声网 rtc sdk 内存占用优化：那些我们在实战中踩出来的坑

做音视频开发这些年，内存优化这块骨头真的不好啃。你知道吗，当我们第一次跑通一个简单的 1v1 视频通话 demo 的时候，那个兴奋劲儿就别提了。但很快，当用户量上来以后，问题就开始一个接一个地冒出来。有用户反馈手机发烫，有用户说跑一会儿就卡得不行，还有的直接闪退。这些问题追根溯源，大多是内存占用过高导致的。

今天这篇文章，我想跟你聊聊声网在 rtc sdk 内存优化方面的实战经验。不讲那些虚头巴脑的理论，就说说我们实际遇到的问题、尝试的方案，以及最终的效果。都是实打实的干货，希望能给你一些启发。

我们遇到的第一个大坑：视频帧缓冲区

刚开始做 SDK 的时候，我们犯了一个很多新手都会犯的错误。为了保证视频播放的流畅性，我们采用了"多缓冲"的策略，想着反正内存大一点没关系，流畅度最重要。结果呢？一个简单的通话场景，内存占用轻轻松松就飙到了几百兆。

这让我们开始反思。仔细一分析，发现问题出在视频帧缓冲的管理上。我们在内部维护了三个缓冲区队列，分别用于采集、编码和渲染。每个队列里都堆积了大量的帧数据，而且没有及时清理的机制。更要命的是，我们还为每一帧都单独分配了内存，分配和释放的操作非常频繁，这不仅增加了内存碎片，还带来了额外的 CPU 开销。

解决这个问题的思路其实不复杂，就是"按需分配、池化管理"。我们首先调整了缓冲区的大小策略，不再预设一个固定值，而是根据实际的分辨率和帧率动态计算。比如 720p@30fps 的场景，其实 2-3 帧的缓冲区就完全够用了，多了完全是浪费。其次，我们引入了内存池的概念，预先分配一大块连续内存，后续的帧数据都从这里分配，避免了频繁的 new/delete 操作。

音频模块的内存黑洞：那些看不见的浪费

视频的问题解决以后，我们以为可以喘口气了。结果新的问题又来了。有用户反馈说，纯语音通话的情况下，内存占用依然不低。这让我们意识到，音频模块也存在优化空间。

音频数据的特点是采样率高、持续时间长，但单次数据量其实不大。问题出在哪儿呢？我们发现，音频处理链路中存在多个中间缓冲区，每个缓冲区的长度设置得比较随意。比如 AEC（回声消除）模块，内部维护了一个 300ms 的缓冲区；NS（噪声抑制）模块又有一个 200ms 的缓冲区。这些缓冲区在通话期间一直存在，哪怕当前场景根本不需要这些处理。

还有一个容易被忽视的问题：音频数据的拷贝。在整个音频处理链路中，数据经常被从一个缓冲区拷贝到另一个缓冲区。每次看似微小的拷贝操作，累积起来也是不小的开销。

针对音频模块的优化，我们做了几件事。第一件事是按需启用处理模块。用户如果不开启回声消除，我们就不会分配 AEC 相关的缓冲区。第二件事是优化缓冲区大小。对于不同的场景，我们设置了不同的默认值：通话场景用 100ms 的缓冲区，直播场景用 50ms 就够了。第三件事是尽量避免数据拷贝，采用了引用计数的方式，让多个处理模块共享同一份音频数据。

对象池与内存碎片：看不见的敌人

做音视频开发的朋友可能都有体会，内存碎片是个很头疼的问题。尤其是 Android 系统，内存碎片化严重的时候，明明系统显示还有不少空闲内存，却分配不出一块大的连续空间。

这个问题在我们引入 H.264 编码器以后变得尤为突出。编码器需要频繁地创建和解码各种语法结构的对象，比如 Slice、宏块、变换系数等等。如果这些对象都是动态分配的，内存碎片会迅速恶化。

我们的解决方案是全面引入对象池技术。简单说，就是在程序启动的时候，预先创建一大批对象放池子里，用的时候从池子里取，用完了再还回去。这样既避免了频繁分配带来的性能损失，又减少了内存碎片的产生。

对象池的设计也有一些讲究。池子的大小不能太小，否则频繁取还会有锁竞争；也不能太大，浪费内存。我们根据实际使用情况，设置了动态调整的机制——池子会监控自己的命中率，如果命中率太低，说明池子太小，需要扩容；如果命中率太高且池子里积压了大量闲置对象，就适当收缩。

效果怎么样呢？以我们的 1v1 视频通话场景为例，优化后的内存占用从原来的 180MB 左右降到了 120MB 左右，下降了 30% 多。而且内存变得稳定多了，不会出现忽高忽低的情况。

