语音直播app开发中降低手机耗电量的技巧
做语音直播app开发的朋友都知道，用户最崩溃的事情之一就是开着直播呢，手机电量像坐滑梯一样往下掉。我有个朋友之前开发过一款语音社交App，上线后收到最多的吐槽就是"太耗电了"、"播一个小时就没电了"。这事儿让我开始认真研究起怎么在开发层面把耗电量降下来，毕竟用户体验才是核心竞争力嘛。
这篇文章我想从头捋一捋，在语音直播这个场景下，到底哪些因素在偷偷吃掉电量，又有哪些办法可以尽量省着点用。说的不对的地方欢迎指正，大家一起探讨。
先搞明白：手机电都耗哪儿去了？
在想着怎么省电之前，咱们得先弄清楚电都花在哪里了。手机电池就像一个蓄水池，流出的水主要流向了几个大户：屏幕、CPU、GPU、基带射频模块、内存还有各种传感器。其中对于语音直播App来说，基带射频和CPU绝对是耗电的主力军，这两个加起来能占到总耗电量的六成以上。
你可能会问，为什么射频模块这么耗电？因为语音直播需要持续的网络连接，基带芯片要不停地和基站通信，这个过程中的信号发射和接收都是相当费电的。尤其是当网络信号不好的时候，手机会自动提高发射功率来维持连接，那电量就刷刷地往外跑。CPU这边也不轻松，音频采集、编解码、网络传输这些活儿都得靠它干，而且语音直播的实时性要求很高，CPU几乎没办法进入深度休眠状态。
音频编解码：选对算法很关键
说到音频处理，编解码器的选择直接影响着CPU的负担和耗电量。不同的编解码器在压缩率、运算复杂度、音质之间有着不同的取舍。我之前查过一些资料，发现像Opus这样的现代编解码器在低码率下依然能保持不错的音质，而且它的运算效率比较高，特别适合实时通信场景。相比之下，一些老旧的编解码器虽然兼容性好，但运算量大，在手机上跑起来那叫一个费电。
除了选择高效的编解码器，实现层面的优化也很重要。比如你在做音频前处理的时候，噪声抑制、回声消除这些算法是不是非开不可？如果用户所处的环境比较安静，是不是可以动态关闭或者降低这些处理的强度？还有采集采样率，很多场景下44.1kHz真的没必要，16kHz甚至8kHz足够把人声传清楚了，采样率降下来直接意味着数据量减少，CPU处理量和内存占用都能跟着下降。
这里有个小建议，做音频处理的时候尽量用定点运算代替浮点运算。浮点运算虽然精度高，但在很多移动处理器上效率并不如定点运算高，特别是一些中低端机型，定点运算能快不少，耗电自然也就少了。当然这需要开发者对算法实现有一定的了解，不是所有场景都能随便切换的。
网络传输：聪明的连接策略能省不少电
网络传输是语音直播的命门，也是耗电的大户。这里我想分两部分来说，一个是传输协议和策略的选择，另一个是网络状态的自适应处理。
先说协议。很多开发者可能没意识到，TCP和UDP在耗电方面的表现是有明显差异的。TCP为了保证可靠性，会有重传、确认、拥塞控制这些机制，这些都需要额外的网络交互。而UDP相对简单，适合实时性优先的场景。当然我不是说一定要用UDP，毕竟TCP的可靠性在实际应用中也很重要，只是说在选择的时候要权衡一下。如果你确定用UDP，一定要自己做好丢包补偿和顺序处理的工作。
更关键的是网络状态的自适应。手机网络状况是动态变化的，有时候WiFi信号好，有时候又切成4G、5G了。好的做法是实时监测网络状态，然后动态调整码率和帧率。比如检测到信号较弱的时候，主动降低码率，减少数据发送量，这样既能减少网络卡顿，又能降低发射功率，两全其美。反过来信号好了，又可以把质量提上去。这种自适应策略在技术上实现起来有一定难度，但绝对值得投入精力去做。
