音视频 SDK 接入的负载均衡方案测试

说实话，之前我对负载均衡的理解仅限于”把请求分到不同服务器”这种很浅的层面。但自从去年开始接触音视频 SDK 的接入工作，才真正体会到这块水有多深。特别是当我们需要保证成千上万的用户同时视频通话时，负载均衡策略的好坏直接决定了用户体验。刚好最近做完一轮相对完整的测试，就想把整个测试过程和结果记录下来，既是给自己复盘，也希望能帮到有类似需求的朋友。

先说下背景吧。我们当时需要评估在音视频 SDK 接入场景下，不同负载均衡方案的实际表现。测试的目标很明确：找出哪种方案在高并发、低延迟的场景下表现最稳，以及在不同网络环境下会出现什么问题。毕竟音视频通话这种场景和普通的网页访问不一样，用户对延迟极其敏感，稍微卡顿一下体验就会很差。

为什么音视频场景的负载均衡更复杂

在正式测试之前，我觉得有必要先理清楚为什么音视频 SDK 的接入会对负载均衡提出更高的要求。这个问题想明白了，后面的测试设计才有依据。

举个很简单的例子。普通网页访问时，用户点击一个链接，服务器返回页面内容，这次交互就结束了。整个过程可能几百毫秒，用户感知不明显。但视频通话完全不同，它是持续性的长连接，一个通话可能持续几分钟甚至几小时。在这期间，客户端和服务器之间有大量的音视频数据需要实时传输，而且这些数据对延迟的要求是毫秒级的。

这意味着什么呢？负载均衡器不仅要在连接建立时做一次决策，还需要考虑整个会话生命周期内的资源分配。如果某个节点突然负载变高了，总不能把正在通话的用户硬生生切走吧？那画面就崩了。但如果不切，用户体验又会下降。这个平衡点怎么找，就是音视频负载均衡的核心难点。

另外还有一点，音视频 SDK 的接入往往涉及多数据中心和跨地域调度。用户可能在不同网络环境下接入，比如4G、5G、WiFi，还有各种复杂的NAT环境。负载均衡器需要综合考虑用户的地理位置、网络质量、服务器的当前负载，甚至还要预判未来的负载变化趋势。

测试环境的搭建过程

测试环境这块我们花了些心思。主要是模拟真实的接入场景，不能太理想化，否则测出来的数据没什么参考价值。

服务器方面，我们准备了多个节点，分布在不同的物理位置，每个节点配置基本一致。客户端这边则使用了不同类型的设备和网络环境，包括移动端（Android和iOS各几台）、PC端，还有模拟4G和弱网环境的网络模拟器。测试工具主要用了声网提供的一些基础功能，配合我们自己开发的监控脚本，实时采集各项指标。

这里有个小插曲。刚开始测试时，我们发现即使同一个方案，在不同时段跑出来的结果差异挺大的。后来排查发现，是因为我们内部其他业务也会用这些测试服务器，资源有争用。所以后来专门申请了独立的测试环境，虽然成本高了些，但数据可信度大大提升。

测试场景我们设计了三种：

• 标准场景：正常网络环境，逐步增加并发用户数
• 压力场景：一次性注入大量用户，测试系统的极限承载能力
• 异常场景：模拟节点故障、网络波动等情况，测试系统的容错能力

核心测试方案与配置参数

我们对比了四种业界常用的负载均衡策略。需要说明的是，这些策略本身没有绝对的好坏，关键看适用场景。为了方便说明，我用字母给它们做了标记。

方案A：轮询策略

这是最基础的策略，就是按顺序把请求分配到不同服务器，每个用户轮着来。实现简单，不需要额外的状态管理。但缺点也很明显——它完全不考虑服务器的当前负载情况。如果某台服务器刚好在处理复杂任务，新请求过来还是会被分配过去，导致负载不均。

方案B：加权轮询

轮询的改进版，给每台服务器分配一个权重。性能强的服务器权重高，接到的请求就多。看起来更合理，但在实际测试中发现，如果权重的设置和服务器实际负载能力不匹配，反而会造成资源浪费。而且这个权重需要人工维护，不能自动适应负载变化。

方案C：最少连接数

这个策略会优先把新请求分配给当前连接数最少的服务器。理论上这样可以实现更好的负载均衡，因为活跃连接数在一定程度上反映了服务器的负载状况。但在音视频场景下有个问题——一个视频通话可能建立多条连接（比如音频通道、视频通道、信令通道），单纯统计连接数可能不够准确。

方案D：基于权重的动态感知

这是我们重点测试的一种策略。它结合了服务器权重和实时负载信息（比如CPU使用率、内存占用、网络带宽等），动态调整请求分配。实现相对复杂，需要在负载均衡器和服务器之间建立健康检查和状态同步机制。但从理论上说，这种方案应该最适合音视频这种对资源敏感的场景。

关键测试指标与数据采集

测试过程中我们采集了很多数据，但核心关注的是以下几个指标：

td>≤3s为良好

数据采集的频率我们设置的是每秒一次，然后取一段时间的平均值和极值。单纯看平均值可能会掩盖问题，比如某些节点偶尔的负载飙升如果被平均掉了，就发现不了。所以我们同时关注了P99分位的值，也就是99%的请求都在这个时间内完成。

