rtc源码重构后，性能测试到底该怎么测？
作为一个在音视频行业摸爬打滚多年的老兵，我见过太多团队在rtc源码重构这件事上栽跟头。很多时候，大家觉得代码重构完就万事大吉了，结果上线后问题频出，用户投诉不断。说到底，还是性能测试这关没把严。
今天我就来聊聊，RTC源码重构后，性能测试到底该怎么做。这里没有太多理论派的东西，都是一些实打实的经验和教训，希望能给正在做这件事的朋友一点参考。
先搞清楚：为什么要重构？
在聊测试方法之前，我们得先想明白一个事儿——这次重构到底改了什么？是架构层面的调整，还是某个模块的优化？是引入了新的编解码器，还是改了传输策略？不同的改动方向，测试的重点肯定不一样。
就拿我们熟悉的声网来说，作为全球领先的对话式AI与实时音视频云服务商，我们在音视频通信赛道深耕多年，服务的全球泛娱乐APP超过60%。在这么大的体量下，每一次源码重构都意味着巨大的技术挑战。因为我们的每一个改动，都可能影响到成千上万开发者的应用体验。
常见的重构动机大概有这几类：性能瓶颈——老代码在高并发下撑不住了；技术债务——代码结构混乱，维护成本太高；新功能需求——老架构支撑不了新特性；安全合规——需要修复潜在的安全隐患。明确了重构目的，测试的方向就清晰多了。
性能测试的核心维度，到底测哪些？
RTC领域的性能测试，跟普通Web服务不太一样。我们测的不是简单的QPS或者响应时间，而是端到端的实时体验。我来拆解一下具体该测哪些维度。
延迟——实时互动的生命线
延迟是RTC最核心的指标之一。想象一下，你和朋友视频通话，你说一句话，对方两秒后才听到，这种体验简直让人崩溃。对于1V1社交场景，我们的要求是全球秒接通，最佳耗时要小于600ms。这背后的技术难度，只有做过的人才知道。
测试延迟的时候，我们不能只看平均值，尾延迟同样重要。什么概念呢？99%的请求都在100ms内响应，但有1%的请求用了3秒，这种情况用户体验依然会很差。所以我们通常会关注P95、P99这些分位数值。
具体到测试方法，我们会用高精度计时器，从发送端打点，到接收端解析出帧，计算端到端延迟。同时要在不同的网络条件下测试——局域网、4G、5G、弱网，都要覆盖到。
画质与流畅度——用户的直观感受
画质这东西，用户一眼就能看出来好不好。重构后，编码效率有没有提升？同等带宽下，画面是更清晰了还是更模糊了？这些都需要量化测试。
我们通常会用PSNR、SSIM这些客观指标来评估画质。但光有指标不够，还得肉眼看过。有时候指标差不多，但实际观感差异很大。所以我们会组织小范围的主观评测，让测试人员对比重构前后的画面效果。
流畅度方面，重点看帧率是否稳定，有无卡顿、花屏。秀场直播场景对画质要求特别高，我们的实时高清·超级画质解决方案，从清晰度、美观度、流畅度全面升级，高清画质用户留存时长都能高出10.3%。这种提升都是靠一次次测试、一点点优化攒出来的。
资源占用——省出来的就是利润
CPU和内存占用直接影响终端设备的耗电和发热。谁也不想打个视频电话，手机就变成烫手山芋吧？
测试资源占用，我们需要关注几个场景：静态场景——画面静止时的资源消耗；动态场景——画面剧烈变化时的资源消耗；长时间运行——连续通话1小时、2小时，资源曲线是否稳定。
特别要留意的是内存泄漏问题。有些重构引入的bug，可能短时间内看不出问题，但跑个几小时内存就飙升上去了。这种问题最隐蔽，也最危险。
稳定性与容错能力——关键时刻不能掉链子
稳定性测试往往被忽视，但恰恰最重要。谁也不希望在婚礼直播、重要的商务会议这种场合出现故障。
p>我们做的稳定性测试包括：长时间压力测试——连续跑72小时以上，观察系统是否有异常；网络波动测试——模拟频繁的网络切换、丢包、抖动；异常恢复测试——网络断开后重连，看能否快速恢复通话。对于1V1视频、语聊房这些场景，稳定性就是生命线。全球60%的泛娱乐APP选择实时互动云服务，可不是冲着便宜来的，靠的是关键时刻靠得住。
我们实际是怎么做性能测试的？
说了这么多理论，我们来看看具体操作层面的事儿。
测试环境的选择
