当视频会议突然卡成PPT：你可能遇到了丢包

你有没有经历过这样的场景？正在和客户开一个重要的视频会议，画面突然卡住，声音断断续续，你这边说完”您好”，对方三秒后才收到。等网络恢复的时候，双方已经错过了彼此的关键信息，场面一度十分尴尬。

这种情况，十有八九和”丢包”有关。作为实时音视频领域的从业者，我想用这篇文件聊聊抗丢包测试这个话题。说”测试”感觉有点严肃，其实理解起来很简单——就是怎么在网络不稳定的情况下，依然保证通话清晰流畅。这事儿说大不大，但真的遇到的时候，挺影响体验的。

什么是丢包？为什么它这么烦人

用最通俗的话解释一下什么是丢包。你把数据想象成快递盒子，里面装着你的声音和画面。当这些盒子在网络传输的途中，有些盒子可能会”丢失”——也许是网络拥堵被扔掉了，也许是路由选择出了问题总之就是没送到目的地。

丢包这件事在实时音视频里特别要命。为什么呢？因为它不像下载文件，这次丢了大不了重传一次，反正你也不着急看。视频会议是实时的，一帧画面错过了就是错过了，不可能让时间倒流重传一次。

丢包之后你会看到什么？画面马赛克、音质下降、声音变调，严重的时候直接黑屏或者杂音一片。有意思的是，人耳对声音丢包比眼睛对画面丢包更敏感。有时候画面稍微卡一点你还能忍，但声音一卡顿，那种不适感立刻就上来了。

抗丢包测试到底在测什么

说到测试，可能有人觉得就是跑跑脚本看看结果。实际上抗丢包测试远没有这么简单。它要模拟各种可能会导致丢包的网络环境，然后看系统在这种环境下表现如何。

那具体测什么呢？我给大家梳理了几个核心维度：

• 丢包率容忍度：网络在最差的情况下（比如30%的包丢失），系统还能不能正常工作
• 恢复速度：网络从差变好之后，系统需要多长时间恢复到正常状态

• 码率自适应能力：当检测到丢包时，系统会不会自动调整码率来适应网络

• 音频优先策略：在极端情况下，是优先保证声音清晰还是画面完整

这些测试不是为了证明系统完美无缺，而是要清楚知道系统的底线在哪里。就像一个水杯，我们要知道它能装多少水，超过多少会溢出来。

测试环境怎么搭建

这部分可能稍微technical一点，但我尽量说人话。

抗丢包测试最难的一点是：你没法真的去控制互联网。真实的网络环境太复杂了，跨国链路、基站切换、晚高峰拥堵，各种情况都有可能。所以测试环境搭建基本靠模拟。

业界常用的方法是使用网络损伤仪。这东西可以人为制造各种网络状况——制造固定比例的丢包、添加延迟、制造抖动、模拟带宽波动。你可以设置”现在有20%的丢包率”，系统就会按照你的要求精准地丢掉20%的数据包。

也有用Linux tc命令配合netem来模拟网络损伤的，这种方法成本低，适合快速验证一些基本功能。再进阶一点，还会在不同地区部署测试节点，模拟真实用户会遇到的跨国链路问题。

不同丢包模式的测试场景

丢包不是均匀发生的，不同场景下的丢包模式差别很大，所以测试也要覆盖这些情况。

为什么要分这么细？因为不同丢包模式对系统的影响完全不同。均匀丢包系统可以通过算法慢慢适应，但突发丢包可能导致短时间内大量数据丢失，这时候系统的应急处理能力就很关键了。

怎么评判测试结果好不好

测试数据有了，但怎么判断这个结果算好还是算差呢？这就要说到评价指标了。

先说几个关键的客观指标。MOS（Mean Opinion Score）是评估音视频质量的老牌标准，分数从1到5分，4分以上算优秀，3.5分以上基本可用，低于3分就开始有明显不适感了。不过MOS是主观评分，测试时通常会用PESQ、PSQM这些算法来模拟主观感受。

对于实时音视频来说，延迟和抖动也是重要指标。丢包会导致重传，重传会增加延迟。如果一个技术方案用了FEC（前向纠错），它会在原始数据里加入冗余包，这样即使丢了一些包，接收端也能把原始数据恢复出来，不需要重传。这种方法会增加带宽消耗，但能有效降低延迟。

