“火山引擎RTC视频性能动态降级实践与分析”

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文章主题：按需发布, RTC 视频性能降级方式, 火山引擎 RTC 视频性能动态降级策略

1. 背景

随着 RTC 使用场景的不断复杂化，新特性不断增多，同时用户对清晰度提升的诉求也越来越强烈，这些都对客户端机器性能提出了越来越高的要求 (越来越高的分辨率，越来越复杂的编码器等)。但机器性能差异千差万别，同时用户的操作也不可预知，高级特性的使用和机器性能的矛盾客观存在。当用户机器负载过高时，我们需要适当降级视频特性来减轻系统复杂性，确保重要功能正常使用，提升用户体验。

视频性能降级能做什么？

一是解决因设备性能不足、突发的性能消耗冲击（如杀毒软件）带来的用户音视频体验问题（如视频卡顿、延时高、设备卡死）等问题；

二是提升一些高级功能的渗透率，例如默认情况下开启视频超分，设备性能不足的情况下主动关闭；

三是降低部分场景的设备功耗，例如当电脑使用电池供电的时候，通过关闭视频超分、降低视频帧率等方式主动降低一些功耗。

2. 前置基础

RTC 提供了一种性能降级机制，在性能负载过高时，触发降级；在性能负载降低后，触发升级。一套完整的性能降级方案，需要产品具备一些基本的降级能力，比如：支持动态修改视频分辨率、帧率，支持发布多路视频流(simulcast)，支持 SVC，支持按需发布/订阅等。

2.1 Simulcast

关键词：同样的视频源，多种分辨率，差异化的分辨率需求

所谓 Simulcast，就是将一个视频源输入编码输出成多个分辨率的视频帧，在发送端编码多路不同分辨率的大小流，下行接收端可以选择订阅其中任意一种分辨率的同源视频流。它可以满足多人通话场景，不同用户对于分辨率的差异化需求。在实际应用中，Simulcast 变得更加灵活多变，发挥的作用也越来越大。除了满足用户差异化的分辨率需求外，还可以有效解决下行弱网/性能问题，提升用户体验。比如在下行用户网络交较差或者性能较差时，可以给用户转发低分辨率的视频，确保用户可以拥有流畅的观看体验。

2.2 SVC

关键词：单路流，分层编码

SVC（Scalable Video Coding, 可适应视频编码）是指，一条视频码流可以分成多个层级(layer) ，在保证整条流的可解码性的情况下，用户可以根据层级的优先级选择丢弃某些层级的全部或部分片段，得到不同帧率（temporal / 时域）/分辨率（spatial / 空域）/ 画质（quality / 质量）的视频流。

2.3 按需发布

按需发布简单来说，就是让发布端知道哪些分辨率的流有人订阅，哪些分辨率的流没人订阅，然后仅发布那些有人订阅的视频流。用户没有订阅的流，即使性能或者带宽再好，也不会发送。通常情况下，按需发布端需要配合 Simulcast 使用，但也不是必要条件。按需发布的初衷，是为了节省性能和带宽资源，减少不必要的资源浪费。

按需发布

3. 常见的视频性能降级手段

RTC 对于 CPU 和 GPU 的消耗通常较高，并且 RTC 对于实时性有近乎苛刻的要求 (通常 RTC 通话要求在 400ms 以内，云游戏场景甚至要求 100ms 以内)，这对算法处理速度以及平稳性有很高的要求。单帧处理耗时的长短，意味着视频帧率的上限，而处理耗时的平稳性，也会影响视频流畅性的整体感受（因为实时性的要求，RTC 通常不会设置过大的 jitter buffer 来平滑抖动，当帧处理耗时抖动较大时，会在观看端感受到类似视频掉帧一样的卡顿现象）。除此之外，过高的系统消耗，甚至会影响到用户对设备的正常使用（比如：过度发烫/操作延时卡顿等）。

在视频通话过程中，有一些参数是可动态调节的。往往不同的视频参数对应着不同的性能消耗。常见的调节参数有视频分辨率、视频帧率，除此之外，还可以调节视频处理特性(比如：超分 / 降噪 / HDR 等)，甚至还可以切换不同编码器及档位，对于 Simulcast 还可以选择切流 (Fallback)。

3.1 视频分辨率降级

降级视频分辨率是指降低视频的发送分辨率。通常来说，RTC 主要是指编码分辨率。对于一些特殊场景，降低视频分辨率还包括了支持编码分辨率的回调，采集模块收到回调的分辨率后，会主动降低采集模块输出分辨率（但通常不会直接降低 camera 采集分辨率，因为调整采集参数会涉及到摄像头重启，切换过程会出现黑帧，重启摄像头也会增加出错概率）。这种场景特效分辨率也会随之降低，收益最大化。

3.2 视频帧率降级

降级视频帧率是指降低视频的发送帧率。通常来说，RTC 主要是指编码帧率。降级帧率是最不容易出错，并且收益可观的一种降级手段。对于一些特殊场景，还支持编码帧率回调，采集模块收到回调之后，会主动降低采集模块输出帧率。

3.3 编码器降级

降级编码器指，降级编码器档位，或者切换到性能更好的编码器。通常，编码压缩率越高的编码器，编码性能消耗越高。因此，当系统负载较高时，可以切换到压缩率相对低的编码器或者编码档位，降低性能消耗。

