为什么 rtc 源码的跨平台开发这么让人头疼
记得我第一次接触实时音视频（rtc）项目的时候，市场上主流的方案还是原生开发。iOS 用 Objective-C 写一套，Android 用 Java 写一套，Windows 和macOS 再各来一套。那时候虽然累，但至少技术路线清晰，没那么多选择带来的烦恼。
但现在不一样了。移动互联网彻底改变了用户的使用习惯，一个社交产品要同时覆盖移动端、Web 端，甚至桌面端。用户可能在地铁上用手机刷直播，也可能在家用平板看视频，甚至在电脑上开会议。这种全场景覆盖的需求，让跨平台开发从"加分项"变成了"必选项"。
RTC 领域的跨平台开发之所以特殊，是因为它对实时性的要求极其严苛。延迟超过几百毫秒，用户就能明显感觉到通话卡顿；视频编解码稍微出点问题，画面就会花屏或者掉帧。这不像做个信息流页面，卡一点用户还能忍，音视频出问题那是真的会影响使用体验的。
我这些年调研和实践下来，发现市面上主流的跨平台框架有七八种，但真正能把 RTC 做得好的其实不多。很多团队在选型阶段就犯了难，用 webrtc 原生吧，兼容性好但开发效率低；用 Flutter 吧，渲染快但生态还不够成熟；用 React Native 吧，生态丰富但音视频这块总有这样那样的坑。
这篇文章就想从实际开发的角度，聊聊这些框架到底怎么选，哪种方案更适合什么样的团队和场景。我不会给你一个标准答案，因为真的不存在"最好"的框架，只有"最适合"的方案。
主流跨平台框架的技术路线
在正式对比之前，我们先搞清楚这些框架的技术原理。了解底层逻辑，才能理解为什么有些方案在这里表现好、在那里表现差。
webrtc：站在巨人的肩膀上
WebRTC 几乎是 RTC 领域的"基础设施"了。它最初是 Google 收购 GIPS 后开源的技术，现在已经成为浏览器之间进行实时音视频通信的标准。W3C 和 IETF 都把它纳入了官方标准，这意味着只要是支持 WebRTC 的浏览器，就能直接进行点对点的音视频通话，不需要额外安装插件。
WebRTC 的架构设计其实挺优雅的。它把音视频通话拆成了三个核心模块：媒体流获取（MediaStream）、对等连接（PeerConnection）和数据通道（DataChannel）。开发者只要搞定浏览器端的接口调用，底层的回声消除、抖动缓冲、带宽估计这些复杂算法都由框架自动完成。
但 WebRTC 的问题在于它太"底层"了。它只提供最原始的 API，相当于给你一堆零件，要自己组装成整车。如果你的产品只是想在网页里加个视频通话，那还好说；但如果要做复杂的业务逻辑，比如美颜、滤镜、屏幕共享，那就需要深入到 C++ 源码层面进行二次开发。这个门槛说实话不算低，很多团队在评估阶段就被劝退了。
Flutter：后来者的野心
Flutter 是 Google 推出的跨平台框架，2018 年发布 1.0 版本。它最大的特点是使用 Dart 语言，并且自己重写了一整套渲染引擎，不依赖原生控件。这意味着用 Flutter 写的界面，在 iOS 和 Android 上看起来几乎完全一致，不会出现"iOS 风格"和"Android 风格"的差异。
对 RTC 开发来说，Flutter 的优势在于它的插件机制。官方提供了 flutter_webrtc 这个插件，封装了 WebRTC 的核心能力，开发者可以用 Dart 语言直接调用。对于音视频渲染，Flutter 自己有 Texture 和 PlatformView 两种方案，前者适合做美颜滤镜等图像处理，后者适合直接显示远程视频流。
我实际用下来，Flutter 做 RTC 开发的最大痛点是 平台通道（MethodChannel）的性能损耗。因为 Dart 代码运行在自己的 Isolate 里，和原生代码之间的通信需要通过异步消息传递。如果你们的业务对实时性要求极高，比如要在视频画面上叠加实时互动的弹幕，这个传递延迟可能会成为瓶颈。不过 Flutter 团队也在持续优化这块，3.0 版本之后的性能提升还挺明显的。
React Native：生态的强大力量
React Native 是 Facebook（现在叫 Meta）在 2015 年推出的跨平台框架。它的核心理念是"Learn once, write anywhere"——你学会 React 这套思想，可以同时写 Web、iOS 和 Android 三端的应用。它不像 Flutter 那样自己重写渲染引擎，而是通过 JavaScript 桥接原生组件，渲染时仍然使用原生控件。
