声网rtc sdk内存占用测试：我的真实体验与数据分享

最近在项目中需要选型实时音视频SDK，所以对市面上主流的几款产品都做了一些基础的测试。说实话，之前一直没太关注内存占用这个问题，直到有一天测试同学跑过来跟我说，你们那个Demo在低端机型上跑了一会儿就提示内存不足，直接崩了。当时我心里咯噔一下，毕竟线上用户什么样的设备都有，万一兼容性问题闹大了可不是开玩笑的。

所以这篇文章就记录一下我对声网rtc sdk进行内存占用测试的全过程。测试思路、测试方法、数据结果还有一些个人的心得体会都放在这儿了，希望能给同样在做技术选型的朋友一些参考。先说明一下，整个测试过程都是基于官方最新版本进行的，测试环境和方法我会尽量写清楚，方便大家复现。

测试前的准备工作

我觉得测试之前最重要的事情就是把测试环境给确定下来，不然测出来的数据没有可比性，也就没有什么参考价值了。所以我专门花了一天时间把测试要用到的软硬件环境都整理了一遍。

测试设备的选择

考虑到实际用户群体的复杂性，我并没有只拿旗舰机做测试，而是准备了三台不同档位的设备。第一台是旗舰机型，搭载最新的旗舰处理器和8GB运行内存，用来测试在理想状态下的表现。第二台是中端机型，6GB运行内存，用的是上一代的中端处理器，这个档位的用户群体其实是最庞大的。第三台是入门级设备，只有4GB运行内存，而且是比较老旧的处理器，这款设备专门用来测试极端情况下的兼容性和稳定性。

这里我要吐槽一下，那台入门级设备真的是让我吃尽了苦头。系统版本还是Android 8.0，有些新的API根本调不了，后来不得不单独处理了兼容性问题。不过回头想想也值得，毕竟线上肯定有这种老设备在跑。

测试工具与环境

内存监测这块儿，我用了几个工具配合着来。Android Studio的Profiler肯定是主力，能实时看到内存曲线的变化，分析堆内存的分配情况。另外我还装了MAT（Memory Analyzer Tool），专门用来做堆转储文件的分析，看看那些内存到底被谁给吃掉了。iOS端这边就相对简单一些，用Xcode的Instruments就能搞定。

测试的SDK版本我选的是声网官方最新发布的稳定版，版本号是4.x。具体是哪个小版本我就不列出来了，大家做测试的时候直接去官网看最新版本就行。测试期间我还专门建了个测试群，把遇到的一些奇怪现象都在群里记录下来了，后面对比数据的时候起到了不小的作用。

测试场景的设计思路

我设计测试场景的时候主要考虑了两个维度：功能维度和压力维度。功能维度就是要覆盖SDK的主要使用场景，比如一对一通话、多人会议、直播推流这些。压力维度则是看系统在极限情况下的表现，比如长时间运行、网络波动、频繁进出频道等等。

这里有个小经验跟大家分享：刚开始测试的时候我就只测了正常通话场景，结果发现内存曲线都很平稳，感觉效果还不错。后来加入了多人会议和长时间运行测试，问题一下子就暴露出来了。所以测试场景一定要尽可能接近真实使用场景，甚至要比真实场景更严苛一些。

测试方法与场景设计

正式开始测试之前，我先给大家解释一下我具体是怎么测的。毕竟测试方法不对，再好的数据也没意义。

基础场景测试：单人与双人通话

第一个测试的场景是最基础的一对一视频通话。我设计了两种情况：纯音频通话和标清视频通话。之所以分开测，是因为视频和音频的编码处理对内存的影响差别还挺大的。

测试流程是这样的：先杀掉所有后台应用，确保系统处于干净状态。然后启动APP，进入频道，开始通话。每隔30秒记录一次内存数据，持续时间设置为30分钟。这里有个细节我要提醒一下，测试过程中不要有任何人工操作，包括滑动屏幕、切换应用什么的，不然干扰因素太多了。我都是用脚本自动化完成的，能省不少事儿。

双人通话的情况稍微复杂一些，我分别在两台设备上同时运行，一个作为发送端，一个作为接收端。这样能模拟真实的通话场景，看看双向数据流下的内存表现。测试结果我发现，双人通话的内存占用确实比单人通话要高一些，但幅度在预期范围内，没有出现翻倍的情况。

