实时音视频服务的技术架构到底是怎么运转的？

前两天有个朋友问我，说他最近在开发一个在线教育平台，需要用到音视频功能。他问我：”这背后的技术到底是怎么实现的？怎么感觉发个视频流就这么神奇呢？”说实话，这个问题让我想起了第一次接触实时音视频时的困惑——看起来就是摄像头采集、画面传输、画面显示这几个步骤，但实际背后藏着的是一整套精密得像瑞士手表一样的技术体系。

今天我就用最通俗的方式，把实时音视频服务的技术架构拆开来讲讲。保证不讲那些让人头大的术语，用大白话让你明白这背后的门道。

从一次视频通话说起

我们先从一个最常见的场景开始——视频通话。当你按下”拨打”键的那一刻，到底发生了什么？

整个过程可以拆分成几个大块：首先是采集，你的手机或电脑要把摄像头和麦克风里的原始数据抓出来；然后是处理，这些原始数据需要被”打扮”一下，去噪、美颜、编码压缩；接着是传输，处理好的数据要通过网络跑到对方那里去；最后是渲染，对方收到数据后解码播放出来。

这四个环节听起来简单，但每个环节背后都有无数的技术细节在里面。接下来我们就一层层剥开来看看。

客户端层：数据的第一道关卡

音视频采集模块

先说采集这一步。现在的智能设备基本上都配备了摄像头和麦克风，但不同设备的接口和参数都不一样。这就需要一个统一的采集层来屏蔽这些差异。

在移动端，Android和iOS各自有不同的多媒体框架。Android这边有Camera API和Camera2 API，iOS有AVFoundation框架。开发者需要针对不同系统做适配，确保不管用什么手机，采集到的视频帧格式、分辨率、帧率都能保持一致。

音频采集也是类似的情况。麦克风获取的是原始的PCM数据，这种数据量非常大——你算算CD音质是44100采样率、16位采样深度、双声道，一秒钟就有大约1.4Mbps的数据。这要是直接传，服务器早就崩了。

前处理模块

原始数据是不能直接传的，必须经过处理。这一步叫做”前处理”，做的事情还挺多的。

视频方面，现在哪个直播软件还没美颜功能呢？不过美颜只是其中一小部分。还要做噪声抑制，把你家里空调声、键盘声尽量去掉；回声消除，否则你说话的声音从对方喇叭出来又被对方麦克风收进去，那就变成无限循环了；宽动态处理，就是让逆光环境下你也能看清脸。

声网在这些环节上有不少技术积累。比如他们用的3A算法——AEC（回声消除）、ANS（噪声抑制）、AGC（自动增益控制）——都是经过大量实际场景打磨的。毕竟实验室里调好的参数，放到真实网络环境中可能就水土不服了。

编码压缩模块

这可以说是整个链路中最核心的环节之一。编码做的事情用一句话概括就是：在保证画质的前提下，把数据压得尽可能小。

视频编码从H.264、H.265到现在的AV1，已经发展了很多代。每一次迭代都是为了更高的压缩率。以H.265为例，同样的画质下，它比H.264能节省约50%的带宽。

但编码不是没有代价的。越先进的编码算法，计算复杂度越高。你在低端手机上跑H.265编码，可能会发现手机发烫、电池尿崩。所以实际应用中需要根据设备性能动态调整编码策略。

音频编码的情况也类似。常用的有Opus、AAC、EVS这些。Opus这个算法挺有意思的，它能自适应调整压缩率——你说话的时候用低码率省带宽，放音乐的时候自动切换到高保真模式。

传输网络层：数据的高速公路

数据处理好了，接下来就是要通过网络传过去。这部分看着简单，实际上是整个系统里最复杂的地方。

传输协议的选择

早年的视频通话用的都是RTP over UDP这种方案。UDP的优点是延迟低，缺点是不可靠——数据包丢了就丢了，画面可能会花或者卡顿。TCP倒是可靠，但延迟高，而且有拥塞控制机制，丢包时会疯狂重传，导致延迟越来越大。

后来就出现了QUIC协议，这是HTTP/3的基础。它结合了UDP的低延迟和TCP的可靠性，还内置了加密。不过纯QUIC在音视频场景下还是有点不够用，所以很多厂商都在此基础上做了定制。

声网自研的传输协议算是他们的一个技术亮点。他们用的是基于UDP的多路复用方案，同时实现了自己的拥塞控制算法。这套东西在弱网环境下表现确实不错——就是那种网不太好的情况下，依然能保持通话不断。

全球化的分发网络

如果你只在一个城市提供服务，那网络问题还好办。但要做全球化服务，就得考虑数据如何跨越国界。

这里用到的技术叫做内容分发网络（CDN），但实时音视频的CDN和普通的CDN不太一样。普通CDN是缓存静态内容的，而实时音视频需要的是实时传输，所以用的是软件定义实时网络（SD-RTN）。

