直播推流/视频上传的优化
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发布时间：2024-10-18 22:57
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时间：2024-11-19 19:07
首先，推流失败问题主要源于业务层、服务端、客户端间的错误交互与兼容性问题。关键在于服务端请求失败时的交互机制与重试策略，同时，需确保推流地址的可用性，包括应对多IP解析结果的兼容性问题。
音画不同步是另一大挑战。编码后，封装成packet时需进行音画同步操作。对于远距离声源，软件层面目前无直接解决方案计算音视频帧的时间差。优化方向在于深入理解同步原理，灵活应用已有技术，如网络抖动适应中的音频变速/变调算法，以平滑处理不同步问题。
声音异常的解决策略涉及采集后的声音预处理，包括噪声抑制（NS）、回声消除（AEC）和自动增益控制（AGC）。常用库如speex和webrtc在不同程度上优化音质，speex体积小巧，webrtc效果更优但增加一定资源开销。在弱网环境下，考虑使用音频变速不变调算法进行平滑丢帧，以避免音频断断续续或变速变调的情况。
画面异常主要源于机型的兼容性问题。对android camera api的调用需格外注意，确保原始数据的正确采集与格式转换。图像预处理模块需避免引入bug。针对特定机型不支持的视频编码格式，如某些ios机型在videotoolbox硬解时不支持H264 multi-slice，导致黑屏现象，需在推流端进行针对性设置。在同步及发送过程中，优化延迟处理逻辑，避免花屏现象，同时关注部分机型在特定分辨率下可能出现的边缘绿屏问题。
延迟大、卡顿和断流问题，均涉及采集、推流与网络传输的多个环节。优化策略需兼顾机型适配、编码性能、网络优化等方面，确保各模块协同工作，提供稳定的传输体验。
手机发热问题主要由CPU/GPU及内存占用率过高引起，软编导致的CPU高负载与硬编的GPU占用率过高需分别优化。推流端的预览渲染同样消耗显卡资源。通过资源管理、预处理技术的优化，以及合理选择编解码器，可有效缓解发热问题。
机型适配是个复杂问题，尤其对于Android设备，需关注采集格式、硬编模块、软硬解的支持，建立一个可靠的测试白名单列表以确保兼容性。
SDK体积过大影响应用体验，通过与播放SDK共享库，可显著减小整体体积，提升应用性能。
录制文件保存失败常见于异常退出场景，如app crash或断电、关机等。为确保录制数据安全，可尝试在重启app时使用保存的编码参数或业务后台记录的参数尝试恢复录制，生成moov box并完成文件写入。对于上传部分，根据需求决定是否让用户再次上传录制文件。
优化直播推流与视频上传过程，需深入分析问题根源，采用针对性策略，兼顾不同场景与设备的兼容性，确保用户获得流畅、高质量的视频体验。技术优化、资源管理与用户体验的平衡是关键。
