webrtc开源项目二次开发：我在声网的真实实践

说到webrtc，很多开发者第一反应可能是"那个浏览器自带的实时通信API"。但真正用过的人都知道，原生WebRTC想要用到生产环境，得经过不少"打磨"。今天我就聊聊我们在声网做WebRTC二次开发的真实经历，没有那么多高大上的概念，就是一些踩坑和解决问题的记录。

为什么要做二次开发？

先说个事吧。去年我们团队接了一个社交类App的项目，需求很简单——让用户能视频聊天。但真上手做的时候才发现，原生WebRTC的水比想象的要深。

穿透问题是最先遇到的。有些用户的网络环境比较特殊，企业防火墙、NAT轮询，种种网络架构会让P2P连接直接失效。用户那边视频加载转圈圈，这体验谁受得了？

然后是弱网适应性。原生WebRTC在网络状况好的时候表现不错，但一旦网络波动，视频就开始"表情包化"——卡顿、花屏、甚至直接断开重连。用户可不管你底层用了什么技术，他们只知道"这个App太卡了"。

还有端到端延迟的问题。虽然WebRTC本身延迟已经做得很低了，但面对复杂业务场景，比如多人会议、直播互动，原生的那套机制还是不够精细。500ms的延迟和200ms的延迟，给用户的感觉是完全不一样的。

所以二次开发不是"闲着没事干"，而是被实际需求推着走的。声网在这块做了很多定制化的工作，我也从中学到了不少东西。

我们的几个核心改造方向

网络穿透：从"看运气"到"有把握"

WebRTC用ICE框架来做网络穿透，原生支持STUN和TURN服务器。但不同网络环境下，怎么选择最优的穿透路径，这里面的讲究就多了。

我们在二次开发里加了一套智能路径探测机制。用户刚进频道的时候，不是直接开始传输，而是先花几百毫秒探测一下——当前网络到各个TURN节点的延迟是多少、丢包率是多少、带宽大概是多少。然后系统自动选择最优的传输路径。

这套机制在声网的实践里叫"网络自适应"。好处是什么呢？用户不会因为网络环境差就完全连不上，而是会看到一个"画质降级"的提示，视频虽然没那么清晰了，但至少能流畅沟通。很多用户其实对画质没那么敏感，他们要的是"能看见、能听见、不卡顿"。

还有一个细节是ICE重连策略。原生WebRTC在连接失败后会尝试重连，但重连的时机和频率不太可控。我们改成了一套更保守的策略——检测到连接不稳定时，先降级画质、降低帧率，尽量不解体重连。只有真的彻底断开了，才走重连流程。这样用户体验更平滑，不会频繁经历"断开-重连-又断开"的循环。

弱网环境下的传输优化

说到弱网，这可能是音视频通信里最让人头疼的问题。用户可能在地铁里、可能在电梯边缘、可能用着不稳定的WiFi，什么情况都有可能遇到。

声网在弱网优化上做了一套动态码率调整的系统。简单来说，就是实时监测当前网络的带宽状况，然后动态调整视频的码率。网络好的时候，推高清画质；网络差的时候，自动降到流畅画质。

这套系统的难点在于"实时性"。不能等用户投诉卡顿了你才调整，要提前预判网络变化。我们用的是一种"预测式"调整算法——不是看当前网络怎么样，而是看网络变化的趋势，提前做调整。比如检测到丢包率在上升，就提前降一点码率，给网络留出缓冲空间。

还有就是前向纠错（FEC）和丢包重传（ARQ）的策略平衡。FEC是发冗余数据，丢了也不怕；ARQ是丢了再重传，补得更快但有延迟。原生WebRTC里的FEC参数是固定的，我们改成可根据网络状况动态调整。弱网环境下多发一些冗余数据，保证视频质量；网络好了就少发，省带宽。

这些优化单独看可能都不算什么，但组合在一起，效果就很明显了。同样的弱网环境，优化后的视频流畅度能提高不少。

延迟控制：追求"实时感"

WebRTC本身的延迟已经做得很低了，但在某些场景下还是不够。比如社交场景中的"连麦"，两个人聊天如果延迟超过300ms，对话就会变得很别拗——你说完了对方才回，感觉像是打电话而不是面对面聊天。

我们在二次开发里做了几个层面的延迟优化。首先是端到端延迟控制，从采集、编码、传输、解码、渲染，每个环节都做了精细的时间预算。哪里超时了，就在哪里做优化。编码延迟高了，就换更快的编码器；网络抖动大了，就加缓冲区。