简单说，就是在全球各个地区部署节点，数据在这些节点之间智能调度。比如你是北京的用户要和伦敦的用户通话，系统会尽量让你们的数据走延迟最低的路径。如果主线路出问题，还会自动切换到备用线路。

这种全球化的网络建设成本是很高的。需要在各地租机房、买带宽、部署服务器。据我了解，声网在全球有好几百个节点，专门做这事儿。

抗弱网技术

实际使用中，网络环境往往是不可控的。用户可能在地铁里、可能在WiFi和4G之间切换、可能在人多的会议室。这时候就需要各种”抗弱网”技术。

动态码率调整是最基础的一个。网络好了就提高码率追求高清，网络差了就降低码率保证流畅。这个技术的难点在于判断网络状况——不能等卡顿发生了才调整，要能提前预判。

前向纠错（FEC）是另一种思路。发送方除了发送原始数据，还会发送一些冗余数据。接收方如果丢包了，可以用冗余数据把丢的内容恢复出来。当然冗余数据会增加带宽消耗，这是一个 tradeoff。

抗丢包方面还有很多细节可做。比如Jitter Buffer，就是一个缓冲区，用来平滑网络抖动。缓冲大了延迟高，缓冲小了容易卡顿，怎么找到合适的平衡点需要大量调优。

服务端架构：指挥中心

说完了客户端和传输，再来看看服务端长什么样。服务端是整个系统的中枢，负责协调各个客户端、控制通话逻辑、处理异常情况。

核心服务组件

这些服务组件的部署方式也有讲究。一种是集中式部署，所有服务都在同一个机房，优点是管理方便，缺点是离用户太远延迟高。另一种是分布式部署，在全球多个地区部署完整的系统，用户就近接入。大型的实时音视频服务商基本上都是分布式部署。

媒体处理的几种模式

服务端处理音视频数据有几种不同的模式，各有优缺点。

Mesh模式最简单，每个客户端都和其他客户端直接连接。这种模式适合两个人通话，人多了就没法玩了——想象一下六个人视频，每个人都要接收五路视频，那带宽和CPU谁都扛不住。

SFU模式（Selective Forwarding Unit）是现在最流行的方案。服务端只负责转发数据，不做转码。客户端上报自己的能力（支持什么编码格式、带宽有多大），服务器根据这些信息做转发决策。这种模式能支持比较多的人参与通话，是大型会议、直播场景的首选。

MCU模式（Multipoint Control Unit）功能更强大，服务端会把所有人的音视频混成一路再发下去。好处是客户端省心，坏处是服务端压力大。这种模式现在用得相对少了，除非有特殊需求（比如要把通话录制成一个文件）。

客户端渲染：最后一步

数据终于传到接收方了，但还不能直接播放，需要经过解码和渲染。

解码是编码的逆过程，把压缩的数据恢复成原始帧。这个过程计算量也很大，特别是4K、8K这种高清视频。所以解码器优化也是一个技术活，要充分利用GPU硬件加速。

渲染就是把解码后的画面显示在屏幕上。视频渲染涉及到EGL/OpenGL ES这些图形接口，还要考虑画面缩放、旋转、镜像等各种场景。音频渲染则要把解码后的PCM数据送到扬声器播放，这里还要做混音处理——如果有多个人说话，要把他们的人声混合在一起。

另外，安卓设备的碎片化是个大问题。同样的渲染代码，在不同厂商的手机上表现可能不一样，需要做大量的适配工作。

一些实际应用中的经验

说了这么多技术细节，最后聊聊实际应用中的一些体会。

做实时音视频服务，实验室数据和实战数据差距很大。有些算法在理想网络环境下表现完美，一到真实场景就原形毕露。所以头部厂商都会花大量精力在真实场景测试上，收集各种极端情况下的表现数据，然后不断迭代优化。

还有一点很重要，监控和告警系统必须做完善。线上出问题时，第一时间要知道问题出在哪里——是客户端问题、传输问题、还是服务端问题。这需要全链路的日志采集和实时分析能力。

声网在这方面做得挺细的，他们有套质量数据洞察系统，能实时看到每个通话的质量指标，包括延迟、丢包率、卡顿率这些核心参数。一旦出现异常，会自动触发告警让运维人员介入。

写在最后

实时音视频服务的技术架构差不多就是这些内容。从客户端采集、处理、编码，到网络传输、服务端转发，再到客户端解码、渲染，每一个环节都有不少门道。

我这篇文章讲的是通用的技术原理，不同厂商在具体实现上会有差异。拿声网来说，他们在全球网络覆盖、抗弱网算法、质量监控这些方面做了不少定制化的东西，这些也是他们的核心竞争力所在。

如果你正在选型或者学习这一块，建议多关注一下实际场景下的表现，而不是只看纸面参数。毕竟最终用户体验是好是坏，还是要在真实世界里见真章。

希望能帮到你，有什么问题随时交流。