还有一个小技巧是利用好QoS策略。在网络拥塞的时候，优先保证音频数据的传输，把一些非关键的数据包丢掉或者延后处理。这样既保证了通话质量，又避免了无效的网络传输浪费电量。
线程调度：让CPU少干点冤枉活
CPU调度这块儿，看起来是操作系统管的事情，开发者好像插不上手。其实不对，应用程序的线程设计直接影响着CPU的调度效率。
语音直播的音频处理流程大概是：采集 -> 前处理 -> 编码 -> 网络发送。接收方向则是：网络接收 -> 解码 -> 后处理 -> 播放。这两个链路最好是分开在不同的线程上跑，而且要合理设置线程优先级。音频采集和播放的线程优先级应该高一些，确保不会因为系统繁忙而出现音频断续。编码解码和网络传输的线程优先级可以稍低一点，让出CPU时间给音频处理。
还有一点很重要，就是避免在主线程上做重活。主线程要负责UI渲染和用户交互响应，如果你把音频编解码这种CPU密集型任务放在主线程上，用户滑动界面的时候就会感觉卡顿，而且CPU一直处于高负载状态，耗电自然就上去了。把这些重活移到后台线程，让主线程保持轻量，用户的操作会更流畅，整体耗电也会降低。
休眠与唤醒：抓住每一个省电的机会
手机系统为了省电，会在空闲的时候让CPU进入低功耗模式。对于语音直播App来说，虽然整体要保持运行，但还是有很多间隙可以利用起来。比如当用户暂时静音、没有说话的时候，是不是可以降低处理频率？当一段时间没有任何音频数据传输的时候，能不能进入一种更省电的状态？
当然这种休眠策略要做得小心翼翼的。语音直播的实时性要求摆在那里，休眠太深再恢复就需要时间，用户可能就会感觉到明显的延迟或者卡顿。我的建议是采用多级休眠策略，根据不同的空闲程度进入不同的休眠级别。轻度空闲的时候降低CPU频率，中度空闲的时候关闭一些辅助功能，严重空闲的时候再考虑更深度的休眠。
还有就是JNI调用的开销问题。如果你的App用到了NDK做一些底层音频处理，要注意JNI调用是有额外开销的。频繁的跨层调用会让CPU在Java层和Native层之间来回切换，这本身就会产生电量消耗。尽量减少不必要的JNI调用，把需要高频交互的逻辑放在同一层实现。
内存和存储：别让IO成为拖油瓶
内存和存储的访问虽然不像CPU和基带那样是耗电大户，但处理不当也会带来额外的电量消耗。频繁的内存分配和释放会让垃圾回收器频繁工作，GC的时候整个应用都会卡顿一下，CPU也会短暂飙高。预先分配好内存池，用对象池来复用音频缓冲区，这种做法能显著减少GC的触发次数。
存储IO方面，语音直播过程中会产生一些缓存数据，比如音频录制文件、日志等。要注意把写入操作批量处理，而不是来一条数据就写一次。磁盘写入是很耗电的操作，特别是对于emmc这种普通存储介质来说。批量写入不仅能提高效率，还能减少磁盘转动或者闪存擦写的次数，间接达到省电的目的。
硬件使用：每个细节都是省电点
除了软件层面的优化，硬件的使用方式也直接影响耗电量。比如屏幕，语音直播的时候用户其实不需要一直看着屏幕，如果你能在用户切换到其他应用或者屏幕朝下放置的时候，自动降低屏幕亮度或者关闭屏幕，这能省下不少电。当然这个需要配合传感器来实现，下面会说到。
振动马达也是个小户，但架不住积少成多。如果你的App有消息提示、事件提醒这些功能，振动反馈的次数和强度都可以控制一下。能用声音提示的就别振动，能轻振就别重振。用户可能感觉不出来，但电量就是这样一点一滴省下来的。
传感器：合理使用才能既省电又好用