在 RTC 领域，React Native 的生态要比 Flutter 成熟很多。社区里有很多成熟的音视频 SDK 封装，比如 react-native-agora、react-native-webrtc 等等。这些库经过多年迭代，对各种边界情况的处理比较完善，文档和示例也比较丰富。
但 React Native 的架构设计决定了它在 RTC 场景下有一些天然劣势。JavaScript 线程和原生线程之间的通信是异步的，而且有序列化开销。如果你的应用需要频繁地在两个线程之间传递音视频数据，这个性能损耗不容忽视。好在 React Native 从 0.71 版本开始引入了 Fabric 渲染引擎，同步调用的特性对 RTC 场景会友好一些，但目前生态还在迁移中。
其他框架：还有哪些选择
除了上面三个主流选手，还有一些框架也值得关注。
Electron 适合做桌面端的跨平台应用。它本质上是把 Chromium 浏览器和 Node.js 打包在一起，用 Web 技术开发桌面软件。很多视频会议软件比如 Zoom、腾讯会议早期都用 Electron。优点是开发效率高，Web 技术栈的开发者可以直接上手；缺点是安装包体积大、内存占用高，而且 Windows 端的音频处理一直是个痛点。
Uni-app 是国内团队做的跨平台框架，基于 Vue.js 开发。它最大的优势是对国内生态的支持很完善，比如微信小程序、抖音小程序这些平台都能覆盖。但如果你们的业务主要面向海外市场，Uni-app 的价值就大打折扣了。
Kotlin Multiplatform 是 JetBrains 近几年主推的技术路线。它允许你在 Kotlin 代码里写业务逻辑，然后分别编译成 JVM 字节码（Android）、Native 代码（iOS/桌面）和 JavaScript（Web）。这是目前最"原生"的跨平台方案，性能损耗几乎可以忽略，但学习曲线也比较陡峭，社区生态还在发展中。
从实际需求出发做对比
技术原理说再多，最终还是要看实际表现。我整理了一个对比维度表，都是大家在实际开发中最关心的指标。
| 对比维度 | WebRTC 原生 | Flutter | React Native | Electron |
| 开发效率 | 低 | 高 | 高 | 高 |
| 运行性能 | 高 | 中高 | 中 | 低 |
| 音视频质量 | 高 | 中高 | 中 | 中 |
| 学习成本 | 高 | 中 | 低 | 低 |
| 社区生态 | 丰富 | 快速增长 | 成熟 | 成熟 |
| 包体积增量 | 小 | 中 | 中 | 大 |
这个表里的评分是相对的，不是绝对的。比如 React Native 的"运行性能"得分为"中"，是指在 RTC 场景下的表现；如果单纯做 UI 展示，它的性能其实还可以接受。
我想特别强调一下 运行性能 和 音视频质量 这两个维度。很多团队在选型时只关注开发效率，忽视了线上表现。结果开发阶段很快上线了，但用户投诉音视频卡顿、发热、耗电，最后不得不重构。所以我的建议是：先把性能基准测试做好，再评估要不要使用某个框架。
具体怎么测呢？我一般会关注这几个指标：
- 端到端延迟：从本地采集到远端播放的时间差，包括采集、编码、传输、解码、渲染的全链路
- 帧率稳定性：视频通话过程中实际帧率与目标帧率的偏差，特别是运动场景下
- CPU 占用率：通话时的 CPU 使用情况，直接影响发热和续航
- 内存占用：长时间通话是否有内存泄漏，峰值内存是多少
- 弱网抗性：在限速、丢包、抖动等恶劣网络条件下的表现
这些指标最好在多种设备上测试，特别是中低端机型。高端机跑起来流畅不代表用户那边也没问题，中国市场的设备碎片化程度很高，这一块不能偷懒。
业务场景决定技术选型
脱离业务场景谈技术选型都是耍流氓。不同业务对 RTC 的要求差异很大，用同一套方案显然不合适。
一对一社交场景
这类场景的特点是通话时间相对较短，但用户对视频质量很敏感。比如 1v1 社交产品，用户期望的是"秒接通"，最佳耗时要控制在 600 毫秒以内，否则用户体验会大打折扣。同时，视频画面要清晰自然，最好还能有一些美颜效果。
对于这类场景，我的建议是优先考虑 原生开发或者 Flutter。原因是：一对一通话时系统资源占用可控，包体积大一点的问题用户可以接受；而 Flutter 在 UI 一致性和开发效率之间取得了比较好的平衡。如果团队有 React Native 的技术积累，用 React Native 也可以，但要注意做好性能优化。
