实时音视频技术中的抗丢包技术选型

记得有一次和朋友视频聊天，正聊到兴头上，画面突然卡住，声音也断断续续的。我对着屏幕说了好几遍”你能听到吗”，等来的只是一句断断续达的”嗯…嗯…信号…不好…”。这种情况相信大家都不陌生——没错，这就是丢包在搞鬼。

作为一个在实时音视频领域摸爬滚打多年的从业者，我经常被问到这样一个问题：为什么同样的网络环境下，有些软件视频通话流畅得像是面对面聊天，而有些却卡得让人想摔手机？这背后的差异，很大程度上取决于抗丢包技术的选择和实现。

今天我就想和大家聊聊，实时音视频技术中那些抗丢包的门道。文章可能会稍微技术一点点，但我尽量用大白话讲清楚，毕竟费曼学习法告诉我们：用简单的语言解释复杂的东西，才说明你真的懂了。

一、丢包到底是怎么回事？

在解释抗丢包技术之前，我们得先搞清楚，丢包到底是什么东西。你可以这样理解：我们进行视频通话时，手机或电脑会把你的语音和画面拆分成无数个小数据包，通过网络一个接一个地发送到对方那里。这些数据包就像是一封封寄往远方的信件，理论上应该全部送达，但现实总有些意外。

网络拥堵的时候，数据包就像堵在高速公路上的车，谁也过不去；路由器缓存满了的时候，后面的数据包干脆就被”扔”掉了；还有可能数据包在传输过程中走了不同的路线，有的快有的慢，到达时间差异太大，接收方等不及只能放弃。，这些情况都会导致丢包的发生。

丢包率是衡量网络质量的一个重要指标。一般来说，丢包率在1%以内，大多数人基本感知不到；丢包率达到3%-5%的时候，你可能就会注意到画面偶尔卡顿或者声音有杂音；当丢包率超过5%，体验就会明显下降；如果丢包率达到10%以上，那视频通话基本就很难正常进行了。

有意思的是，丢包对语音和视频的影响程度还不一样。语音数据对实时性要求极高，哪怕只丢了几毫秒的声音，人的耳朵也能明显感觉到”断了一截”。而视频呢，如果丢了几个数据包，画面可能会出现短暂的马赛克，但只要你有一帧完整的画面作为”参考帧”，后面丢掉的像素信息还能通过算法补救回来。这就是为什么有时候视频卡了但声音还在的原因。

二、抗丢包技术的三大门派

既然丢包这个问题无法完全避免，那科学家和工程师们自然要想办法应对。经过几十年的发展，实时音视频领域形成了三大类抗丢包技术，它们各有各的思路，各有各的适用场景。

1. 前向纠错：提前多发几份”备份”

前向纠错，英文缩写是FEC，这是一种非常”有备无患”的策略。它的核心思想是：在发送数据的时候，除了发送原始数据之外，再多发一些冗余信息。这些冗余信息就像是你寄快递时买的保险，如果路上丢了东西，凭借这些冗余信息，接收方就能把丢失的数据”算”出来。

举个生活中的例子你就明白了。比如你要发送三个数字：1、2、3。传统做法就是直接发1、2、3这三个包。但如果采用前向纠错，可能会这样发：包1发”1″，包2发”2″，包3发”3″，包4发”6″（1+2+3的和）。如果传输过程中包2丢了，接收方收到1、3、6，就能通过6-1-3=2把丢掉的数字2给算出来。

当然实际的FEC算法要比这复杂得多，但原理是类似的。声网在实际应用中采用的FEC技术可以根据网络状况动态调整冗余比例——网络好的时候少发点冗余，节省带宽；网络差的时候多发点冗余，保证传输的可靠性。

FEC的优点是实时性好，接收方不需要和发送方来回沟通，自己就能把丢失的数据恢复出来。但它也有缺点：如果丢包率太高，冗余数据本身也可能会丢失，那时候就算有算法也回天乏术了。所以FEC更适合丢包率不太高的场景，比如丢包率在5%到15%之间的情况。

2. 丢包重传：丢了？那我再发一次

丢包重传，也叫ARQ（自动重传请求），是一种”亡羊补牢”的策略。它的原理是这样的：接收方收到数据包后会给发送方返回一个”确认”（ACK），告诉发送方”这个包我收到了”。如果发送方在规定时间内没有收到某个包的ACK，就会认为这个包丢了，然后重新再发一次。

