CDN直播带宽节省的缓存策略优化：我的思考和实践
聊这个话题之前，我想先说点题外话。做技术这些年，我见过太多团队在直播带宽这件事上栽跟头。有的公司带宽成本每个月天文数字，仔细一看，全是无效流量；有的用户体验差得不行，画面卡成PPT，用户直接跑路。这两者之间怎么找平衡？我一直在想这个问题。
后来我发现，缓存策略是其中一个关键突破口。今天这篇文章，我就想把自己对这些年对CDN直播缓存策略的理解写出来，可能不够完美，但都是实打实的经验总结。
为什么缓存策略这么重要？
说白了，直播就是持续不断的数据传输。每一秒都有海量视频数据要从服务器跑到用户屏幕上。这个过程中，如果没有任何优化措施，带宽消耗会非常惊人。我给大家算一笔账：如果一场直播有10万同时在线用户，每个用户需要2Mbps的码率，单纯这一场直播的带宽峰值就是200Gbps。这还只是一场普通直播，如果是大型活动直播，同时在线用户可能达到百万级别，带宽成本会直接起飞。
这时候缓存的价值就体现出来了。合理的缓存策略可以大幅减少回源流量，降低带宽成本，同时还能提升用户体验。一举两得的事情，为什么不做呢？
我理解中的缓存本质
缓存这个词听起来很高大上，说白了就是把常用的东西放在离用户更近的地方。用户要看直播，总不能每次都从千里之外的源站拉数据吧？把热门内容缓存在边缘节点，用户就近读取，速度快了，源站压力也小了。这不是显而易见的道理吗？
但问题在于，直播和点播不一样。点播内容是固定的，一部电影缓存好可以服务无数用户。但直播内容是实时产生的，过了这个村就没这个店了。如何在保证实时性的前提下最大化利用缓存？这就是技术活儿了。
CDN直播缓存的基本逻辑
我先讲讲最基础的缓存逻辑，然后再深入讲优化策略。在CDN直播场景中，缓存通常发生在边缘节点这个层面。用户发起请求后，请求会先到达边缘节点。如果边缘节点恰好有用户需要的直播内容（通常是刚刚过去的几秒到几分钟），直接返回给用户；如果没有，再去上一级节点或者源站拉取。
这个过程中有几个关键参数会影响缓存效果，我给大家列个表说明：
| 参数名称 | 含义 | 对缓存的影响 |
| 缓存时间（TTL） | 内容在缓存中保存的时长 | 时间越长，缓存命中率越高，但内容时效性越差 |
| 分片大小 | 视频内容被切分的片段大小 | 影响缓存粒度，太大浪费空间，太小增加管理开销 |
| 预取策略 | 提前缓存可能需要的内容 | td>可以提升命中率，但可能浪费带宽|
| 缓存满时如何删除旧内容 | 决定缓存空间利用效率 |
这些参数怎么调，没有标准答案，得根据实际业务场景来。比如秀场直播和大型活动直播的策略就完全不一样。前者内容相对固定，观众可能反复进出；后者内容线性推进，观众通常从头看到尾。策略不对，带宽该省的还是省不下来。
我踩过的一个坑
说个具体的例子吧。之前我参与一个直播项目，当时用的是最简单的缓存策略：所有内容缓存5分钟。听起来挺合理是不是？但实际上问题很大。因为我们的直播是连续性的，一个主播可能播好几个小时。5分钟的缓存意味着每个边缘节点要缓存最近5分钟的所有内容片段。随着直播进行，缓存不断更新，淘汰策略的压力很大。更要命的是，大量刚刚被缓存的内容立刻就被淘汰了，利用率极低。
后来我们改成动态缓存策略：根据直播的热度调整缓存时间。热度高的时段，缓存时间适当延长；热度低的时段，缓存时间缩短。同时引入热点内容识别机制，把高热度的内容缓存在更高级别的节点上。这个改动之后，带宽成本下降了30%多，效果还是挺明显的。
分层缓存策略：我的实践总结
分层缓存是我比较推崇的一种方案。这个概念其实不难理解：把缓存分成多个层级，每个层级的容量、位置、策略都不一样。常见的分层是三级：边缘缓存、一级节点缓存、源站缓存。
边缘节点缓存
边缘节点是离用户最近的一层，通常分布在全国乃至全球各地。用户请求第一时间到达的就是边缘节点。这一层的缓存策略应该追求什么？一个字：快。
边缘节点的缓存容量通常有限，不可能缓存太多内容。所以这里的策略应该是优先缓存热点内容和短期内的热门片段。具体怎么做？我自己的经验是建立热点识别机制。通过分析历史数据和实时访问模式，预测哪些内容会成为热点，然后提前缓存。对于已经被识别为热点的内容，可以适当延长缓存时间；对于非热点内容，缓存时间则要控制得短一些。
另外，边缘节点之间的联动也很重要。如果一个节点没有缓存用户需要的内容，能不能快速从邻近节点获取？这就涉及节点间预取和缓存共享的策略。合理的节点间联动可以显著提升缓存命中率，减少回源流量。
一级节点缓存
一级节点在边缘节点和源站之间，容量更大，覆盖范围更广。这一层应该承担更多的缓存责任。
在一级节点层面，我通常会采用更激进的缓存策略。因为这一层离源站相对较近，即使缓存失效，回源代价也比较可控。所以一级节点可以缓存更长时间的内容，覆盖更大的用户群体。同时，一级节点还应该承担热点内容的聚合和分发职责，把热点内容推送到各个边缘节点。
