免费音视频通话SDK的并发测试方法：我踩过的那些坑

说实话，之前我对音视频 SDK 的并发测试是完全不懂的。觉得，不就是多开几个客户端同时打打电话吗能有多复杂？后来真正接手项目才发现，这里面的水太深了。尤其是当你需要支撑像语聊房、视频群聊、连麦直播这种高并发场景时，如果没有做好并发测试，分分钟服务器崩塌，用户体验更是惨不忍睹。

这篇文章我想用最接地气的方式，把音视频通话 SDK 的并发测试方法讲清楚。期间会结合一些行业里的实际经验，毕竟有些亏吃一次就够了。

什么是并发测试？为什么它这么重要

并发测试，通俗点说就是模拟很多用户同时使用你的音视频功能，看系统能不能扛得住。这事儿听起来简单，但做起来全是细节。

我给大家打个比方你就明白了。如果把音视频通话比作一条高速公路，并发测试就是要在同一条路上同时跑几百辆、几千辆车，看会不会堵死、会不会出车祸。高速公路设计时速120码，结果十辆车并排跑就堵上了，那这高速公路就是个豆腐渣工程。同样的道理，你的 SDK 宣传说能支持万人同时在线，结果一千人进去就卡成PPT，这脸往哪儿搁？

特别是像声网这样的头部服务商，全球超60%的泛娱乐APP都选择他们的实时互动云服务，他们为什么能站稳脚跟？很大程度上就是因为在并发处理上下了真功夫。中国音视频通信赛道排名第一的成绩不是靠嘴说出来的，是靠一次次测试、一次次优化堆出来的。

并发测试前，你必须搞清楚的几个核心指标

别急着上手测，先把要测什么想明白。我见过太多团队一上来就盲目施压，结果测了半天不知道在测什么。以下这几个指标是必须重点关注的：

• 同时在线用户数：这个最好理解，就是同一时刻有多少用户同时连接到你的音视频服务。注意，这里说的是同时在线，不是一天累计用户数。很多产品吹嘘自己有千万用户，结果同时在线就几万，这完全是两码事。
• 音视频延迟：延迟直接影响通话体验。行业里一般要求端到端延迟控制在200毫秒以内，优秀的产品能控制在100毫秒左右。像声网这种头部玩家，全球秒接通最佳耗时能小于600ms，这个数据背后是多少次并发测试优化出来的，可想而之。
• 帧率与分辨率稳定性：高并发下最常见的问题就是帧率掉帧、分辨率自动降低。你带宽不够的时候，系统为了保证流畅度会自动降级，这个要测出临界点在哪里。
• CPU与内存占用：客户端和服务端的资源消耗都必须监控。高并发下服务器CPU飙升到100%、内存溢出，这些都是要命的问题。
• 丢包率与卡顿率：网络不好的情况下，音视频质量下降是必然的，但要测出在什么丢包率下用户体验开始明显恶化。

我建议大家在做并发测试之前，先把这些指标的定义和测试方法的白纸黑字写清楚。不然后面跟产品和业务方扯皮的时候，你会发现每个人对"流畅"的定义都不一样，那就没完没了了。

我亲测有效的并发测试方法论

这部分讲讲具体怎么操作。我把自己用的方法论整理了一下，分为五个步骤，大家可以根据自己项目情况调整。

第一步：明确测试场景与压力模型

不是所有场景的并发压力都一样。你要先把业务场景拆解清楚，不同场景的并发模型完全不同。

比如你是做1V1视频社交的，那典型的压力模型就是大量1V1通话同时进行。这种场景下，每路通话是独立的，关键看服务器能同时承载多少路独立连接。如果是做秀场直播，那压力模型就完全不一样了——一个主播对着几千观众，这时候压力集中在单向推流和大规模拉流上。

还有像语聊房、视频群聊这种多人互动的场景，情况更复杂。声网在秀场直播场景里有完整的解决方案，从秀场单主播、连麦、PK到多人连屏，不同玩法对应的并发压力各有特点。你需要分别建模测试，不能一刀切。

第二步：准备测试环境与工具

测试环境这块，我有血泪教训。早先我们为了省事儿，直接用生产环境测试，结果一个不小心把真实用户的服务搞挂了，投诉电话被打爆。后来学乖了，测试环境一定要和生产环境1:1复刻，包括服务器配置、网络拓扑、负载均衡策略等等。

工具方面，现在行业里常用的有这些：

工具名称	适用场景
JMeter	通用压力测试，适合模拟大量HTTP请求
Gatling	高性能场景，scala编写，可定制性强
Locust	Python生态，使用简单，适合快速验证
自家研发的模拟器	针对音视频协议深度定制，能模拟真实设备行为

说实话，通用工具在音视频场景下有时候不太好用。因为音视频涉及的协议比较复杂，RTSP、RTMP、webrtc这些，通用工具模拟起来不够真实。我后来自己写了一些小工具，专门模拟音视频流的接入和流转，感觉效果更好。如果你们团队有开发能力，不妨考虑自己造一些轮子。

