹象的时候，怎么做才能避免彻底崩溃。

这里需要提到一个经典算法叫TCP Reno，或者它的一些变体比如CUBIC。这些算法的核心思想是”慢启动+拥塞避免”。刚开始的时候，发送窗口很小，然后指数级增长，直到检测到丢包。这时候算法会认为网络可能已经接近满负荷了，于是把窗口缩小，再重新开始增长。

但TCP的这些算法是为文件传输之类的场景设计的，对实时音视频来说不太适用。因为实时音视频等不了那么长时间，你不能等到丢了包才知道网络堵了，那时候延迟早就上去了。所以实时音视频领域更常用的是基于延迟的拥塞控制算法，比如BBR。

BBR是Google搞出来的，全称叫Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time。它跟传统算法的区别在于，它不盯着丢包看，而是盯着延迟看。它的逻辑是：当管道里的数据越来越多，延迟会先升高，然后才会丢包。所以BBR会在延迟开始上升但还没丢包的时候就减速，这样既能充分利用带宽，又不会把网络推得太狠。

QUIC协议也是这两年比较火的选择。它把拥塞控制算法做成了可插拔的模块，开发者可以根据自己的场景选择合适的算法。有兴趣的朋友可以了解一下Google的QUIC实现以及IETF发布的RFC 9000标准，里面对这块有详细的规范。

缓冲管理：延迟与流畅的微妙平衡

缓冲这个话题挺有意思的。缓冲的作用是应对网络波动，你看视频的时候有时候会看到”正在缓冲”的提示，那就是缓冲在工作。它会先存一点数据在本地，这样即使网络临时卡一下，播放器也有数据可以继续播放，不会立刻卡住。

但缓冲多了，延迟就上去了。比如一个500毫秒的缓冲，意味着你看到的画面其实已经是半秒钟以前的了。这在视频会议里简直不能忍，谁也不想说完话半秒钟才听到回应。所以实时音视频场景下，缓冲策略必须非常谨慎。

常见的做法是采用”动态缓冲”策略。系统会根据实时的网络状况调整缓冲大小。网络稳定的时候，缓冲可以小一点，延迟就低；网络波动大的时候，缓冲适当放大，增加一点延迟来换取流畅度。这个平衡点怎么找，不同厂商有不同的做法。声网的方案里，缓冲大小会根据过去一段时间的延迟抖动动态调整，既不会因为缓冲太小导致频繁卡顿，也不会因为缓冲太大导致延迟过高。

前向纠错：丢了包也能恢复

刚才说了，重传会增加延迟。那有没有办法不重传也能恢复丢失的数据呢？有，这就是前向纠错，英文叫FEC。

FEC的原理是在发送数据的时候，多发一些冗余信息。比如我发送3个数据包，会额外发送1个校验包。如果这4个包丢了任意1个，接收方都能通过剩下的3个把丢失的那个恢复出来。如果丢了2个，那就恢复不了了，但这种情况相对少见。

FEC的优点是快，不需要等待重传，延迟很低。缺点是浪费带宽——你发了额外的冗余数据，却没有携带实际内容。所以FEC策略需要仔细调校：冗余度设得太低，恢复能力不够；设得太高，又浪费带宽。

在实际应用中，FEC通常会和重传策略配合使用。正常情况下用FEC恢复少量丢包，如果丢包太多了，才触发重传。这样既能应对大部分情况，又能在极端场景下保证可靠性。

不同场景下的策略选择

光知道原理不够，关键是怎么用在实际场景中。我来举几个典型的例子吧。

视频会议场景下，延迟是第一优先级。这时候应该采用比较激进的码率调整策略，宁可画质低一点，也要保证流畅。同时缓冲要设得比较小，重传超时时间也要设得比较短。如果网络实在很差，甚至可以主动降低帧率来保证单帧的完整传输。

直播场景就不太一样了。直播是可以有一点延迟的，观众通常感受不到几秒钟的延迟。所以直播可以把缓冲设得大一点，用更大的延迟换来更稳定的画质。重传策略也可以更激进一点，因为等得起那几秒钟。

远程操控或者云游戏场景对延迟的要求最高，甚至比视频会议还高。这种场景下，通常会采用最低延迟模式，可能完全关闭FEC之外的纠错机制，把所有资源都用来保证传输速度。有时候甚至会故意降低分辨率来换取更低的延迟。

技术演进的新方向

这个领域最近几年也有了一些新趋势。最明显的是机器学习开始介入流量控制。传统的算法都是基于固定规则的，比如”丢包率超过5%就降码率”。但现在有些系统开始用神经网络来预测网络变化，提前做出调整。比如声网在他们的下一代技术里就引入了一些基于机器学习的预测模型，据说效果比传统方案提升了20%左右。

边缘计算也是一个方向。以前流量控制都是在端上做的，但现在可以把一些计算放到边缘节点去做。比如在离用户比较近的边缘服务器上做码率调整，这样反应更快，效果更好。

还有就是标准化方面的进步。以前各个厂商的实现都是私有的，互不兼容。现在IETF之类的标准组织正在推动一些通用的框架，比如webrtc里面就定义了一套标准的拥塞控制接口，这让不同厂商的方案有了互通的可能。

写在最后

说了这么多，其实核心思想就一条：实时音视频的流量控制，本质上是在有限的网络资源下做权衡取舍。画质、流畅度、延迟，这三者不可能同时做到最好，只能根据具体场景找最合适的平衡点。

如果你正在搭建自己的实时音视频系统，我的建议是：先想清楚你的场景最看重什么。如果是视频会议，优先保证低延迟；如果是直播，可以适当牺牲延迟换画质；如果是云游戏，延迟是生命线。然后再根据这个优先级选择合适的参数配置。

当然，这些东西自己从零实现确实挺费劲的。市面上有一些成熟的解决方案可以用，比如声网的服务，他们在这块积累了很多年，策略都比较成熟。特别是对于中小团队来说，与其自己踩坑，不如直接用现成的方案，把精力放在业务上。

技术这东西，说难也难，说简单也简单。难的地方在于细节，每一个参数怎么调都有讲究；简单的地方在于原理，核心思想其实没那么复杂。希望这篇文章能帮你把这里面的逻辑给理清楚。如果你有什么问题，欢迎一起讨论。