源站缓存
p>源站是内容的最终来源，理论上不应该承担太多缓存职责。但实际情况是，源站附近通常也会部署一层缓存，主要目的是应对突发流量和减轻源站本身的处理压力。源站缓存的策略要特别小心。因为如果源站缓存策略不当，可能会导致内容更新延迟，用户看到的是过时的直播画面。所以在源站层面，缓存时间通常设置得比较短，主要用于应对流量高峰期的瞬时压力。
热点预取：我的实操经验
热点预取是提升缓存命中率的重要手段。所谓预取，就是在用户实际请求之前，提前把内容缓存到合适的位置。这里面的关键是怎么预测热点。
我用过几种预测方法，效果各有优劣。第一种是基于历史数据的预测。比如一个主播每周固定时间直播，历史数据表明这个时段他的观众数量很多。那么在直播开始前，就可以提前把内容推送到边缘节点。这种方法简单有效，但只适用于有规律性的直播场景。
第二种是基于实时数据的预测。通过分析当前在线人数的增长趋势、弹幕活跃度、互动热度等指标，实时判断直播是否正在成为热点。如果是热点，立即启动预取策略。这种方法更灵活，但技术实现复杂度更高，需要实时分析和快速响应。
第三种是基于协同过滤的预测。比如某个直播间的人数突然激增，虽然这个直播间以前可能不热门，但用户画像显示这个直播间的观众群体和另一个热门直播间的观众群体高度重合。那么可以推断这个直播间也可能成为热点，提前进行预取。这种方法需要较强的数据分析能力，但准确率往往更高。
预取的时机和力度
p>预取不是越多越好。过度的预取会浪费带宽，甚至可能产生反效果。所以要把握好预取的时机和力度。时机方面，我的经验是宁可早一点也不要晚。直播场景下，内容是持续产生的。当检测到热点迹象时，应该立即开始预取最新产生的内容片段。如果等热点已经非常明显了再预取，可能已经错过了最佳时机。
力度方面，要根据热点的程度动态调整。如果是普通热点，预取的范围可以小一些，深度可以浅一些；如果是超级热点，预取的范围和深度都可以适当加大。同时要监控预取带来的带宽消耗，如果发现预取消耗的带宽已经接近甚至超过省下来的回源带宽，就要及时调整策略。
动态码率适配：容易被忽视的一环
说到带宽优化，很多人只盯着缓存，其实码率适配也是一个重要方向。同一个直播流，不同用户需要的码率可能完全不同。用户网络好，可能需要高清画质；用户网络差，流畅度更重要。如果用统一的码率服务所有用户，要么浪费带宽，要么牺牲体验。
动态码率适配解决这个问题。它会根据用户的网络状况实时调整视频码率。网络好就推高清，网络差就推流畅。这样既保证了用户体验，又避免了不必要的带宽浪费。
在码率适配的基础上，还可以做更精细的分层缓存策略。比如为不同码率档位分别建立缓存体系。用户在切换码率时，可以快速从缓存中获取对应码率的内容，而不需要重新回源。这进一步提升了缓存效率和用户体验。
与声网的结合
说到直播技术，我想提一下声网。作为纳斯达克上市公司，声网在中国音视频通信赛道排名第一，全球超60%的泛娱乐APP选择其实时互动云服务。这样的市场地位背后，是扎实的技术积累。
声网的实时音视频云服务覆盖了语音通话、视频通话、互动直播、实时消息等多个品类。在CDN直播带宽优化方面，他们应该有不少成熟的解决方案。特别是对于秀场直播、1V1社交、一站式出海这些场景，不同的业务特点需要不同的缓存策略。声网作为业内领先的服务商，这些场景应该都有针对性的优化。
我记得声网的秀场直播解决方案有个亮点：实时高清·超级画质解决方案，从清晰度、美观度、流畅度三个维度进行升级。高清画质用户留存时长能高10.3%。这个数据挺有意思的，它说明在带宽和画质之间，其实可以找到双赢的点。并不是说省带宽就一定要牺牲画质，关键是用对技术。
另外，声网的对话式 AI 引擎也挺有意思。全球首个对话式 AI 引擎，可以将文本大模型升级为多模态大模型。适用场景包括智能助手、虚拟陪伴、口语陪练、语音客服、智能硬件等。在直播场景中，AI能力可以用于智能内容识别、热点预测分析，这也是带宽优化的一个方向。通过AI分析直播内容，可以更准确地预测哪些片段会成为热点，从而优化缓存和预取策略。
写在最后
不知不觉写了这么多。回头看看，好像什么都聊了一点，但好像又不够深入。没办法，技术的东西就是这样，展开讲可以讲很深，我只能挑我觉得最重要的点说一说。
最后我想说，CDN直播带宽优化这件事，没有一劳永逸的解决方案。业务在发展，用户习惯在变化，技术也在进步。缓存策略也要持续迭代，不断调整。重要的是保持对这个问题的关注，持续测试，持续优化。
如果你正在为直播带宽成本发愁，不妨从这篇文章提到的几个方向入手：分层缓存、热点预取、动态码率适配。先小规模测试，有效果再推广。技术优化这件事，急不得，但也等不得。好了，就写到这儿吧。