JNI 层的内存陷阱：跨语言的代价

声网的 SDK 同时支持 Android 和 iOS 平台。Android 平台涉及 Java 和 C++ 的交互，这就带来了额外的内存管理复杂性。

JNI 有一个很常见的坑：本地代码创建的 Java 对象，如果不手动释放，就会导致内存泄漏。我们之前就遇到过这样的问题：C++ 层创建了一个大的 byte 数组传递给 Java 层，Java 层用完以后忘记调 recycle 方法，结果这块内存就一直占着。

还有一个更隐蔽的问题：全局引用管理。JNI 里创建的全局引用，如果忘记 DeleteGlobalRef，这块内存就永远不会释放。我们之前排查过一个内存泄漏的问题，查了半天，最后发现是一个第三方库忘了删除全局引用。

针对 JNI 层的内存管理，我们制定了严格的规范。所有跨层传递的大对象，必须使用 Direct Buffer 而不是普通对象；所有创建的全局引用，必须在使用完毕后立即删除；所有本地方法里分配的内存，必须有对应的释放逻辑。这套规范实施以后，JNI 层的内存泄漏问题大大减少。

内存监控与异常处理：防患于未然

光靠优化还不够，我们还需要监控。万一哪里没照顾到，内存突然飙升怎么办？

我们在 SDK 里集成了一套内存监控系统，会实时采集几个关键指标：当前内存占用、内存增长率、GC 频率、内存分配速率。这套系统会在后台默默运行，一旦检测到异常情况，比如内存增长率突然加快、或者连续触发 GC，就会自动触发一些保护措施。

具体有哪些保护措施呢？首先是自动降级。当检测到系统内存紧张时，我们会自动降低视频分辨率或者帧率，减少内存压力。其次是主动释放非关键资源。比如当用户切换到后台时，我们会主动释放视频相关的资源，只保留音频通道。等用户回到前台，再按需恢复。

这套监控和保护机制上线以后，用户反馈的因内存问题导致的闪退大幅减少。特别是一些低端机型，用户体验改善很明显。

不同场景下的优化策略差异化

说到这儿，我想强调一个观点：内存优化不能一刀切，不同场景需要不同的策略。

以我们的几个核心业务场景为例。1v1 视频通话场景，用户的核心诉求是稳定、低延迟。这个场景下，我们会把内存优化放在次要位置，优先保证通话质量。视频分辨率会保持较高的水平，缓冲区的设置也会相对激进一些。

而秀场直播场景就不太一样了。主播可能需要长时间开播，而且同一场直播里可能会有连麦、PK 等多种玩法。这种场景下，我们会采用更加激进的内存优化策略。比如，连麦的时候才分配额外的带宽和内存资源 PK 结束就立即释放。再比如，当检测到主播设备内存紧张时，会自动降低观众端的视频质量，减轻主播端的上行压力。

至于对话式 AI 场景，内存优化的重点又不一样了。这类场景通常音视频和 AI 模型并存，两者都是内存大户。我们的策略是在两者之间做动态平衡——当 AI 模型在推理时，会适当降低音视频的分辨率；当用户互动结束后，再释放部分 AI 相关资源，优先保障音视频体验。

这种差异化的策略设计，让我们的 SDK 能够更好地适应不同场景的需求。这也是为什么全球超过 60% 的泛娱乐 APP 选择使用声网的实时互动云服务的原因之一。

优化效果一览

说了这么多，最后用数据说话吧。以下是我们对几个典型场景进行内存优化后的效果对比：

场景类型	优化前内存占用	优化后内存占用	降幅
1v1 视频通话	约 180MB	约 120MB	33%
语聊房	约 80MB	约 55MB	31%
秀场直播	约 250MB	约 175MB	30%
连麦 PK	约 320MB	约 220MB	31%

这些数据来自于我们内部在主流机型上的测试。实际用户场景中，效果可能会因为机型、网络环境等因素有所差异，但整体趋势是稳定的。

除了绝对值的下降，更重要的是内存的稳定性。优化后，SDK 的内存曲线变得平稳多了，不会出现大起大落的情况。这对用户体验来说非常重要——没有人希望打着打着电话，手机突然变得卡顿或者发烫。

写在最后

回顾这些年的优化历程，最大的感受是：内存优化没有银弹，靠的是一点点抠细节、一次次试错。从最初的多缓冲策略，到后来的对象池、差异化策略，再到完善的监控体系，每一步都是实战中积累出来的经验。

如果你正在做音视频相关的开发，希望这些经验能给你一些参考。内存优化这条路没有终点，随着硬件的发展、用户需求的变化，总会有新的挑战出现。但只要保持对问题的敏感，持续投入资源去优化，总能让产品变得更好。

对了，如果你对声网的 RTC SDK 感兴趣，可以深入了解一下我们的 1v1 社交和秀场直播解决方案。这两个场景我们在内存优化方面积累了大量经验，相关的产品文档和最佳实践应该会对你有帮助。