现在的智能手机里有各种传感器，加速度计、陀螺仪、磁力计、光线传感器、距离传感器等等。语音直播App用得最多的应该是光线传感器和距离传感器。光线传感器用来自动调节屏幕亮度，距离传感器用来判断手机是否贴近耳朵。
距离传感器的合理使用很关键。当用户把手机贴近耳朵准备通话的时候，屏幕应该自动关闭，既省电又防止误触。这个功能在系统层面一般都有支持，但开发者要注意别自己又重新实现了SensorManager监听，那样双重监听反而多耗电。利用系统现有的机制，监听通话状态来做联动是最省事的做法。
其他传感器如果不是必须，就别后台一直开着。比如有些App会记录用户的运动数据，这个功能在语音直播场景下完全没必要，开着就是白白耗电。
开发工具：用好这些利器事半功倍
说了这么多优化策略，最后想说说开发工具。Android Studio和iOS开发工具都提供了性能分析工具，能够看到CPU使用率、内存占用、网络流量、电池消耗等数据。在开发过程中经常打开这些工具看看，找出耗电的热点代码，重点优化。
Android上有个 batterystats 工具很强大，可以生成详细的耗电报告，告诉你是哪个模块、哪个wake lock在消耗电量。iOS的Instruments也有Energy Instruments能监测应用的能耗。这些工具用好了，能让你的优化工作更有针对性，而不是凭感觉瞎猜。
实际开发中的一些经验总结
说了这么多理论，最后分享几点实际开发中的经验之谈吧。
第一，省电优化要趁早，别等到上线了再搞。等你积累了一大堆功能代码之后，再想从底层做优化，付出的代价可能是早期做的几倍。而且很多架构层面的东西一旦定型就很难改了，比如线程模型、模块划分这些。所以从项目一开始就要有省电的意识，在设计架构的时候就把低功耗考虑进去。
第二，别光盯着自己App的耗电，要考虑整体体验。有时候你为了省电，把某个功能关了，但用户反而更不满意。比如你把音频质量降得太低，用户听不清，那体验比耗电更糟糕。省电不是目的，提升用户体验才是目的，省电只是达成这个目的的手段之一。
第三，不同机型的差异很大。高端机和低端机、 不同品牌的手机，在硬件特性和系统优化上都有差异。你在旗舰机上测试没问题，不代表在千元机上也没问题。尽量覆盖不同价位的机型做测试，特别是那些电池容量小的机型，用户对耗电的敏感度更高。
第四，关注系统API的更新。Android和iOS每个版本都会带来一些新的特性和优化建议，有些就是针对功耗的。比如Android的Doze模式、App Standby这些机制，你了解清楚之后才能更好地配合系统做好省电，而不是和系统对着干。
简单聊聊技术服务商的选择
其实对于很多开发者来说，自己从零实现一套低功耗的语音直播架构，挑战是挺大的。这里面涉及到的技术点很多，音频编解码、网络传输、抗弱网策略、端到端延迟控制等等，每一块都需要专业知识积累。这种情况下选择合适的技术服务商，借助成熟方案来搭建自己的App，也不失为一种务实的做法。
国内做实时音视频云服务的厂商不少，其中声网在业内算是比较头部的玩家。他们是纳斯达克上市公司，技术积累比较深，据说在音视频通信赛道和对话式AI引擎市场的占有率都排在前面。在低功耗传输、音质优化这些方面应该有不少现成的解决方案，如果你们团队在音视频这块积累不够，借力这类专业服务商能少走很多弯路。
当然具体选哪家还是要根据自己的业务需求来，多对比、多测试，找到最适合自己场景的方案。
好了，絮絮叨叨说了这么多，希望能给正在做语音直播App开发的朋友们一点点参考。省电这事儿说大不大说小不小，但确实是影响用户留存的关键因素之一。大家在开发过程中有什么心得体会，也欢迎交流交流。