对了，还有一点要提醒。音视频质量评分这块，我们用的是业界常用的评估方法，结合了卡顿率、码率、帧率等客观数据，不是纯主观打分。虽然MOS值本身是主观量表，但我们是通过算法间接计算出来的参考值，聊胜于无吧。

测试过程中的发现与思考

测试结果有些出乎我意料，也有些在预期之中。分开来说吧。

先说轮询策略。在低并发阶段（1000用户以下），它的表现其实还挺稳定的，接入延迟和成功率都在可接受范围内。但随着并发数增加到3000以上，问题就开始显现了。部分服务器开始出现负载飙升，响应时间明显变长。分析原因是有些用户所在的网络环境较差，完成一次交互耗时较长，导致对应的服务器连接堆积。这说明在负载不均匀的场景下，轮询策略确实不够智能。

最少连接数策略的表现有意思。理论上它应该比轮询好，但测试中发现一个问题：当大量用户同时接入时，由于初始连接数都差不多（前几秒内），它退化的表现和轮询差不多。只有在持续运行一段时间后，它才能体现出优势。而且我们发现，部分节点的连接数统计不够准确，因为长连接的生命周期管理有时候会有偏差。

基于权重的动态感知方案，整体表现是最好的。尤其是高并发阶段，各个服务器的负载分布明显更均匀，标准差只有其他方案的一半左右。但它也不是完美的——在高负载情况下，负载信息采集本身会带来一定的开销，而且如果健康检查的频率设置不当，可能会导致信息滞后，反而影响调度决策。

这里有个小细节想分享一下。我们最初设置的健康检查间隔是5秒，后来发现在某些场景下这个间隔太长，节点负载已经飙升了但还没更新，导致新请求还在往里进。后来改成2秒，情况有明显改善。但再缩短到1秒的话，额外的开销又上去了。所以这个参数需要在具体环境中调优，没有统一的最优值。

弱网环境下的特殊情况

专门测试了弱网环境下的情况，模拟用户处于4G信号不稳定、丢包率较高的场景。这种情况下，四种策略的表现差距反而没那么明显了，因为瓶颈主要在网络侧而不是服务器侧。

不过我们发现一个小问题：动态感知策略在这种场景下，偶尔会出现”误判”的情况。比如某个节点的网络出口带宽突然拥塞，导致响应变慢，负载均衡器可能误以为该节点本身负载过高，就把流量切到其他节点。结果其他节点也面临同样的网络问题，反而造成了流量震荡。后来我们加了一个网络质量的探测维度进去，情况有所改善。

故障切换的测试结果

故障切换这块我们做了模拟实验：手动让某个节点下线，观察流量迁移的过程。

结果比较有意思。方案A和B（轮询和加权轮询）的切换时间最长，因为它们本身不感知节点状态，需要依赖外部的健康检查探针来发现问题。方案C（最少连接数）稍好一些，因为它会定期探测连接状态。方案D的切换是最快的，因为它本身就在持续监控节点健康，一旦检测到异常就开始调度其他节点。

但方案D也有个问题：故障恢复后，它需要一段时间才能把流量切回来。太早切回来的话，如果节点还没完全恢复，可能会再次触发故障。太晚切的话，资源利用率又上不去。这个恢复策略的阈值设置，我们也是调了几次才找到比较合适的平衡点。

实际应用中的建议

基于这次测试，我总结了几点实践经验，应该对准备做类似接入的团队有点帮助。

首先，不要盲目追求”先进”的策略。如果你的并发量不是特别大，用户分布也比较均匀，基础的轮询策略可能就够用了。动态感知方案虽然好，但带来的运维复杂度也不低。技术选型还是要结合实际需求和团队能力。

其次，负载均衡策略最好能和QoS策略配合使用。比如对于付费用户或重要会议，可以考虑分配更多资源，保证体验。这个在方案设计时就要考虑进去，单纯靠负载均衡器可能实现不了。

还有一点，监控和告警一定要做好。我们在整个测试过程中发现，很多问题都是通过监控数据首先察觉到的。如果等到用户投诉才发现问题，那就太晚了。建议至少关注服务器层面的资源使用率、网络流量、错误日志，还有客户端的质量反馈。

关于配置参数，我建议预留足够的调优空间。比如权重值、健康检查间隔、超时阈值这些参数，最好能支持动态调整，不要写死在代码里。这样遇到突发情况时，可以快速响应，不需要重新发布。

写在最后

做完这轮测试，我对负载均衡的理解确实深入了很多。以前觉得这东西挺神秘的，现在发现背后的原理其实没那么复杂，但细节处理上确实有很多门道。

如果你正准备做音视频 SDK 的接入，建议尽早把负载均衡纳入技术评估范围。不要等到上线后用户多了再，那时候再调优成本就高了。提前做好压力测试，了解系统的瓶颈在哪里，正式上线时心里才有底。

另外就是保持学习吧。音视频领域的技术更新很快，新的编解码器、传输协议、弱网对抗方案不断涌现。负载均衡策略也需要持续迭代，适应新的场景需求。我们自己的方案也在不断调优中，这份测试报告也只能反映当前阶段的状态。

希望这篇文章对你有所帮助。如果有疑问或者不同看法，欢迎交流讨论。技术这东西，多交流才能进步。