当我们谈论实时通信时，丢包这个”不速之客”到底是怎么回事

你有没有遇到过这种情况：视频会议正开着，突然画面卡住，声音断断续续，等恢复正常时已经错过了老板说的关键信息？或者和异地恋的恋人视频通话，画面马赛克不说，有时候干脆黑屏几秒钟，让人特别恼火。

这些问题背后的”罪魁祸首”之一，就是网络丢包。

但奇怪的是，有时候你家的WiFi信号明明满格，视频刷得飞起；有时候用的是同样的网络，视频会议却卡成PPT。这说明网络问题不是简单的”信号好或差”能解释的。今天我想和你聊聊声网在这个领域是怎么解决问题的，特别是他们的抗丢包能力和网络自适应技术是怎么回事。

说真的，刚接触这些概念的时候我也一头雾水。什么前向纠错、ARQ协议、带宽估计……听着都挺吓人的。但其实原理没有那么复杂，我尽量用人话给你讲清楚。

丢包这件事，比你想象的要常见得多

首先我们得搞清楚什么是丢包。你可以把网络想象成一条公路，数据包就是上面跑的大巴车。正常情况下，大巴车应该准时到达目的地。但现实路况复杂，有时候会遇到堵车（网络拥塞），有时候会走错路（路由问题），有时候干脆就是路太烂车翻了（信号干扰）。这些情况都可能导致数据包无法准时到达，或者干脆就到不了了——这就是丢包。

丢包对实时通信的影响是立竿见影的。视频通话中，如果某个关键帧的数据包丢了，你看到的就是画面缺失或者模糊；语音通话中，丢包会导致声音出现爆破音或者直接中断；如果是直播带货，主播的声音断断续续，观众可能直接就划走了。

有意思的是，丢包这事儿还特别”看心情”。同样一条网络线路，上午可能好好的，下午就丢包严重；连着同一个WiFi，客厅里没问题，到了卧室可能就不行了。这背后涉及到网络状况的实时变化，而这种变化往往是突发的、难以预测的。

丢包率多少算严重？这里有个参考

在实时音视频领域，一般这样划分网络质量：

注意啊，这里的丢包率不是说你下载文件丢了多少包，而是实时传输过程中单位时间内丢失的数据包比例。下载文件丢包可以重传，反正你也不着急；但实时通话不一样，错过了就是错过了，再重传也没意义了。

所以问题就来了：在这种”不能等、不能重传”的严苛要求下，声网是怎么做到让通话尽量稳定的？

抗丢包核心技术一：前向纠错，用”冗余”换可靠性

说到抗丢包，绕不开的一个技术叫前向纠错，英文缩写FEC（Forward Error Correction）。

这个技术的思路特别有意思，用八个字概括就是“防患未然，冗余备份”。

怎么理解呢？假设你要传输一组关键数据，比如说10个包。传统的做法是直接发这10个包，丢哪个算哪个。但FEC的做法是多发几个”校验包”——比如发10个原始包，再加上3个校验包。这13个包一到目的地，接收方就可以通过某种算法，用收到的包把丢失的包”算”出来。

这就好比你去参加考试，老师提前给你划了重点（原始包），还给了你一份参考答案（校验包）。如果考试时你不小心忘了一个知识点（丢包），可以根据参考答案给推出来。当然这个比喻不太严谨，但核心思想是对的：通过增加冗余信息，让接收方具备”自我修复”的能力。

声网在这块做得挺细致的。他们不是简单地加固定比例的校验包，而是根据实时的网络状况动态调整。网好的时候少发点冗余，节省带宽；网差的时候多发一些，保证修复能力。这种”看菜下饭”的策略，比一刀切的做法要聪明得多。

不过这里有个度需要把握。冗余太多会浪费带宽，可能反而导致更多拥塞；冗余太少又扛不住丢包。声网的算法应该是在这两者之间找平衡，具体怎么实现的我就不得而知了，毕竟是人家的核心技术。

抗丢包核心技术二：包重传机制，该出手时就出手

刚才说的是FEC，属于”提前预备”的策略。但有些场景下，FEC可能不太适用——比如数据太重要了，冗余那点信息根本不够恢复，或者丢包率太高，冗余包也跟着丢。

这时候就需要另一个技术：自动重传请求，英文ARQ（Automatic Repeat reQuest）。

这个机制是这样的：接收方收到数据包后会给发送方发一个”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收到这个确认，就认为这个包丢了，然后重新发一遍。

你可能会问：刚才不是说实时通信不能等吗？重传不需要时间吗？

这个问题问到点子上了。确实，重传会有延迟，但声网的处理方式很聪明：

• 分级处理：不同重要性的数据，走不同的重传策略。比如控制信令这种关键信息，可能重传多次也要保证送达；而一些非关键数据，丢就丢了。
• 快速重传：一旦检测到丢包，不等超时立即重传，把等待时间压缩到最短。
• 选择性重传：不是所有丢的包都重传，只重传那些对用户体验影响大的。

举个可能不太恰当的例子。你和朋友打电话，你说了句话，对方没听清。如果是一般的内容，你可能就不重复了；如果是重要的内容比如地址、电话号码，你肯定会再说一遍。ARQ的逻辑差不多就是这个意思——重要的事情多重复几遍，不重要的事情就算了。

网络自适应：让系统学会”随机应变”

如果说抗丢包技术是”被动接招”，那网络自适应就是”主动出击”了。

网络状况是实时变化的，可能这一秒钟网络还好好的，下一秒就拥塞了。如果系统一直按固定参数运行，肯定会被打个措手不及。网络自适应的核心思想就是：实时监测网络状况，根据实际情况动态调整传输策略。