还有一点很容易被忽视：音频和视频的同步问题。丢包可能导致音视频不同步，比如画面里人已经张嘴了，声音过了两秒才出来。这种情况比单纯的卡顿更让人难受。所以测试的时候要特别关注AVsync（音视频同步）的表现。

声网在抗丢包方面做了哪些事情

说到这个，我想分享一些声网在抗丢包技术上的实践。毕竟这篇文章是围绕实时音视频技术来的，说到测试方法论，不结合具体技术实现就有点空洞了。

声网的抗丢包策略核心是”自适应性”。他们有一个叫做自适应音频编码（AAC-ELD）的技术，可以根据网络状况动态调整编码参数。当检测到丢包率上升时，系统会自动降低码率、减少冗余数据，但通过更高级的纠错算法来保证音质。说起来简单，做起来要考虑的东西很多——怎么判断当前网络状况、调整策略什么时候触发、触发后会不会造成二次波动，这些都是需要反复测试验证的。

还有一个值得一提的是他们的拥塞控制算法。这个算法会实时监测网络带宽、丢包率、延迟等指标，预测网络趋势，然后提前调整发送策略。不是等出了问题再补救，而是提前预判并调整。这种思路下的测试就不仅仅是测”出了问题怎么办”，还要测”能不能提前发现问题”。

测试过程中，声网会在全球布置大量的测试节点，覆盖不同的网络环境。他们内部有一个叫”压力实验室”的地方，专门用来模拟各种极端网络状况。据说测试场景有几百种，从简单的丢包到复杂的网络波动组合都有。

给开发和测试同学的一些建议

如果你正在负责音视频产品的抗丢包测试，我想分享几点经验之谈。

首先，测试场景要尽可能贴近真实用户的使用场景。我见过很多测试用例设计得很完美，但现实里根本不会遇到。比如同时造成80%的丢包加500ms延迟，这种极端情况测一次就够了，更重要的是测那些”看起来还能用但其实已经开始出问题”的临界状态。

其次，自动化测试和人工体验要结合。自动化测试能保证一致性，捕捉量化指标，但有些问题只有人才能感知出来。比如某种丢包模式下，自动化测试显示所有指标都正常，但实际通话时就是感觉”哪里不对”。这种情况最好定期安排真人体验测试。

另外，不要只关注端到端的测试结果，更要关注各个模块单独的表现。比如FEC模块在什么丢包率下开始失效、RTP模块的丢包检测是否及时、抖动缓冲区的大小设置是否合理。把这些问题拆开来看，才能知道优化方向在哪里。

常见误区

抗丢包测试有几个常见误区，我见过不少团队踩坑。

第一个误区是只看丢包率这一项指标。有团队测试时只关注”丢包率从30%降到20%，效果不错”，但忽视了延迟从200ms升到了400ms。丢包率是下来了，但延迟上去了，实时体验反而更差。全面评估很重要。

第二个误区是只在实验室环境测试。实验室能保证测试的可重复性，但真实网络环境比实验室复杂得多。条件允许的话，一定要做外场测试，在真实的移动网络、真实的家庭WiFi环境里跑一跑。

第三个误区是只看技术指标，忽略用户体验。技术指标好不代表用户感知好。测试报告里除了数据，最好也能附上几段真实录制的测试视频，让团队直观感受一下实际效果。

写在最后

关于抗丢包测试，洋洋洒洒写了这么多，其实核心就一句话：这不是一个一次性的工作，而是持续迭代的过程。网络环境在变化，用户场景在变化，抗丢包策略也需要不断更新。

每次看到有人在视频会议里因为网络问题尴尬，我都会想，这背后其实是无数工程师在和丢包这件事”斗智斗勇”。我们做测试、做优化，最终的目的就是让用户感觉不到网络的存在——通话就是通话，画面就是画面，简简单单，自然而然。

这篇文章可能没办法教会你所有关于抗丢包测试的知识，但希望能给你一个基本的认知框架。如果你是相关从业者，希望这些内容能给你的工作带来一点参考价值。如果只是普通用户，希望下次再遇到视频卡顿的时候，你能对背后的技术多一点了解，而不是只会抱怨”这破网络”。