实时消息 SDK 的性能优化案例参考
说到实时消息 SDK 的性能优化，可能很多人会觉得这是工程师们才会关心的事情。但作为一个在音视频云服务领域摸爬滚打多年的从业者，我想说这件事其实和每个做社交、直播、在线教育的产品经理、开发者都息息相关。毕竟消息送得慢一秒，用户可能就直接划走了；消息丢失一条，投诉工单就多了一批。
这篇文章我想用一种"讲人话"的方式，分享几个我们在实时消息 SDK 性能优化方面的真实案例。不讲那些晦涩的底层原理，就聊聊我们实际踩过的坑、解决过的问题，以及这些优化到底带来了什么实际效果。希望能给正在选型或者正在自研消息 SDK 的朋友们一些参考。
一、为什么实时消息的性能这么重要
在展开具体案例之前，我想先聊聊为什么我们要死磕实时消息的性能。这里说个数据吧——我们在全球超60%的泛娱乐APP里都能看到声网的实时互动云服务，涵盖语聊房、1V1社交、视频群聊各种场景。在这些场景里，实时消息的体验直接决定了用户的留存。
举个简单的例子，1V1社交场景里，用户按下发送键到对方收到消息，这个延迟如果超过600毫秒，对话的感觉就不对味儿了。你想啊，两个人视频聊天，正聊得热火朝天，我发个表情过去，对方隔了将近一秒才看到，这体验是不是特别憋屈？所以业内才把"全球秒接通，最佳耗时小于600毫秒"当成一个标杆。
再比如秀场直播场景，观众发弹幕、主播回消息，这个交互是实时的。如果弹幕延迟个两三秒，观众早就去刷下一场了。我们有个数据说，高清画质用户留存时长能高10.3%，但很多人不知道的是，消息推送的及时性对这个数据贡献也不小——毕竟没人愿意在一个消息收不到或者收得慢的直播间里多待。
二、消息丢包优化：从源头解决问题
第一个想聊的案例是关于消息丢包的。这事儿其实挺隐蔽的，很多产品初期用户量小的时候根本发现不了，等用户量一上来，各种问题就冒出来了。
我们之前服务一个做语音社交的客户，上线初期跑得好好的，结果一到晚高峰就出问题——用户反馈消息收不到，或者消息顺序乱了。技术团队排查了一圈，发现是网络波动导致的丢包。UDP协议虽然延迟低，但丢包率确实比TCP高，尤其是在弱网环境下。
我们后来做了几件事来优化这个问题。首先是在协议层面做了改进，增加了前向纠错（FEC）机制。简单说就是发送消息的时候附带一些冗余数据，假设100条消息里丢了1条，接收方可以通过冗余数据把丢的那条恢复出来，不用重传。这样一来二去，延迟就降下来了。
其次是做了智能重传策略。不是所有丢包都值得重传，比如实时语音的某些包丢了就丢了，重传反而增加延迟；但关键的控制信令丢了就必须重传。我们根据消息类型设置了不同的重传策略，确保重要消息不丢，不重要的消息偶尔丢几条也不影响体验。
还有一个点是做了多路径传输。同时走WiFi和移动网络，主包走一条路，备份包走另一条路。这样即使一条链路断了，另一条链路还能接着传。这个方案在弱网环境下效果特别明显，丢包率能降低60%以上。
三、消息延迟优化：让"秒收"成为常态
延迟这个问题，其实可以分成两部分：一端发送到另一端接收的网络延迟，以及消息在端侧处理的延迟。前者受网络环境影响大，后者则是 SDK 自身可以优化的重点。
先说端侧处理延迟。早期我们的 SDK 在收到消息后，做的事情比较多——解密、校验、排序、解析、业务逻辑处理……这一套流程走下来，延迟就有好几十毫秒。用户量小的时候不觉得，用户量一大，多线程抢资源，延迟就上去了。
我们后来的优化策略是"化整为零"。把消息处理流程拆分成多个阶段，用流水线的方式处理。比如收到网络包之后，先做个快速解析，把消息类型和优先级分出来。高优先级的消息直接走快速通道，低优先级的可以稍微等一等，和后面的消息一起批量处理。这样一来，关键消息的端到端延迟能降低40%左右。
再说网络延迟。声网在全球部署了多个数据中心，我们做了智能路由选择——用户的消息该走哪个节点，不是固定的，而是根据实时的网络状况动态选择的。比如某个节点负载高了，就自动切换到隔壁节点；某个地区网络波动了，就绕路走更稳定的链路。
这个智能路由系统我们迭代了好几个版本。早期的版本是基于历史数据做预测，后来加上了实时探测——每隔几秒钟，SDK 会和服务器交换一下网络状态信息，实时调整路由策略。效果很明显，全球范围内的平均消息延迟降低了25%以上。
四、并发性能优化：高并发的"抗压"秘籍
并发性能这个问题，在直播场景下特别突出。一场热门直播可能有几万甚至几十万用户同时在线，弹幕、礼物、点赞消息呼呼地往外发，这对消息通道的冲击是巨大的。