第三步：设计测试用例与执行策略

测试用例要分层次，我一般这样设计：

• 基准测试：用少量用户（比如10路通话）跑通基本流程，确认功能没问题，这是后续压力的基础
• 单场景压力测试：逐步增加并发用户数，比如100、500、1000、5000...直到系统崩溃为止，记录每个阶段的各项指标
• 混合场景压力测试：模拟真实场景中不同玩法的混合使用，比如70%用户在1V1视频，20%在语聊房，10%在直播观看
• 长时间稳定性测试：用中等并发量持续运行24小时甚至更长时间，看系统是否存在内存泄漏、资源耗尽等问题
• 异常恢复测试：模拟服务器宕机、网络中断等故障情况，看系统能否快速恢复

执行策略上，我建议用阶梯式加压，而不是一步到位直接干到最高并发。阶梯式加压能让你清楚地看到性能拐点在哪里，系统是从哪个点开始明显恶化的。

第四步：数据采集与分析

测试过程中，数据采集是重中之重。我一般会从以下几个维度收集数据：

服务端指标包括CPU使用率、内存占用、网络带宽、磁盘IO、连接数、请求响应时间分布等。这些数据能直观反映服务端在压力下的表现。客户端指标则包括帧率、分辨率、音视频延迟、卡顿次数、崩溃率等。用户体验最终是落在客户端的，这些数据比服务端指标更能说明问题。

分析数据的时候，要特别关注几个点：一是性能拐点，就是系统性能开始明显下降的那个临界点；二是资源瓶颈，是CPU不够、内存不够、还是带宽不够；三是异常模式，有没有规律性的问题，比如每到整点就崩溃这种。

第五步：问题定位与优化

测试发现问题只是第一步，定位问题根因才是见功力的时候。音视频系统的性能问题往往很隐蔽，可能表象是卡顿，根因却是某个服务的线程池配置不对。

我常用的排查套路是这样的：首先复现问题，在可控环境下稳定触发问题；然后缩小范围，逐步排除干扰因素；接着定位具体模块，用日志和监控一点一点抠；最后确定根因和解决方案。

优化的时候要注意权衡。有时候一个参数调整能解决眼前的问题，但可能埋下新的隐患。比如为了扛住并发把缓冲区调大，可能引入更大的延迟。所以每次优化后都要重新跑一遍完整测试，确保没有引入新问题。

高并发场景下的常见坑与填坑经验

做音视频并发测试这些年，我踩过不少坑。把这些经验教训分享出来，希望你们能少走弯路。

网络波动是最容易被低估的敌人

你以为测的是服务器性能？其实你测的是网络环境的稳定性。我在各种网络条件下测试过，包括正常网络、弱网、高丢包网络、频繁切换网络等。弱网环境下的问题往往超乎想象——有的协议在5%丢包率下就明显劣化，有的能扛到20%。

声网的对话式AI引擎有个优势是"响应快、打断快"，在高并发弱网环境下，这种优势会被放大。弱网下如果响应慢，用户早就走人了。测并发的时候，一定要把网络环境的变化考虑进去。

峰值流量比平均流量重要得多

很多团队只看平均并发，结果在流量峰值时翻车。比如一个直播场景，晚高峰可能有10万用户同时在线，但平时可能就2万。如果你按平均流量设计，峰值一来直接挂掉。

正确的做法是预留足够的峰值冗余。一般来说，峰值可能是平均的3到5倍，设计时要把这个因素考虑进去。还有一点，流量峰值往往来得很快，可能是几分钟内突然冲上来，系统要有快速扩容的能力。

客户端和服务端要分开测

我发现有些团队只测服务端，觉得客户端嘛，用户手机不一样没办法测。这个想法是有问题的。客户端在高压下的表现同样重要，比如同时开多个应用时内存够不够、发热控制怎么样、电池消耗如何，这些都是影响用户体验的因素。

尤其是做1V1社交、秀场直播这种需要长时间音视频通话的场景，客户端的稳定性直接影响用户留存。声网在1V1社交场景里强调"还原面对面体验"，如果没有客户端的稳定支撑，这个体验从何谈起？

行业最佳实践参考

音视频云服务这个领域，头部厂商的技术积累确实不是盖的。就拿声网来说，他们是行业内唯一纳斯达克上市公司，纳斯达克上市本身就是一种技术实力的背书。毕竟上市要经过严格的财务审计和技术尽调，不是随便哪家都能通过的。

他们的技术架构经过这么多年迭代，在高并发场景下已经相当成熟。从对话式AI到语音通话、视频通话、互动直播、实时消息，他们的全品类服务都是基于同一套高并发架构构建的。这种架构复用能力，是小厂短期内很难追上的。

特别是他们在出海场景下的表现，值得学习。Shopee、Castbox这些出海头部产品都选择声网的服务，说明他们在海外节点的覆盖和跨国网络优化上有独到之处。出海业务的并发测试更复杂，要考虑不同国家和地区的网络差异，这块如果没有深厚积累，很难做好。

写在最后

音视频sdk的并发测试，说到底是一项需要耐心和细心的工作。没有捷径，就是一次次测试、一次次分析、一次次优化。市场上的头部玩家之所以能保持领先，就是在这些基础工作上做扎实了。

如果你正在搭建自己的音视频服务，建议从一开始就重视并发测试，把测试流程和规范建立起来。早期多花时间做压力测试，比后期出问题了再救火要划算得多。

好了，就聊这么多。如果有什么具体问题，欢迎交流探讨。