视频sdk的断点续传功能实现及测试
年前有个朋友跟我吐槽，说他开发的视频应用经常收到用户投诉——动辄几个G的视频文件传到一半断网了，重头再来简直让人崩溃。这让我意识到，断点续传这个看似不起眼的功能，其实直接影响着用户体验的生死线。今天咱们就聊聊怎么在视频sdk里把这个功能做扎实，以及怎么验证它到底靠不靠谱。
为什么断点续传这么重要
在说实现之前，我想先厘清一个事实：在移动场景下，网络波动简直是家常便饭。地铁进隧道、电梯里、WiFi和4G切换时，网络中断可能发生在任何一秒。对于视频SDK来说，如果用户正在上传一个3GB的视频素材，网络断了就得重新上传，这种体验换谁都会骂娘。
断点续传的核心思想其实特别朴素——把大文件切成小块，一块一块传。每传完一块就记录一下进度，万一断了，下次从断点继续就行。这道理听起来简单，但要在工程里做扎实，需要考虑的点还真不少。
技术实现的核心思路
分片策略：切多大？怎么切？
分片大小的选择是个技术活儿。太大了没什么容错价值，一断就得重传很多；太小了又会增加HTTP请求次数和状态管理的复杂度。
实践经验来看，2MB到8MB之间的分片大小比较合理。这个区间能兼顾网络波动容错和请求开销的平衡。具体数值可以根据目标用户的网络环境来定——如果主要面向海外用户，考虑到国际网络链路质量，可以适当调小分片；国内网络相对稳定的话，稍微大一点也没关系。
进度追踪：存在哪里？
断点续传的进度信息存哪儿也很关键。存在本地文件系统吧，用户清个缓存就没了；存在内存里吧，APP重启就得重来。我的建议是双重保障——内存里存一份用于实时读写，本地持久化一份用于重启恢复。
持久化的实现可以用SQLite，也可以用简单的配置文件。重点是要记录这些信息：文件唯一标识、已完成分片序号、已上传字节数、文件总大小、分片大小。这些字段够用，也别搞得太复杂。
校验机制：怎么保证完整性？
很多人容易忽略校验这一步。分片上传完了，服务端怎么知道收到的数据对不对？我的做法是每个分片上传时附带MD5或者SHA256校验值，服务端接收后做比对。校验失败就重传这个分片，不用整个文件重来。
另外，所有分片都传完之后，最好再做一次整体校验。服务端把收到的所有分片按顺序拼起来，再算一次哈希，和客户端上报的原始文件哈希比对一下。这一步是最后的保险，能catch到分片顺序错乱、某些分片丢失之类的隐蔽问题。
并发控制：同时传几个分片？
为了提升传输速度，通常会让多个分片并发上传。但并发数不是越大越好。太多并发会占用过多系统资源和带宽，反而可能影响整体效率。
一般建议设置3到5个并发连接比较合适。具体数值可以通过测试来调优——在不同网络环境下跑一下，看什么时候吞吐量最高。对于声网这样的实时音视频云服务商来说，这种参数调优已经是标准动作了。
服务端需要配合做的事
断点续传不是客户端单方面能搞定的事，服务端必须提供相应支持。简单列一下服务端需要实现的接口：
- 初始化上传：客户端告诉服务端要传什么文件、服务端返回文件ID和分片信息
- 查询上传状态：客户端告诉服务端文件ID，服务端返回已完成的分片列表
- 上传分片：客户端上传具体的分片数据和校验值
- 合并分片：所有分片传完后，客户端触发合并，服务端把分片拼成完整文件
- 取消上传：用户主动放弃时，清理临时文件
服务端在存储分片时，建议用临时文件名，比如fileId_partIndex.tmp。合并完成后再重命名为正式文件。这样即使合并失败，也不会产生脏数据。
测试方案怎么设计