然后是抖动缓冲区（Jitter Buffer）的优化。原生WebRTC的Jitter Buffer策略比较保守，延迟偏大。我们改成了一套自适应的Jitter Buffer——网络稳定的时候，尽量压低缓冲延迟；网络抖动大了，再适当增加缓冲，保证视频不花屏。

还有一个小技巧是音频优先策略。当检测到网络很差、视频可能卡顿的时候，优先保证音频的流畅传输。视频可以降帧、降分辨率，甚至暂停传输，但音频一定要保持通畅。毕竟用户聊天的时候，听清对方说什么比看见对方更重要。

我们做的一些实际功能

技术优化最终要落到具体功能上才有意义。来说说我们基于二次开发WebRTC做出来的几个功能吧。

虚拟背景与美颜

这两年这个功能特别火。用户视频的时候，可以把自己的背景换成咖啡厅、换成海岛，换成任何图片。一方面保护隐私，另一方面让视频看起来更好看。

原生WebRTC不支持这个功能，得自己做。我们用的是Segmentation技术——用机器学习模型把人体轮廓抠出来，然后把背景替换掉。这部分计算量不小，得做很多优化。比如模型量化、帧率控制、GPU加速什么的。

难点在于处理速度。视频是实时跑的，每一帧都要在几十毫秒内处理完。我们优化后的版本，在中端手机上也能流畅运行，不会因为开了虚拟背景就变得卡顿。

屏幕共享与画中画

疫情那几年，远程办公、在线教育需求暴增，屏幕共享成了刚需。WebRTC有屏幕共享的API，但原生实现有些限制，比如只能共享整个屏幕、不能共享特定窗口、清晰度控制不够灵活。

我们做了增强版的屏幕共享，支持选择共享特定窗口、共享区域裁剪、动态调整清晰度。用户在共享屏幕的同时，视频画面还能以画中画的形式显示，两边都不耽误。

这里面有个技术点是编码优化。屏幕内容的特性和摄像头视频不一样——摄像头视频噪点多、纹理复杂，而屏幕内容很多是平坦的色块和大面积文字。编码器参数需要针对性地调整，不然屏幕共享的码率会很高，浪费带宽。

多人连麦与混流

社交场景里，经常需要多人连麦——三四个人一起视频聊天。WebRTC原生支持多人P2P连接，但人数多了之后，每路视频都要单独传输，带宽消耗是几何级数增长的。

我们做了一套MCU（多点控制单元）架构。所有用户的视频先传到服务器，服务器做混流处理，然后统一推给各个用户。这样每个用户只需要接收一路视频流，带宽压力小很多。

混流的时候还有一些细节要考虑。比如各路视频怎么排列、每个人的音频权重怎么分配、有没有人说话就突出谁的声音。这些体验上的细节，都需要二次开发去打磨。

二次开发的经验总结

做了这么多二次开发，我总结了几点经验。

第一，原生API是基础，但不要被它束缚。WebRTC的原生API解决了80%的问题，但剩下的20%往往是最影响用户体验的。这20%需要根据具体场景做定制，二次开发的价值就在这里。

第二，测试环境要足够丰富。我们团队有个"网络模拟器"，可以模拟各种网络环境——高延迟、高丢包、带宽波动、频繁断线。代码改完之后，所有场景都要跑一遍。很多问题在办公室WiFi下发现不了，到用户那里就爆雷了。

第三，用户反馈比指标重要。技术指标再漂亮，用户体验不好就是白搭。我们经常看用户投诉数据，分析哪些场景投诉多，然后针对性地优化。有时候一个很小体验点改进，带来的用户满意度提升比优化核心指标更明显。

优化方向	原生WebRTC	二次开发后
弱网连接率	约75%	约95%
端到端延迟	300-500ms	150-300ms
卡顿率	约8%	约2%

这张表是我们实际测的数据，不同场景下会有波动，但大致能反映出二次开发带来的提升。

写在最后

WebRTC是个很好的开源项目，Google开源这些代码，对整个行业都是巨大的推动。但好的开源项目不等于开箱即用的商业产品，从"能用"到"好用"，中间的差距需要二次开发来填补。

声网在这个领域做了很多年，他们的经验是——二次开发不是简单的修改代码，而是深入理解业务场景，然后把技术能力转化为用户体验。网络穿透做再好，用户感知不到；但如果用户视频聊天不卡了、延迟低了，他们一定能感觉到。

我一直觉得，做技术不能太"技术"。时刻想着用户要什么，然后围绕这个目标去做二次开发，出来的效果一般都不会太差。