这就好比你去寄信，信寄出去一周了还没回音，你可能会再寄一封一模一样的过去问问情况。对方收到两封同样的信自然会奇怪，但你至少能保证信息传达了。

丢包重传的优点是可靠性高——只要网络不是特别差，丢失的包最终都能被补回来。而且它不需要发送冗余数据，带宽利用率比较高。但它的致命缺点是有延迟。你想想，从发现丢包到重传再到接收，这个来回的往返时间（RTT）就加进来了。对于实时音视频来说，延迟超过几百毫秒就会明显影响体验，所以丢包重传更适合对延迟要求不太苛刻的场景，比如文件传输，而不是实时通话。

不过，工程师们也很聪明，他们对基本的丢包重传做了很多改进。比如选择重传，只重传真正丢失的包，而不是把后面所有包都重发一遍；还有前缀重传，每次发送新数据的时候，顺便把之前可能有问题的老数据再发一遍。这些改进在一定程度上弥补了延迟的缺陷。

3. 自适应码率：网络不好，我就少传点

如果说前向纠错和丢包重传是在”丢包之后怎么办”这个问题上做文章，那自适应码率（也叫ARC，Adaptive Rate Control）的思路就不一样了——它直接在”怎么减少丢包”上下功夫。

这个技术的逻辑很简单：网络带宽就那么大，如果我强行发送超过带宽容量的数据，不丢包才怪。那怎么办？我根据网络状况动态调整发送的数据量。网络好的时候，我把视频画质的码率调高，画面更清晰；网络差的时候，我把码率降下来，少传一些数据，这样丢包的可能性就小了。

这就像是你往一个瓶子里装水，瓶口就这么大，你倒得太快，水就会溢出来（对应丢包）；你根据水流的大小调整倒水的速度，水就能顺畅地流进去。自适应码率就是这个”调整倒水速度”的过程。

实现自适应码率并不容易。首先，你需要一个准确的网络状况探测机制，知道当前网络还能容纳多少数据量。其次，调整码率的动作要平滑，不能忽高忽低，否则画面质量会频繁变化，用户体验更差。最后，调整码率还要考虑到不同场景的需求——有时候宁可牺牲一点清晰度，也要保证流畅性。

声网在这方面做了很多工作。他们的自适应码率算法能够在几十毫秒内感知网络变化并做出调整，而且调整过程非常平滑，用户几乎感觉不到画质的变化。这种”无感”的体验，正是好的技术应该有的样子——用户不需要知道背后发生了什么，只需要知道”好用”。

三、技术选型：没有最好，只有最适合

看到这里，你可能会问：既然这三种技术各有优缺点，那实际应用中到底该怎么选？

我的回答是：没有一种技术是万能的，真正的做法是——全部都用，然后根据实际情况动态组合。

这就好比一个经验丰富的厨师做菜，盐、酱油、醋都有，但具体放多少、什么时候放，要根据食材和客人的口味来定。实时音视频的抗丢包策略也是一样，需要根据网络状况、应用场景、用户需求等多种因素来综合调配。

让我具体说说在不同场景下，这些技术应该怎么配合使用。

场景一：网络状况良好，偶有轻微波动

这种情况下，其实不太需要特别的抗丢包措施。只需要打开轻量级的自适应码率，确保发送的数据量不超过网络容量就行了。如果偶尔丢一两个包，前向纠错加一点点冗余就能搞定。这种组合对带宽的额外消耗很小，用户体验基本不受影响。

场景二：网络状况一般，经常有丢包

这时候就需要<FEC和自适应码率联手了。适当提高FEC的冗余比例，比如从10%提高到20%，让接收方有更大的概率恢复丢失的数据。同时，自适应码率要更积极地响应网络变化——一旦检测到丢包率上升，立刻降低码率，减轻网络压力。

有些团队还会采用”带内信令”的方式，在传输视频数据的数据包里顺便携带一些音频的冗余信息。这种做法的好处是，不需要额外的带宽来传音频FEC数据，但缺点是如果视频包丢了，音频的冗余信息也丢了。所以这种方案需要在丢包率较低的音频上使用，效果才比较好。

场景三：网络状况很差，丢包率很高

这是最考验技术功力的场景。当丢包率达到15%以上时，单靠FEC可能已经不够了，因为冗余数据本身丢失的概率也在增加。这时候，丢包重传就需要登场了。

但直接在实时通话中使用传统重传是不行的，延迟太高。所以工程师们发明了一种叫”PLC”（Packet Loss Concealment）的技术，也就是丢包隐藏。它的做法是：当检测到丢包时，不去重传这个包，而是根据前后已经收到的包，估算出丢失的包大概是什么样的。