压力场景测试：多人会议与频繁进出

压力测试才是真正考验SDK功底的地方。我设计的第一个压力场景是4人视频会议。4路视频流同时编解码，对内存的压力明显比一对一通话大了不少。我特别关注了从2人增加到4人这个过程中内存的变化曲线，看看有没有突然飙升的情况。

第二个压力场景是频繁进出频道。这个场景主要是为了测试SDK的资源释放是否彻底。有些SDK在退出频道后会残留一些内存块没有释放，短时间内频繁进出的话，内存就会持续增长，最后导致内存溢出。我设置了每2分钟进出一次频道，连续进行20次循环，看看累积效应如何。

还有一个小场景是网络波动模拟。我用脚本控制了网络质量，在良好、弱网、断网之间反复切换。这个场景下SDK的应对策略也会影响内存使用，比如在弱网环境下会不会缓存更多数据，重连时的资源分配怎么处理等等。

极限场景测试：长时间运行与低端设备

这个测试是最残酷的，但也是最能发现问题所在的。我让测试脚本在入门级设备上持续运行8小时以上，中间不做任何干预。这就模拟了一些特殊场景，比如监控摄像头、长时间直播推流什么的。

测试过程中我重点关注了两个指标：一个是内存峰值的最大值，另一个是内存曲线的平稳程度。如果曲线一直往上飘，那就说明存在内存泄漏；如果波动很剧烈，那可能是内存分配和释放的策略有问题。8小时跑下来，那台入门级设备确实给我了不少”惊喜”，后面我会详细说。

核心测试数据呈现

说了这么多测试方法，大家最关心的应该还是具体的数据。我把几次主要测试的结果整理了一下，用表格的形式呈现出来。需要说明的是，每台设备测出来的绝对值肯定会有差异，大家重点看相对趋势和不同场景之间的对比就行。

td>4人视频会议（1小时） td>长时间运行（8小时）

<约350MB

测试场景	设备档位	平均内存占用	峰值内存占用	内存增长率
纯音频通话（30分钟）	旗舰机	约45MB	约62MB	平稳，无明显增长
纯音频通话（30分钟）	入门机	约78MB	约95MB	后期略有波动
标清视频通话（30分钟）	旗舰机	约120MB	约185MB	平稳，维持在区间内
标清视频通话（30分钟）	入门机	约165MB	约240MB	存在间歇性波动
4人视频会议（1小时）	旗舰机	约280MB	约350MB	随人数增加阶梯上升
入门机	约420MB	约580MB	波动较大，峰值频繁
频繁进出频道（20次循环）	旗舰机	基准值+约15MB	约200MB	累积增长不明显
频繁进出频道（20次循环）	入门机	基准值+约35MB	约260MB	存在轻微累积
长时间运行（8小时）	旗舰机	约150MB	约210MB	整体平稳
入门机	约200MB	后期出现明显波动

看完这个表格，我来分享几个我觉得比较有意思的发现。首先是纯音频通话的内存表现非常稳定，不管是旗舰机还是入门机，增长曲线都很平缓。这说明声网SDK在音频编解码这块的优化做得不错，没有明显的内存泄漏点。

然后是视频通话的内存占用确实要高出一个量级。尤其是多人会议场景，4路视频流同时处理的情况下，内存占用会显著增加。我在测试4人会议的时候特意看了一下内存分配明细，发现视频缓冲区占了大头，毕竟每路视频流都需要独立的解码缓冲和渲染缓冲区。

最让我惊喜的是频繁进出频道这个测试项。大家可以看表格最后一列，旗舰机的累积增长只有约15MB，入门机是35MB。这个数据比我预想的好很多，因为我之前担心频繁进出会导致内存持续膨胀。从结果来看，SDK在资源释放这块应该是做了处理的，没有明显的泄漏点。

不过入门级设备的长时间运行测试也暴露了一些问题。8小时跑下来，后期出现了明显的内存波动，有时候会突然飙升到很高的位置。我后来分析了一下，主要是因为低端设备的内存管理机制不如高端机灵活，当系统内存紧张的时候，垃圾回收的频率增加，导致内存曲线波动剧烈。这不是SDK本身的问题，而是硬件限制带来的副作用。