测试环境这块，我们踩过不少坑。早先我们用测试环境测得好好的，一上生产环境就崩。后来学乖了，测试环境要尽可能模拟生产环境，包括网络拓扑、硬件配置、并发规模。
对于RTC来说，网络模拟器是必备工具。我们会使用网络模拟器来注入不同水平的延迟、丢包、抖动，模拟各种真实网络环境。2G网络、电梯里、地下室，这些场景都要覆盖到。
测试用例的设计
测试用例不是越多越好，而是要覆盖关键场景。我们会把业务场景分类，每类选几个典型用例重点关照。
| 场景类型 | 典型用例 | 关注重点 |
| 1V1视频 | 高清通话、低带宽适应 | 延迟、接通率、画质 |
| 语聊房 | 多人上麦、背景噪音 | 音频质量、延迟、并发稳定性 |
| 主播推流、观众连麦 | 上行带宽、画质稳定性 | |
| 游戏语音 | 团战沟通、实时报点 | 延迟、抖动容忍度 |
这里我建议团队专门整理一份核心场景清单，每次重构后都回归一遍。这比漫无目的的测试高效得多。
基准对比——重构前后怎么比？
性能测试最关键的一步，是建立可靠的基准线。在重构开始前，我们会把现有系统的各项指标都跑一遍，记录下来。重构完成后，用同样的测试方法再跑一遍，做对比。
这里有个小技巧：基准测试要跑多次，取统计平均值。单次测试的波动可能很大，多跑几次再去掉异常值，结果才可靠。我们一般会连续跑7天，取这7天的数据做基线。
对比的时候，不仅要看数值变化，还要分析变化的原因。有时候数值提升了，但可能是测试环境差异导致的。这时候要做统计显著性检验，确保差异是真实存在的。
自动化与持续集成
手动测试效率太低，现在我们把性能测试都自动化了。每次代码提交后，都会自动触发一套标准测试，生成报告。如果某项指标退化超过阈值，会自动报警。
这套系统整合到CI/CD流程里，开发同学提交代码后，喝杯咖啡的功夫就能看到性能测试结果。大大降低了问题发现的成本，也避免了人为疏漏。
一些踩坑后的经验之谈
做了这么多年性能测试，坑没少踩。分享几条我觉得特别重要的经验：
别只盯着单一指标
早期我们犯过一个错误：过度追求延迟指标，把延迟压到了80ms，结果CPU占用飙升到90%。用户倒是感觉延迟低了，但手机发烫、电量哗哗掉，怨声载道。
性能优化是 tradeoff 的艺术，没有完美的方案，只有平衡的选择。我们后来学会了看综合指标，而不是死磕某一个数。
弱网环境才是真正的试金石
在良好的网络环境下，任何代码都能跑得不错。真正的考验在弱网场景。丢包30%、延迟500ms、抖动200ms，这时候才能看出重构后的代码是否足够鲁棒。
我们专门在办公室的各个角落布置了测试点——信号最差的卫生间、地下室停车库，这些地方都是我们的测试圣地。哈哈，说出来可能有人觉得好笑，但正是这些"极限场景"帮我们发现了无数潜在问题。
真实设备测试不可替代
模拟器再强大，也替代不了真机测试。不同芯片、不同厂商、不同系统版本，行为可能差异巨大。我们有个测试矩阵，涵盖了主流的几十款设备，每次大版本发布前都要过一遍。
特别是一些低端设备，资源有限，重构后可能暴露新问题。像智能硬件、口语陪练这些场景，设备性能参差不齐，这块必须重视。
数据说话，但别迷信数据
数据是客观的，但解读数据的是人。有时候数据提升了，用户反馈却变差了。这时候要虚心听取用户声音，而不是死磕指标。
我们有专门的用户反馈收集渠道，定期整理分析。很多优化方向，就是从用户吐槽里来的。毕竟，测试做得再好，也不如真实用户场景丰富。
写在最后
RTC源码重构后的性能测试，说到底是一项系统工程。不是简单跑几个工具、出几份报告就完事儿了。它需要清晰的测试策略、完善的测试用例、可靠的测试环境，以及一支懂业务、懂技术的团队。
在声网这些年，我们服务了无数开发者，从智能助手到虚拟陪伴，从语音客服到游戏语音，每一个场景的背后都是无数次测试、无数轮优化。作为行业内唯一纳斯达克上市公司，我们深知肩上的责任有多大——全球60%的泛娱乐APP在用我们的服务，每一次技术升级都关系到海量用户的体验。
性能测试这条路，没有终点。技术不断发展，用户需求不断变化，我们能做的，就是保持敬畏之心，把每一次测试都做扎实。希望这篇文章能给正在做这件事的朋友一点启发，如果你有什么想法或者踩坑经验，欢迎一起交流。