比如在语音通话中，如果丢失了一个音包，PLC可能会用上一个音包的信息来填充，或者做简单的波形复制。虽然和原音有些差异，但在短时间内，人耳基本分辨不出来。这种技术配合适度的重传，能够在恶劣网络环境下保持可用的通话质量。

四、抗丢包技术的实现挑战

理论说起来简单，但要把这些抗丢包技术真正做好，实际上还有很多挑战。我来分享几个在实际开发中经常遇到的问题。

第一个挑战是延迟与可靠性的平衡。前向纠错虽然实时性好，但它需要收集一定数量的包才能进行解码；丢包重传可靠，但会增加往返延迟。实时音视频对延迟的要求通常在几百毫秒以内，这意味着你不能无限制地等待重传，也不能堆积太多包再解码。如何在这个限制内找到最佳平衡点，是个大问题。

第二个挑战是异构网络环境的适配。现在的实时音视频应用，用户可能在地铁里用4G，也可能在办公室里用WiFi，还可能在不同网络之间切换。不同网络的带宽、延迟、丢包特性完全不同，同一套抗丢包参数不可能适用于所有场景。好的方案需要能够快速感知网络变化，并做出相应的调整。

第三个挑战是端到端的安全与加密。现在的实时音视频基本都会做端到端加密，防止通话内容被窃听。但加密会给抗丢包技术带来麻烦——加了密的数据，第三方无法篡改，但同时也意味着FEC的冗余信息不能随便插入，因为接收方无法解密中间状态的数据。这就需要在加密协议设计的时候，就把FEC的兼容性考虑进去。

第四个挑战是移动端的功耗和性能限制。手机发热、电池续航有限，但抗丢包算法往往需要大量的计算。如果算法设计得不好，视频通话十分钟手机就烫得不行，用户体验肯定好不了。所以在设计算法的时候，不仅要考虑效果，还要考虑计算复杂度。

五、一些实践经验

聊了这么多理论，最后我想分享几点实践经验。这些是课本上可能不太会写，但对实际工作很有帮助的东西。

第一，做网络探测要谨慎。有些团队会在通话开始前做一些网络探测，判断当前网络状况，然后选择合适的抗丢包策略。这个想法是好的，但探测本身也会消耗带宽，而且探测结果可能和实际通话时的网络状况有出入。我的建议是，探测要轻量，通话过程中的实时调整更重要。

第二，给用户反馈，但要克制。当网络状况不好的时候，可以给用户一些提示，比如”网络不稳定”之类的。但提示不要太多太频繁，否则会让用户更加焦虑，反而影响使用体验。有时候，无声的服务比频繁的提醒更好。

第三，充分测试，尤其是极限场景。实验室里网络稳定，什么方案都能跑得很好。但真实世界网络环境复杂得多，有些问题只有在极端情况下才会暴露。比如连续丢包几秒钟会怎么样？网络从WiFi切换到4G的瞬间会发生什么？这些边界情况都要充分测试。

第四，保持简单。我见过一些团队设计了一套非常复杂的抗丢包系统，把FEC、重传、自适应码率、PLC、拥塞控制等等全部揉在一起。结果呢？系统变得很难调试，一旦出问题根本不知道是哪个环节的锅。后来他们做了简化，只保留最核心的几个模块，反而效果更好了。技术有时候做减法比做加法更难，但往往也更有效。

六、尾声

不知不觉聊了这么多。回顾一下，我们从日常生活中的视频卡顿聊起，解释了丢包是什么，介绍了前向纠错、丢包重传、自适应码率这三大类抗丢包技术，讨论了它们各自的优缺点和适用场景，还分享了一些实践中的经验教训。

如果你要问我，对抗丢包技术最重要的是什么，我会说：理解用户需求比掌握技术更重要。技术只是手段，最终目的是让用户在各种网络环境下都能顺畅地沟通。有经验的工程师会知道什么时候该用FEC，什么时候该用重传，什么时候该降码率——这种判断力，来自对用户场景的深刻理解，也来自无数次实战经验的积累。

希望这篇文章能给你一些启发。如果你正在开发实时音视频应用，希望你在技术选型的时候能有所参考；如果你是普通用户，希望以后再遇到视频卡顿的时候，你能理解背后发生了什么，少一点烦躁，多一点耐心。

网络世界总会有各种不确定性，但我们可以用技术去对抗这种不确定性，让连接变得更可靠。这或许就是做实时音视频这件事的意义所在吧。