从卡顿到流畅：rtc源码性能优化实战记录

去年年底，我们团队接手了一个让人头疼的项目。用户反馈声网的实时通话视频质量不稳定，特别是在弱网环境下，卡顿、延迟、音视频不同步的问题层出不穷。技术团队排查了一圈，发现问题出在最底层——rtc源码的架构设计和部分核心模块的实现上。

这篇文章想和大家聊聊，我们是怎么一步步做性能优化的，用了哪些方法，优化前后的数据变化如何。希望能给正在做类似工作的朋友一点参考。

我们遇到了什么问题

在动手优化之前，我们先花了大约两周时间做全面的性能诊断。这个过程其实挺折磨人的，因为问题往往不是单点出现的，而是多个因素叠加的结果。

首先发现的是延迟问题。端到端延迟在理想网络环境下还能接受，一旦丢包率超过5%，延迟就会急剧上升，有时候能达到800毫秒以上，用户体验非常差。接着是CPU占用率过高，特别是在高清视频场景下，编码模块能吃掉30%到40%的CPU资源，导致手机发烫、电池消耗加快。还有内存泄漏的问题，长时间通话后内存占用会持续增长，最终可能导致应用崩溃。

我们用专业工具做了详细的压力测试，记录了优化前的一手数据。这些数据后来成了我们验证优化效果的基准线。

优化前的基准数据

我们建立了一套完整的性能测试体系，模拟了三种典型网络环境：优质网络（带宽50Mbps，丢包率0%）、普通网络（带宽10Mbps，丢包率3%）和弱网环境（带宽1Mbps，丢包率8%）。测试设备覆盖了高中低三档手机，确保数据的代表性。

0.8%

3.2%

11.5%

这些数据看起来可能有点抽象，我举个例子解释一下。弱网环境下11.5%的卡顿率意味着什么？用户看10秒钟视频，将近1.2秒是卡住的，这种体验任谁都会不爽。而且帧率从30帧掉到15帧，画面会有明显的跳动感，长期使用对眼睛也不好。

我们的优化策略

找到问题后，我们把优化工作分成了四个模块来做。这样分工明确，也便于单独验证效果。

第一：延迟优化

延迟的来源有很多，编解码、网络传输、抖动缓冲、渲染处理每个环节都会贡献延迟。我们重点改了抖动缓冲和前向纠错这两个模块。

原来的抖动缓冲策略比较简单，就是固定预留200毫秒的缓冲时间。这个策略在网络稳定时没问题，但网络波动时要么缓冲不够导致卡顿，要么缓冲过多增加延迟。我们重新设计了一个自适应算法，根据实时网络状态动态调整缓冲时间。实现这个算法花了团队三周时间，中间推翻了两个方案，最后这个版本在各种网络环境下表现都很稳定。

前向纠错方面，我们引入了RS码和异或校验的混合方案。简单说，就是在关键帧之间插入冗余数据，这样丢包时可以用冗余数据恢复，不用等待重传。根据测试数据，这个改进在5%丢包率下能把有效延迟降低大约40%。

第二：CPU占用优化

CPU占用过高主要出在视频编码器上。我们用的是开源的编码器方案，它的性能虽然不错，但参数配置比较保守，没有针对移动端做深度优化。

我们做了几件事。首先是调整了编码档次（profile）和级别（level）的配置，在保证画质的前提下降低计算量。其次是优化了宏块处理逻辑，把一些不必要的计算跳过。最后也是最有效的，我们在编码器里引入了多线程并行处理，充分利用现在手机的多核优势。

这里有个小插曲。多线程优化刚开始做的时候出现了线程竞争的问题，导致某些帧编码错误，画面出现马赛克。团队有个同事连续加了三天班才定位到问题，最后用线程局部存储解决了。这个经验告诉我们，并行化优化要谨慎，测试一定要充分。

第三：内存优化

内存问题主要表现为内存泄漏和内存分配碎片化。内存泄漏相对容易定位，我们用内存分析工具跑了几轮测试，就找到了几个未释放的缓存对象和回调引用。

比较麻烦的是内存碎片化。长期运行后，即使没有泄漏，内存也会变得七零八落，分配大块内存时找不到连续空间。我们采取了两个策略：一是改用内存池管理，所有频繁分配释放的对象都从内存池取；二是优化缓存淘汰策略，让内存使用曲线更平稳。

