音视频网络传输优化

这个系列文章我们来介绍音视频相关面试题，对于想要开始学习音视频技术的朋友，这些文章是份不错的入门资料，本篇介绍网络传输优化。

——来自公众号“关键帧Keyframe”的分享

1、优化目标与 KPI

口诀：“带宽换延迟，冗余换流畅，算法换并发”

2、传输层选型速查

建议矩阵：
低延迟 + 可控场景 → UDP + 自研 CC
穿透防火墙 + 高吞吐 → QUIC + BBRv3
广电下行 → SRT

3、UDP 裸流发送“零拷贝”模板（io_uring）

#include <liburing.h>
#include <arpa/inet.h>

#define BUF_SZ 1500
#define BATCH  64

struct iovec   iov[BATCH];
struct msghdr  msg[BATCH];
struct io_uring ring;

void udp_send_batch(int fd, struct sockaddr_in *dst)
{
    int idx = 0;
    for (int i = 0; i < BATCH; i++) {
        iov[i] = (struct iovec){ .iov_base = get_payload(i),
                                 .iov_len  = BUF_SZ };
        msg[i] = (struct msghdr){
            .msg_name    = dst,
            .msg_namelen = sizeof(*dst),
            .msg_iov     = &iov[i],
            .msg_iovlen  = 1
        };
        io_uring_prep_sendmsg(ring.sqe++, &msg[i], 0);
    }
    io_uring_submit(&ring);
}

收益：**CPU↓18%**，p99 延迟↓2 ms（千兆网卡）

4、拥塞控制算法实战

4.1、GCC（Google Congestion Control）

WebRTC 默认，分两部分：

代码片段（简化）：

void UpdateDelayGradient(int64_t ts_delta,
                         int64_t arrival_delta) {
  double gradient = static_cast<double>(ts_delta - arrival_delta);
  if (gradient > threshold_ && overuse_time_ > 10) {
    state_ = kOveruse;
    bitrate_ *= 0.85;
  } else if (gradient < -threshold_) {
    state_ = kUnderuse;
    bitrate_ *= 1.05;
  }
}

4.2、 BBR v3（QUIC-GO 实现）

import "github.com/quic-go/quic-go"

quicConf := &quic.Config{
    MaxIdleTimeout:  30 * time.Second,
    CongestionControl: congestion.NewBBRSender(
        congestion.InitialMaxDatagramSize(1500),
        congestion.MaxBandwidth(50*1024*1024), // 50 Mbps
        congestion.InitialRTT(20*time.Millisecond),
    ),
}

调参口诀

• ProbeBW_DRAIN=3 →  drain 更激进，降缓冲
• ProbeRTTInterval=2s → 2 s 主动降窗测 RTT

5、弱网对抗组合拳

FEC + ARQ 混合策略（UDP 自研）：

typedef struct RcSession {
    uint32_t    seq;
    uint8_t     fec_ratio;   // 10%
    uint8_t     max_nack;    // 3
    uint32_t    nack_list[32];
    int64_t     first_nack_ts;
} RcSession;

void on_packet_loss(RcSession *s, uint32_t lost_seq) {
    if (s->nack_count < s->max_nack)
        send_nack(s, lost_seq);
    else
        send_fec_burst(s, lost_seq); // 启动 FEC 突发
}

6、抖动缓冲（JitterBuffer）

6.1、语音 NetEQ（WebRTC）

见第22章，补充视频 JitterBuffer：

class VideoJitterBuffer {
public:
    void Insert(const RTPPacket& pkt);
    std::optional<Frame> GetFrame(int64_t playout_ts);
private:
    std::map<uint32_t, RTPPacket> packets_;
    int64_t target_delay_ms_ = 80;  // 初始 80 ms
    int64_t max_delay_ms_    = 250;
};

自适应算法：

int64_t UpdateDelay(int64_t arrival_ms, int64_t rtp_ts) {
    int64_t jitter = abs(arrival_ms - rtp_ts * 1000 / 90);
    double alpha = 0.9;
    avg_jitter_ = alpha * avg_jitter_ + (1 - alpha) * jitter;
    return std::clamp(avg_jitter_ + 4 * std_dev_, 20, max_delay_ms_);
}

7、测量与可视化

7.1、实时指标

# prometheus exporter
rtc_rtt_ms 23.4
rtc_packet_loss_percent 2.1
rtc_bitrate_bps 1523000

7.2、弱网模拟（TC 命令一键脚本）

#!/bin/bash
# 100 ms 延迟 + 5% 随机丢包 + 20 ms 抖动
sudo tc qdisc add dev eth0 root netem delay 100ms 20ms distribution normal loss 5%

恢复：

sudo tc qdisc del dev eth0 root

7.3、火焰图定位 CPU 瓶颈

perf record -F 9999 -a -g -- ./rtc_send
perf script | FlameGraph/stackcollapse-perf.pl | FlameGraph/flamegraph.pl > send.svg

8、性能清单（Checklist）

9、一键 Demo：UDP + FEC + 测速

git clone https://github.com/0voice/rtc-netopt.git
cd udp-fec
make
# 终端1 接收
./recv 0.0.0.0 5001
# 终端2 发送
./send 127.0.0.1 5001 --bitrate 5Mbps --loss 5 --fec 10

输出：

[SUM] 5.01 Mbps  2.1% RX-loss  0.0% Video-freeze

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