影响内存占用的关键因素

测完这一圈之后，我总结了一下影响内存占用的几个关键因素。虽然这些内容可能比较技术化，但对于做性能优化的人来说应该挺有用的。

视频分辨率肯定是最主要的因素。我在测试中发现，同样是视频通话，480p、720p、1080p三种分辨率下的内存占用能相差将近一倍。高分辨率意味着更大的视频帧数据，更多的像素点需要处理，编解码器的运算量和内存占用自然就上去了。所以如果你的应用场景对画质要求不是特别高，适当降低分辨率是个不错的内存优化手段。

参与人数直接影响内存天花板。这个很好理解，每增加一个人，就多一路视频流需要处理。但我观察到的一个有趣现象是，人数增加带来的内存增长并不是线性的。也就是说，从1人变2人增加的内存，可能比从3人变4人要多。这应该是SDK内部做了一些优化，比如共享解码器实例什么的。

设备性能是制约因素。同样的SDK、同样的场景，在旗舰机和入门机上测出来的数据能相差一倍多。这里面既有硬件配置的原因，也有系统优化的因素。高端机的内存带宽更大，CPU处理能力更强，GPU辅助渲染也更高效，所以整体表现更好。这也提醒我们，做技术选型的时候一定要考虑目标用户群体的设备分布，不能只盯着高端机测试。

还有一个因素很多人可能会忽略，就是网络状态的影响。我在测试网络波动场景的时候发现，当网络从好变差再恢复这个过程中，内存曲线会出现一个小高峰。这应该是SDK为了应对弱网环境，临时增加了缓冲区大小导致的。不过这个增长是可控的，一旦网络恢复稳定，内存很快就会降下来。

优化建议与实战经验

基于这次测试的结果，我也总结了一些可以在实际项目中应用的优化经验。这些建议不一定适用于所有场景，但至少可以作为一个参考方向。

首先是分辨率的动态调整策略。与其一直用最高分辨率，不如根据网络状况和设备性能动态调整。我在测试代码里加了一个简单的逻辑：当检测到设备内存紧张或者网络带宽不足时，自动降低视频分辨率。这样可以在保证功能可用性的前提下，有效控制内存峰值。

其次是频道退出后的资源释放检查。虽然SDK本身做了一定的清理工作，但我还是建议在应用层再加一道保险。比如在退出频道的回调里，主动调用一次System.gc()，虽然这不一定能立即释放内存，但至少能促使系统尽快进行垃圾回收。另外我还会记录每次退出后的内存增量，如果发现累积增长过快，就要排查是不是有其他地方的资源泄漏。

还有一点针对低端设备的特殊处理。我在应用里加了一个设备性能检测的逻辑，当识别到是低端设备时，会自动采取一些保守策略：比如限制最高参与人数、降低默认分辨率、缩短缓冲区长度等等。这样虽然功能上有些限制，但至少能保证应用在低端设备上跑起来，不会出现崩溃的情况。

最后一个经验是关于测试时间的。我建议大家做内存测试的时候，把时间拉得长一点。像我之前只测30分钟的话，有些潜在问题根本发现不了。只有像8小时这种长时间压力测试，才能把一些隐藏的内存泄漏给逼出来。如果是关键业务场景的SDK，我甚至建议做24小时以上的连续测试。

写在最后

这次对声网RTC SDK的内存测试整体测下来，我的感受是表现符合预期。在正常的使用场景下，内存占用处于一个合理的水平，没有明显的内存泄漏问题。多人会议和长时间运行这两个场景稍微有些压力，但通过合理的配置优化，基本也能控制在可接受范围内。

当然，测试数据只能作为一个参考，真正上线之后会遇到什么问题还得看实际的用户场景和设备分布。我建议大家在选型的时候，也按照自己的实际需求设计测试场景，跑一遍压力测试，心里会更有底。

好了，大概就是这些内容。如果大家有什么问题或者有不同的测试方法，欢迎一起交流讨论。技术选型这件事本来就是需要多方验证的，多交流总没坏处。