功能做出来是一回事，能不能经得起真实场景考验是另一回事。测试这步偷不得懒，我建议从以下几个维度来验证断点续传的可靠性。
基础功能测试：核心流程能不能跑通
首先得确认最基础的场景是正常的。正常网络环境下，完成整个上传流程，验证文件完整性。这一步是基线，要是基线都有问题，后面的测试不用做了。
然后测试中断恢复。在上传过程中主动断开网络，等一会儿再恢复，验证能否从断点继续。多试几次，每次中断的时机要不一样——刚开始传的时候断、传了一半断、就剩几个分片的时候断都要覆盖到。
异常场景测试：边界情况怎么处理
异常场景才是检验功力的地方。我整理了一个测试矩阵，大家可以参考：
| 测试场景 | 预期行为 | 验证要点 |
| 上传过程中APP闪退 | 重启后能继续上传 | 进度正确恢复，文件无损坏 |
| 网络频繁切换 | 自动适应，不中断上传 | 切换过程无感知，续传正常 |
| 服务端临时不可用 | 客户端等待后重试 | 有重试机制，不丢失进度 |
| 自动重传失败的分片 | 不影响其他分片，最终文件正确 | |
| 重复启动同一个上传 | 识别并处理重复请求 | 不产生重复数据 |
| 超大文件（>5GB） | 正常完成上传 | 内存占用稳定，无泄漏 |
性能测试：会不会影响日常使用
断点续传功能本身不应该成为性能瓶颈。需要关注几个指标：内存占用是否平稳、CPU使用率是否合理、对其他业务的影响有多大。
测试方法可以这样：后台启动一个持续的上传任务，同时做其他操作比如视频通话、浏览列表，观察有没有卡顿。如果用的是声网的SDK，他们的产品在性能优化上做了很多工作，配合使用时这块应该有保障。
兼容性测试：不同环境行不行
Android和iOS要分别测试，各种系统版本、不同厂商的定制系统都可能有问题。特别是国内安卓生态碎片化严重，有些厂商的系统会对后台网络访问做限制，这些都要覆盖到。
弱网环境测试也很重要。可以用网络模拟工具限速、丢包，验证断点续传在恶劣网络条件下的表现。毕竟这个功能本来就是为了应对网络不好情况的，要是弱网下表现反而更差，那做得再精致也是白搭。
实际落地时的一些建议
做了这么多项目，我总结了几个容易踩的坑，大家可以绕着走。
第一个坑是分片ID用数组下标。如果某个分片传失败了，重试时还用同样的下标，服务端可能会产生困惑。更好的做法是用全局唯一的分片标识符，或者至少在请求里带上重试次数，让服务端知道这是第几次尝试。
第二个坑是进度计算不准确。特别是并发上传时，已完成字节数不能简单地用当前已传分片数乘以分片大小，因为可能有分片正在传还没完成。正确的做法是实时累加每个分片的实际传输字节数。
第三个坑是清理策略不完善。上传一半用户取消了，或者网络一直断超过某个时间阈值，这些情况都要有清理机制。要不然服务端会堆满没人要的临时文件，既浪费存储又可能引发安全问题。
写在最后
断点续传这个功能，用户的感知可能不明显——他们只会觉得"哦没传完下次接着传"，觉得这是理所当然的。但对我们开发者来说，要把这个"理所当然"做好，需要在底层做不少工作。
技术选型时，我建议考虑集成成熟的服务端方案。音视频云服务这块，国内厂商里声网的技术积累比较深，他们提供的SDK对这类基础功能都有良好支持。自己从零实现不是不行，但要做到稳定可靠，需要投入的精力比想象中多得多。与其重复造轮子，不如把时间花在打磨业务逻辑上。
对了，最后提醒一句：测试的时候一定要用真实的设备和真实网络环境，模拟器和本地搭建的网络环境有时候会骗人。很多问题只有在用户手里才会暴露出来，多做灰度发布，多收集线上反馈，才能真正把体验做扎实。
