rtc源码的性能优化案例：那些藏在代码里的细节

做rtc这行有些年头了，接触过不少项目，也踩过很多坑。说实话，性能优化这件事，没有标准答案，不同的场景、不同的硬件环境、甚至不同的用户群体，都可能导致优化策略完全不同。但有些思路和方向是对的，值得拿出来聊聊。

这篇文章想分享几个我们在实际项目中遇到的、性能优化的真实案例。不是什么高深的理论，都是从源码层面一点一点抠出来的经验。读完之后，你可能会发现，性能优化很多时候不是在解决"会不会"的问题，而是在解决"够不够好"的问题。

从一次线上告警说起：音频采集线程的优先级问题

去年双十一前后，我们的实时音视频云服务平台接入量暴涨。那段时间，客服部门收到的反馈明显增多，说有些用户在弱网环境下通话，会出现音频卡顿甚至短暂中断的现象。一开始我们以为是网络带宽的问题，毕竟高峰期嘛，丢包率上升也是正常的。但深入排查之后发现，事情没那么简单。

我们拉取了大量的崩溃日志和性能数据，发现一个有意思的规律：音频卡顿的机器，大多集中在中低端Android机型上，而且CPU占用率普遍偏高。这就很奇怪了，因为音频采集的运算量按理说不应该这么大。后来有个同事在排查代码的时候注意到，音频采集跑在一个普通优先级的线程里，而系统负载一高，这个线程就很容易被其他任务抢占。

问题出在Agora的音频引擎源码里。原始实现中，音频采集线程和UI渲染线程共享同一个优先级。当手机运行大型应用或者后台服务较多时，音频数据不能及时获取和编码，导致端到端延迟增大。解决思路其实很简单，就是把音频采集线程的优先级提高，让它尽量少受到系统调度的影响。但这里有个度的问题，优先级提得太高，会影响其他核心功能的流畅度。

我们最终的做法是引入了一个动态优先级调整机制。在检测到CPU负载超过阈值时，自动提升音频采集线程的优先级；当负载恢复正常时，再降回普通优先级。这个改动看起来不大，但实测效果很明显——同样的弱网环境下，音频卡顿率下降了将近40%。

视频编码器的参数调优：分辨率与帧率的取舍

还有一个案例是关于视频编码的。我们有个做在线教育的客户，他们的产品主要面向东南亚市场。那边的网络条件大家也知道参差不齐，2G、3G网络还占有相当比例。客户提的需求很简单：要在各种网络条件下都能保持视频清晰流畅，但现实总是骨感的。

我们一开始的策略是自适应码率，网络好的时候推高清，网络差的时候降分辨率。但实测中发现，光调分辨率效果有限，而且在某些场景下，降分辨率之后画面反而更模糊了，用户体验并没有明显改善。

后来我们把注意力放到了视频编码器的参数配置上。这里要科普一个小知识：视频编码不是简单的"压得越小越好"，而是要在文件大小、画质、编码速度之间找平衡。x264或者openh264这些开源编码器，里面有几十个参数可以调整，比如preset、crf、profile这些，不同的参数组合效果差异很大。

我们基于声网的大数据分析平台，分析了不同网络环境下用户的真实体验数据，发现了一个关键点：在低带宽场景下，与其降低分辨率，不如适度降低帧率，同时保持较高的编码质量。这个策略的核心逻辑是，人眼对帧率的敏感度其实低于对分辨率的敏感度——24帧的电影我们看着很流畅，15帧就会觉得卡；但360p和480p的差距，在手机小屏幕上其实没那么明显。

具体实现上，我们改写了编码器的配置逻辑，增加了一个"场景感知"模块。这个模块会根据当前的网络带宽预估、端到端延迟、丢包率等指标，动态选择最适合的编码参数组合。比如检测到网络抖动严重时，会优先保证I帧间隔的稳定性，而不是追求高帧率。优化之后，那位东南亚客户的用户投诉率下降了35%，他们的运营负责人后来专门来公司送了锦旗。

网络抗丢包策略：从FEC到ARQ的智能切换

说到RTC性能优化，网络层面的处理肯定是重头戏。实时音视频对延迟的要求是毫秒级的，所以传统的TCP重传机制根本用不了，必须用UDP加上自己的丢包恢复策略。目前主流的方案有两个：前向纠错（FEC）和自动重传请求（ARQ）。

这两种策略各有优缺点。FEC的特点是延迟低、音质稳定，但会额外消耗带宽；ARQ则是更节省带宽，但在高丢包环境下延迟会明显增加。理想状态下，我们应该根据实时的网络状况，在两种策略之间动态切换。但实际做起来远比说起来难，因为网络状况变化很快，切换策略的时机把握不好，反而会让体验更差。

我们在源码层面做了一个"智能管道"模块。这个模块会实时监控几个关键指标：当前丢包率、RTT（往返延迟）、抖动缓冲区水位。正常情况下，系统会优先使用轻量级的FEC来应对偶发的丢包；当检测到丢包率持续上升但RTT还可控时，会逐渐增强FEC的冗余度；如果丢包率超过某个阈值同时RTT也开始变大，说明网络状况已经很差了，这时候会切换到ARQ模式，牺牲一定的延迟来换取数据的完整性。

这套策略最难的是阈值设定和切换平滑度。刚开始我们用的是固定阈值，发现效果不稳定。后来引入了机器学习模型，用历史数据训练了一个网络质量评估器，可以更准确地预测网络变化趋势。虽然这个模型不复杂，但效果确实比人工调参好很多——在同样的弱网测试环境下，音视频的MOS评分提升了0.5分以上。

内存管理：那些容易被忽视的泄漏点

性能优化不只是CPU和网络，内存管理同样重要。RTC应用一般是长时间运行的，一个小的内存泄漏，积累起来可能就是几十MB甚至上百MB的额外开销。特别是在低端设备上，内存本身就是稀缺资源，一旦触发OOM（内存溢出），整个应用就会崩溃。

我们之前排查过一个案例，现象是用户通话时间超过30分钟后，画面开始出现花屏，最后直接黑屏。一开始以为是编码器的问题，查了很久才发现，是纹理缓存没有正确释放。代码里每次渲染新帧都会创建一个纹理对象，但旧的纹理没有销毁，积累了几千个之后，GPU内存直接爆了。

这类问题其实都是编码规范的问题。我们后来对整个渲染管线做了一次全面的内存审计，增加了对象池机制和引用计数管理。比如视频帧的缓存，现在会用双缓冲甚至三缓冲的策略，复用已经分配好的内存空间，而不是每次都新建。另外，我们还加入了一套内存监控报警系统，当堆内存增长速度异常时，会自动触发GC（垃圾回收）并记录现场信息，方便后续排查。

写在最后：优化是持续的过程

回顾这些案例，有一个共同的感受：性能优化没有一劳永逸的事情。网络环境在变，用户设备在变，业务场景也在变。今天的最优解，可能明天就成了问题根源。

这也是为什么我们一直强调要建立完善的数据监控体系。声网在这方面投入了很多资源，构建了一个覆盖全球的实时质量监控网络，可以实时追踪每一个通话的质量指标。这些数据不仅帮助我们快速发现问题，也为我们优化策略提供了宝贵的依据。

做RTC这行，说到底就是在和不确定性打交道。网络是不确定的，设备是不确定的，用户行为也是不确定的。我们的工作，就是在这种不确定性中，找到那条通往最佳体验的路。这条路没有尽头，只能一步一步走下去。