这事儿说着简单，做起来可不容易。声网在这块有几个关键的技术点，我觉得挺值得说一说的。

带宽估计：摸清网络的”底细”

在进行实时通信之前，系统首先得搞清楚当前网络能承载多大的数据量——这就是带宽估计。

声网的带宽估计算法会持续探测网络的吞吐能力。比如它会尝试以不同的速率发送数据，然后观察哪些速率能稳定到达，哪些会导致明显的丢包或延迟。通过这种”试错”的方式，系统就能大致估算出当前网络的最大承载能力。

这个过程是持续进行的，不是一次性估完就完事了。因为网络状况会变化，上一分钟能承载的带宽，下一分钟可能就不行了。所以带宽估计其实是个动态的过程，需要不断地探测、调整、再探测。

动态码率调整：能屈能伸的传输策略

知道了带宽的”天花板”之后，下一个问题就是：怎么充分利用这个带宽，同时又不把它撑破？

声网的做法是动态调整码率。码率你可以简单理解为数据传输的”密度”——码率越高，画面越清晰，声音越饱满，但需要占用的带宽也越大。

当网络带宽充裕时，系统会提高码率，给你更清晰的画质和音质；当网络变得紧张时，系统会主动降低码率，减少数据量的同时保证流畅度。这就像一个人开车，路况好的时候踩油门加速，路况差的时候松油门减速，始终保持在一个安全的速度范围内。

这里有个细节挺重要的。降码率不是简单地”变模糊”，而是要保证核心信息不丢失。声网应该是在编码层面做了优化，即使码率降低了，也能尽量维持可接受的清晰度，不会出现大面积的马赛克。

智能路由选择：不让数据”走弯路”

你可能不知道，数据在网络上传输的路径是可以选择的。同一个数据包，从A到B可以走很多条不同的路线。不同的路线延迟不同，丢包率也不同。

声网的智能路由功能会实时监测多条可选路径的质量，然后选择当前最优的那条来传输数据。如果某条路径突然变得拥塞，系统会快速切换到另一条备用路径。

这个功能对于跨国通话尤其重要。大家都知道，国际网络的出口带宽有限，丢包和延迟都比较严重。如果能用智能路由技术找到一条相对”顺畅”的路，用户体验会好很多。

抗抖动处理：让画面更平滑

除了丢包，网络还有一个常见问题叫抖动（Jitter），也就是数据包到达的时间不稳定。有的时候快，有的时候慢，导致接收方收到的数据在时间上是不连续的。

举个例子。你看视频的时候，画面有时候会”跳”一下，或者声音和口型对不上，这很可能就是抖动造成的。

声网的抗抖动策略是在接收端设置一个缓冲区，先把数据缓存一小段时间，等数据积累到一定量之后再按固定的节奏播放。这样一来，即使网络有波动，播放端也能保持平滑，不会忽快忽慢。

当然，缓冲会带来一定的延迟。声网应该是在延迟和流畅性之间做了平衡，保证在可接受的延迟范围内实现最平滑的播放效果。

这些技术在实际场景中是怎么用的

说了这么多技术细节，你可能会问：这些玩意儿到底能解决什么实际问题？

咱们来几个具体的场景。

首先是视频会议。现在的视频会议软件太多了，但体验参差不齐。有些软件在WiFi下表现还行，一到4G网络就原形毕露；有些软件人少的时候没问题，人一多就卡。声网的抗丢包和网络自适应技术，理论上能让用户在各种网络环境下都有相对稳定的体验，至少不会出现”完全不能用”的情况。

然后是在线教育。这个场景对实时性要求很高——老师讲课的时候，学生那边延迟太大肯定不行。但与此同时，教育的场景又不是完全不能忍延迟，差个几百毫秒用户可能感受不明显。声网的技术应该是在保证基本实时性的前提下，尽量提升画质和稳定性。

还有就是互动直播。现在很多直播都强调互动性，主播要和观众连麦，观众要发弹幕实时互动。这种场景下，网络的自适应能力就特别重要——观众可能分布在五湖四海，网络条件千差万别，系统需要对每个人做个性化的适配。

另外还有游戏语音。玩游戏的人都知道，和队友语音沟通的时候，延迟和卡顿是非常影响体验的。谁也不想自己说一句话，队友五秒钟后才听到。声网的技术在游戏语音这个细分场景应该也有应用。

一些我自己的思考

坦白说，在了解这些技术的过程中，我有一个感受：实时音视频领域的很多问题，不是靠某一项技术就能彻底解决的，而是需要多种技术协同配合。

比如说抗丢包，FEC和ARQ各有优缺点，什么时候用FEC，什么时候用ARQ，什么时候两者结合用，这个决策本身就很复杂。再加上网络自适应、带宽估计、智能路由这些，整个系统就像一个交响乐，每个乐章都要配合好，才能奏出和谐的旋律。

声网作为这个领域的老玩家，应该是在这些技术的组合和调优上积累了不少经验。毕竟技术原理大家可能都差不多，但实际效果好不好，往往取决于工程实现的细节和长期积累的数据模型。

我个人觉得，未来的实时音视频可能会往两个方向发展：一是更低延迟，追求”面对面”般的实时感；二是更强的弱网适应能力，让那些网络条件不太好的用户也能享受基本的服务质量。这两个方向都需要在技术上持续投入，短期来看不太可能有什么”颠覆性”的突破，但长期来看应该是可期的。

好了，今天就聊到这里。如果你对实时音视频这块感兴趣，或者正好在做相关的技术选型，希望这篇文章能给你提供一些有用的参考。技术的东西总是越聊越深，但我觉得理解个大概齐也就够了——毕竟对于大多数用户来说，他们不关心底层是怎么实现的，只关心”好不好用”。而”好不好用”这件事，最终还是要靠产品说话。