改内存池那段时间挺痛苦的，因为要重构很多底层代码，牵一发而动全身。还好最后效果不错，这也让我们意识到，架构设计时就要考虑内存管理的事后补救成本很高。

第四：弱网适应性优化

这部分工作量最大，也最考验经验。弱网环境下要保证通话质量，需要在码率控制、分辨率适配、帧率调整之间做复杂的权衡。

我们实现了一套动态码率调整算法，能根据实时网络状况自动调节码率。网络好的时候推高码率保证画质，网络差的时候主动降低码率避免卡顿。配合分辨率动态适配，在弱网下会把分辨率从1080p降到720p甚至480p，保证帧率基本稳定。

这套算法调参数就花了一个月。每个参数的微小变化都可能影响最终效果，我们只能一次次测试、一次次调优。好在最后出来的效果达到了预期，也算没白忙活。

优化后的数据变化

经过两个月的集中开发，我们完成了所有优化模块的实现和联调。接下来就是全面测试，验证优化效果。

0.2%

0.8%

2.1%

75%

75%

82%

数据看起来是不是挺诱人的？特别是弱网环境下的改善最为明显。延迟从847毫秒降到328毫秒，卡顿率从11.5%降到2.1%，这个变化用户是完全可以感知到的。

不过我要说句公道话，这个数据是在我们特定的测试环境和测试设备上跑出来的。实际部署后，因为用户设备型号多样、网络环境复杂，效果可能有些浮动。但总的来说，优化方向是对的，底层性能的提升会在各种场景下有所体现。

一些实际的业务影响

技术指标最终要反映到业务上才有意义。我们做了个对比测试，让两组用户分别使用优化前后的版本使用一周，收集他们的主观评价。

结果挺有意思的。声网的用户普遍反馈优化后视频通话”更流畅了”、”弱网下也能正常通话了”，NPS（净推荐值）提升了15个百分点。这对于一款通讯类产品来说，是相当可观的提升。

还有一个意外收获。CPU占用降低后，手机发热和耗电明显减少。有个用户专门发邮件说，以前通话半小时手机就烫得不行，现在通话一个小时也没问题。这个反馈让我们挺有成就感的——优化不只是冷冰冰的数字，更是用户实实在在的体验改善。

哦对，内存优化带来的稳定性提升也很显著。崩溃率从原来的0.8%降到了0.15%，虽然绝对数字不大，但考虑到我们每天的通话量，这个改善能避免很多用户投诉。

我们踩过的坑

分享几个优化过程中踩过的坑，希望能给后来者提个醒。

• 不要盲目优化。我们刚开始做优化的时候，有点用力过猛，把很多其实不是瓶颈的地方也改了一遍。后来用性能分析工具一测，发现那些改动对整体性能几乎没有白费功夫。所以先诊断再动手，这个顺序不能乱。
• 充分测试各种边界条件。自适应算法在正常情况下工作得很好，但我们忘了测网络从极好突然变到极差这种极端情况，结果出现了短暂的缓冲区溢出。后来加了对网络突变场景的处理才算解决。
• 关注功耗。有些优化确实提升了性能，但代价是功耗增加。用户可不喜欢手机电量掉得飞快。所以性能优化也要考虑功耗平衡，不能顾此失彼。

这些坑教会我们一个道理：优化是系统工程，不是只改代码就行的。测试要全面，验证要充分，上线要谨慎。

写在最后

回顾这两个月的优化历程，我觉得最重要的一点是：RTC性能优化没有银弹，不可能靠某一项技术突破就解决所有问题。它需要你理解每一个技术细节，耐心排查每一个可能的瓶颈，然后一点一点地把性能抠出来。

当然，过程是痛苦的，但看到优化后的数据，看到用户的正面反馈，就会觉得一切都是值得的。如果你也在做RTC相关的性能优化，希望我们的经验能给你一点启发。有问题欢迎交流，大家一起进步。