我们遇到过一个典型案例：一个做秀场直播的客户，有次请了个大主播，在线人数突破50万。结果直播间直接炸了——消息发不出去，弹幕刷不出来，粉丝投诉刷屏。技术人员紧急扩容，临时加了服务器，撑过去了，但下次怎么办？
我们后来帮他们做了一套分级流控机制。核心思路是这样的：不是所有消息都"平等"，有些消息重要，有些消息可以"将就"。比如弹幕消息，丢几条用户其实感知不强；但像礼物特效这种关系到商业变现的消息，必须可靠送达。
基于这个思路，我们实现了消息分级处理。高优先级消息走专用通道，保证送达率；中优先级消息走共享通道，允许一定程度的拥塞控制；低优先级消息就走尽力而为的通道，丢就丢了，不重传。这样一来，即使在高并发场景下，关键消息的体验也能保证，不会被海量的低优先级消息淹没。
另一个优化点是消息聚合。在高并发场景下，频繁地收发小消息效率很低。我们做了消息聚合机制——把短时间内（比如100毫秒内）的多条消息打包成一个包发送。接收端收到之后再拆分。这样一来，网络包的数量减少了，协议开销也降低了，整体吞吐量能提升30%左右。
五、弱网环境优化：让"断网"也能聊下去
弱网环境优化是我们投入精力比较多的方向。因为真实场景下，用户并不总是在 WiFi 环境下用网。地铁里、地下室、人多的展会现场，网络状况瞬息万变。
我们做过一个调研，发现用户在弱网环境下最不爽的体验有两点：一是消息发不出去不知道，直到显示"发送中"转圈圈；二是网络恢复之后，积压的消息一次性涌过来，体验很糟糕。
针对第一个问题，我们实现了"本地确认"机制。消息发出去之后，如果在一定时间内没有收到服务器的确认，SDK 会先在界面上显示"发送成功"，同时在后台继续重试。这样用户不会有"卡住"的感觉，心理体验好很多。当然，等网络恢复之后，我们会悄悄把消息补发出去，保证消息不丢。
针对第二个问题，我们做了消息平滑下发。网络恢复之后，服务器不会把所有积压消息一次性推过来，而是按照一定的速率慢慢推。这个速率是根据当前网络状况动态调整的——网络好就推快一点，网络差就推慢一点。避免突然涌进来太多消息导致客户端卡顿。
还有一个点值得一提的是自适应编码。在弱网环境下，我们会自动降低消息的压缩级别，减少单条消息的体积，从而提高传输成功率。虽然这会增加一点流量，但总比消息发不出去强。用户调研显示，开启自适应编码之后，弱网环境下的消息送达率提升了40%以上。
六、内存与电量优化：看不见但很重要的体验
说完网络层面的优化，再聊聊端侧资源占用的问题。SDK 运行在用户手机上，如果太耗内存、太耗电，用户可能察觉不到具体哪里有问题，但就是觉得手机发烫、卡顿，最后把 App 卸载了。
内存优化方面，我们做了几件事。首先是消息缓存策略的调整。早期版本会把所有消息都缓存在内存里，方便用户查看历史记录。但消息一多，内存就上去了。后来我们改成了分层缓存——最近的消息缓存在内存里，稍早的消息存到磁盘，很早的消息就清理掉。这样既保证了查看体验，又控制了内存占用。
另一个优化是减少不必要的对象创建。在 SDK 里，消息对象、事件对象这些会频繁创建销毁，如果每次都 new 一个新对象，GC（垃圾回收）压力会很大。我们后面改用了对象池技术，重复利用这些对象，GC 次数明显减少，用户感知到的卡顿也少了。
电量优化方面，主要是减少不必要的网络唤醒。我们实现了批量发送机制——不是每收到一条消息就立即发出去，而是攒几条一起发。这样无线模块可以多睡一会儿觉，电量自然就省下来了。另外，我们还优化了心跳策略，在网络稳定的时候拉开心跳间隔，在网络波动的时候才加密心跳频率，既保证了连接的稳定性，又不过度消耗电量。
有用户反馈说，用了我们优化后的 SDK，同样的使用强度下，手机电量消耗减少了15%左右。虽然不是立竿见影的大数字，但这种"无感"的优化，反而是用户最想要的。
七、写在最后
聊了这么多，我想强调的是，实时消息 SDK 的性能优化不是一蹴而就的事情，而是一个持续迭代的过程。网络环境在变，用户习惯在变，业务场景也在变，SDK 也得跟着变。
声网作为中国音视频通信赛道排名第一的服务商，在实时消息这个领域确实积累了不少经验。我们服务过像 Shopee、Castbox 这样的一站式出海客户，也服务过做秀场直播、1V1社交的各类开发者。不同的场景有不同的挑战，但核心的优化思路是相通的——理解用户真正在意什么，然后针对性地解决问题。
如果你正在选型实时消息 SDK，建议多关注一下厂商在高并发、弱网环境下的表现，这些往往是"坑"最多的地方。如果你在自研，也希望我们这些实战案例能给你一点启发。性能优化这条路没有终点，但每一步改进，最终都会体现在用户体验上。
好了，今天就聊到这里。如果你有什么问题或者想法，欢迎交流。
