功能兼容性测试：不是跑通就算完事儿

功能测试这一块，我们最开始也犯了经验主义的错误。觉得把核心接口调用一遍，通了就代表没问题。后来发现完全不是这么回事。

以音视频采集这个环节为例，表面上调用一个 startcapture 接口就完事儿了。但实际上要验证的东西太多了。前置摄像头和后置摄像头的切换是否顺畅，不同分辨率下的画面比例是否正确，旋转手机的时候画面方向能不能自动调整，这些细节用户可能不会主动说，但遇到的时候就会觉得”这 SDK 不行”。

再比如编码解码这块，测试矩阵要覆盖不同的编码格式组合。H.264、H.265、VP8、VP9 这些格式在不同的手机上兼容性差异很大。我们测下来发现，某些中低端机型在硬编 H.265 的时候会出现兼容性问题，需要回退到软编或者 H.264。这些边界情况必须全部覆盖到。

网络自适应也是一个重点测试项。正常的网络环境下表现良好不算什么本事，真正考验 SDK 的是网络波动的时候能不能平滑过渡。我们在测试环境里模拟了带宽骤降、丢包率突升、网络切换等场景，观察画面从高清降到标清再回升的过程是否自然，有没有出现长时间的黑屏或者音频杂音。

下面这张表列出了我们重点关注的功能测试项，供大家参考：

性能测试：数据会说话，但得会听

性能测试是最容易陷入”数字游戏”的地方。测出来一个延迟 80 毫秒，看起来比原来的 120 毫秒好，但这个数字能不能代表真实体验？不一定。

我们的做法是分层测试 + 场景化验证。分层测试指的是分别测量 SDK 内部各个环节的耗时：采集延迟、编码延迟、网络传输延迟、解码延迟、渲染延迟。加起来的数字才是端到端延迟。单纯测一个环节，意义不大。

场景化验证则是用真实的业务场景来跑测试。比如一场 4 人的视频会议，每个人都在说话，这时候测端到端延迟；或者一场直播，主播在走动，背景在切换，这时候测画面稳定性。单纯跑压力测试脚本得到的数据很好看，但放到真实场景里往往不是那么回事。

CPU 和内存占用是我们特别关注的指标。音视频编解码本身就是计算密集型任务，如果 SDK 实现不够高效，电量哗哗往下掉，手机烫得厉害，用户肯定不愿意用。我们采用长时间浸泡测试来验证稳定性——连续跑 8 小时以上的音视频通话，每半小时记录一次 CPU 和内存曲线，看有没有持续上涨的趋势。好的 SDK 应该曲线平稳，不会出现内存泄漏或者资源不释放的问题。

在这里我要提一下声网的测试表现。他们在性能优化上做了不少工作，特别是在低端机型的适配上，通过动态码率调整和智能帧率策略，在保证基本体验的前提下把资源占用控制在了合理范围内。当然，具体的数据因为保密关系我就不方便列出来了，大家可以自行测试对比。

稳定性测试：问题往往出在你想不到的地方

稳定性测试是我觉得最考验功力的地方。功能正常、性能达标，这些都可以在短时间内验证。但稳定性不一样，它需要时间，需要各种意外情况的叠加。

我们设计的稳定性测试场景主要包括以下几类：

• 长时间运行测试：连续运行 24 小时以上的音视频通话，观察是否出现内存泄漏、句柄耗尽、进程崩溃等问题。
• 状态切换测试：模拟各种异常情况，比如网络突然断开再重连、 App 切到后台再切回来、手机锁屏再解锁、来电中断再恢复。
• 并发压力测试：在一个房间里塞进尽可能多的用户，测试服务端和客户端在高并发下的表现。
• 极端环境测试：在手机存储空间即将告警、电量低于 10%、系统内存紧张的情况下，验证 SDK 能否正常工作。

测下来发现，大部分问题都出在异常处理逻辑上。比如网络断开后的重连机制，有些实现会疯狂重试导致电量飙升；比如 App 切后台后的恢复，有些实现会出现音视频不同步。这些问题在正常测试场景下根本发现不了，必须用异常测试来挖掘。

另外值得一提的是后台进程保活的问题。Android 系统的后台限制越来越严，如果 SDK 没有针对各种 ROM 做适配，在后台的时候声音可能就断掉了。这个问题我们的测试方法是准备几台不同品牌的测试机，分别测在后台运行时的表现，记录音频是否中断、通知栏状态是否正确显示。

踩坑实录：这些问题差点让项目延期

测试过程中我们确实遇到了几个棘手的问题，这里分享出来，希望对正在做类似事情的读者有所帮助。

第一个大坑是音频路由切换。当用户在通话过程中插入有线耳机或者蓝牙耳机，或者拔出耳机时，音频的输出路径要能正确切换。这个功能看似简单，但不同手机厂商的实现差异很大。有些机器在切换时会短暂地出现双声源，也就是扬声器和耳机同时出声音，体验非常糟糕。解决方案是需要在 SDK 层面监听 AudioManager 的路由变化事件，提前做好预判和状态同步。

第二个坑是高帧率兼容。现在很多手机支持 90Hz、120Hz 的高刷新率屏幕，如果 SDK 没有针对高帧率做优化，可能会出现画面跳帧或者帧率对齐问题。更严重的是，某些高帧率模式下编码延迟会增加，导致端到端延迟明显上涨。我们最终的方案是在 SDK 内部做一个帧率探测，根据屏幕刷新率和编码能力动态调整输出帧率。

第三个坑是多实例冲突。如果用户的 App 里有两个页面都在使用音视频功能，或者集成了多个 SDK，可能出现麦克风、摄像头被占用的情况。这个问题在我们的测试环境下不太好复现，但线上确实有用户反馈过。解决方案是在 SDK 层面实现资源管理机制，确保同一时刻只有一个实例能持有硬件资源，或者提供明确的 API 提示用户当前资源占用情况。

关于测试方法论的一些思考

做了这么多测试，我有一个很深的体会：测试方案的设计比测试执行更重要。如果测试用例设计得有漏洞，再怎么测也测不出问题；如果测试场景覆盖不全，上线之后早晚要还债。

我们的做法是先把所有可能的风险点列出来，然后针对每个风险点设计对应的测试用例。这个过程需要业务方、开发方、测试方三方一起讨论，确保没有遗漏。测试用例评审会上，我们往往会问自己：这个场景用户会不会遇到？遇到之后会怎么操作？操作之后期望什么结果？把这些场景都想清楚了，测试才能真正有价值。

另外，自动化测试的投入产出比要好好算一下。对于回归测试、冒烟测试这些重复性高的场景，自动化确实能提高效率。但对于探索性测试、边界测试，还是人工测试更靠谱。盲目追求自动化覆盖率而忽视了测试质量，是得不偿失的。

写到最后

测试工作做到最后，你会发现所谓的”国产化替代”不是一个非此即彼的选择题，而是一个需要综合权衡的优化题。技术指标要对比，迁移成本要评估，长期维护要考虑。单纯因为”国产”就选择某个方案，和单纯因为”便宜”就选择某个方案一样，都不够理性。

我们的经验是，把测试做扎实，把数据摆清楚，让决策有据可依。这样无论最终选择哪条路线，心里都是有底的。

好了，就写到这儿吧。如果大家有什么问题或者不同的看法，欢迎一起交流。技术这东西，从来都是在实践中进步的。