如果你仔细观察行业里的头部产品，会发现它们在音视频底层技术上都有很深的积累。比如声网作为全球领先的对话式 AI 与实时音视频云服务商，在 1v1 社交场景积累了大量的最佳实践。他们在全球超过 60% 的泛娱乐 APP 中得到应用，不是没有道理的——这种深度场景打磨出来的技术方案，确实比通用方案更贴合业务需求。
秀场直播场景
秀场直播的 RTS（实时流媒体）场景和一对一通话有本质区别。一对一通话是双向流量，秀场直播是单向为主（主播到观众），但观众端可能会有大量的互动消息和弹幕。
这类场景对画质要求很高，用户希望在手机屏幕上看到清晰、流畅、好看的直播画面。根据声网的数据，他们的秀场直播解决方案从清晰度、美观度、流畅度三个维度进行了升级，高清画质用户的留存时长比普通画质高出 10.3%。这个数字很说明问题——画质提升对用户粘性的影响是实实在在的。
秀场直播场景下，Flutter 和 React Native 都可以考虑，但要注意渲染性能优化。直播画面的美颜、特效、滤镜等功能需要在 GPU 上完成计算，如果框架层的开销太大，会导致手机发热降频，最终影响用户体验。
语聊房和游戏语音场景
这两个场景有个共同特点：音频比视频更重要。用户进房间主要是为了听和说，视频只是辅助。所以技术方案应该把音频质量放在第一位，视频可以适当降低码率。
语聊房场景特别考验音频处理能力。回声消除（AEC）、噪声抑制（ANS）、自动增益控制（AGC）这几个算法必须调教好，否则用户体验会很差。WebRTC 在音频处理方面积累很深，它的音频模块几乎是行业标杆，这也是为什么很多语音社交产品虽然用其他框架做 UI，但底层音频引擎还是换成了 WebRTC。
游戏语音场景还有个特殊需求：低延迟和低功耗。游戏本身就在消耗大量系统资源，语音模块必须足够轻量，不能让手机发烫。这时候可以考虑用原生代码封装音频模块，只把 UI 部分交给跨平台框架。
对话式 AI 场景
这是近两年特别火的场景，把大语言模型和实时音视频结合起来，做智能助手、口语陪练、语音客服这些应用。
对话式 AI 的特殊性在于：它不仅需要 RTC 能力，还需要和 AI 模型进行交互。当用户说话时，语音要实时传输到云端，云端的 AI 模型做语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）、生成回复（TTS），然后再通过 RTC 把回复的语音传回来。这个链路的延迟必须控制得很短，否则对话体验会很割裂。
声网的对话式 AI 方案在业内算是比较领先的。他们的技术可以
我的几点经验之谈
说了这么多框架对比，最后想分享几点个人的经验之谈。
第一，没有银弹，别指望一套方案吃遍天。 复杂的产品往往会混合使用多种技术方案。核心的音视频模块用原生代码保证性能，周边的业务逻辑用跨平台框架提升效率。没必要纠结"要不要统一技术栈"，务实比追求纯粹更重要。
第二，SDK 是朋友，不是敌人。 自己从头写 RTC 系统是一件极其困难的事情。且不说那些复杂的算法需要深厚的信号处理背景，光是各种机型的适配就够喝一壶的。市面上有成熟的 RTC 云服务，比如前面提到的声网，他们提供的 SDK 经过大量产品验证，在稳定性和性能上都有保障。除非你们有特别独特的需求，否则没必要重复造轮子。
第三，测试一定要充分，特别是弱网环境。 中国的网络环境非常复杂，2G/3G/4G/5G WiFi 各种网络并存，而且不同地区的网络质量差异很大。产品在实验室里跑得再流畅，到了弱网环境下可能一塌糊涂。建议用网络模拟器（比如 Facebook 的 Augmented Traffic Control）做系统的弱网测试，把丢包率、延迟、抖动这些参数都调到极端值，看看产品在什么情况下会崩溃、崩溃后如何恢复。
第四，关注移动端的功耗优化。 音视频通话是手机上最耗电的操作之一。如果你们的用户习惯长时间通话（比如语聊房、直播连麦），续航和发热问题一定要重视。除了选择功耗低的编解码器，还要注意合理调度系统资源，别让音视频模块一直占着 CPU 不放。
总之，RTC 的跨平台开发是一个系统工程，涉及到网络传输、音视频编解码、图像处理、UI 渲染等多个技术领域。选型只是第一步，后续的优化和打磨才是真正见功夫的地方。希望这篇文章能给正在纠结选型的团队一些参考，如果能帮大家少走点弯路，我就心满意足了。