3.4 视频处理特性降级

在各业务场景下，会有一些视频前后处理特性，主要目的是为了提升画质，比如：超分 / 降噪 / HDR 等。在性能足够好，并且负载不高的情况下，可以开启这些视频处理特性，提升用户体验。当系统性能瓶颈时，需要适当降级视频处理特性，甚至是关闭特性来确保正常的视频通话。

RTC 视频性能降级方式及优缺点总结：

RTC 视频性能降级方式及优缺点总结

4. 火山引擎 RTC 性能降级策略

4.1 性能降级策略概览

火山引擎 RTC 降级策略包括了多种基础能力和策略：

火山引擎 RTC 视频性能动态降级策略概览

下面具体介绍几种降级策略以及策略中的注意点。

4.2 RTC 编码组织方式

火山引擎 RTC Simulcast Encoder 之间采用完全并行的编码方案，每条 Simulcast 流处在不同的 Pipeline 上，线程之间相互不影响。相比 WebRTC Simulcast Encoder 之间串行的编码方案，并行编码方案效率更高， 并且编码效率基本不受 Simulcast 流数的影响。

对于性能降级来说，并行编码组织方式，可以选择对单条流进行降级，也可以选择同时对所有流进行降级，降级方式变得更加灵活。

4.3 RTC Simulcast 流降级方案

因为火山引擎 RTC 编码器采用并行方案，单路 Simulcast 流的编码延时高，降级可以选择同时降级所有流的帧率，也可以选择只降级编码延时较高流的帧率，而不影响其他 Simulcast 流。

火山引擎 RTC 除了降级单条流之外，还支持 Simulcast 流之间联动。性能不足时，支持关闭高分辨率的流（Fallback），性能恢复时，可以重新开启高分辨率的流。当发生 Fallback 时，订阅高分辨率的用户会自动切换为订阅次高分辨率的流，性能恢复时，会重新切换回来。以下图为例，如果 720p 流被关闭，订阅 720p 的用户将会收到最接近 720p 的分辨率的流，所示为 360p。

火山引擎 RTC 降级偏向于 画面的流畅度和画质的均衡（升降级路线可后台配置）。

4.4 不同发布流之间的协同降级

在没有流之间(比如：屏幕流/视频流)协同的情况下，会存在不同流之间 同升同降 的问题。为了更好的解决这类问题，也为了更好的处理不同流之间的优先级问题，火山引擎 RTC 内部采用一个 性能集中调控中心，来处理不同流之间的优先级问题。以会议场景举例来说，我们通常会认为，屏幕共享的优先级比视频流更高，在性能负载较高时，我们选择优先把视频的消耗降低，把资源尽可能让给屏幕流。只有在视频流降级之后，系统负载依旧较高，无法满足性能要求时，才会降级屏幕流。

典型的降级路径

典型的降级路径是：先对视频流降级，再降级屏幕流；升级顺序和降级顺序正好相反。

4.5 性能和带宽降级关系处理

性能和带宽是 RTC 系统中最重要的两种资源。随着系统运行，两者会处在不断的变化中。同时有性能以及带宽波动的情况下，可能会出现，性能负载过高，触发降级，但同时带宽回升，又会触发升级。因此，需要有一种机制保证两者之间出现“你升我降”的问题。火山引擎 RTC 把性能和带宽控制两者解耦开来，把性能的输出作为一个最大限制条件。性能升级相当于是上调水位线，降级相当于下调水位线，实际性能/带宽升降级由一个模块统一处理。

除了性能和带宽之外，火山引擎 RTC 还支持按需发布能力，发布端结合三者采用如下方案进行综合决策。

说明：因为性能原因，720p 流被关闭，订阅 720p 的用户将会收到最接近 720p 的分辨率的流，所示为 360p。

4.6 订阅端的性能降级

订阅端性能在某些场景下可能会成为性能瓶颈，比如多人会议，或者高分辨率解码。这种情况下，如果不能有效处理，可能会导致卡顿/延时逐渐拉大等问题；

火山引擎 RTC 引入订阅端性能降级方案，联动上下行，当系统负载较高或者解码器延时较长时，订阅端支持动态性能降级。

1）订阅端可以根据流的优先级，优先选择降级低优先级的流，尽可能保证高优先级流的视频体验。

火山引擎 RTC 支持 API 方式设置订阅流的优先级。

2）就单条流来说，订阅端也可以灵活的配置，是优先先降级分辨率还是帧率（后台配置）。

上图展示了 Client 用户同时订阅 3 条 720p 30fps 的流，但是流的优先级不同，Stream1 为高优先级流，Stream2 / Stream3 为低优先级流。当客户出现性能问题时，会首先降级低优先级的 Stream2 / Stream3。以上图为例，Stream2 / Stream3 降级到了 180p 8fps。优先级最高的 Stream1 没有降级。直到低优先级的流降无可降，才考虑降级高优先级的流。

4.7 基于 CPU 使用率的降级

使用特性处理耗时（比如：编码延时或者视频处理算法耗时）的最主要的问题在于：

仅能监控当前特性自身的负载，如果链路其他消耗较高(并且不在监控范围内)，导致整体负载过高时，依旧无法降级。系统 CPU 使用率较高时，无法退避，导致设备过烫，甚至用户操作受到严重影响。

火山引擎 RTC 支持性能降级统一调控方案，可以进行上下行联动，也可以对视频/屏幕的性能降级联动等，甚至可以联动音频及网络。

火山引擎 RTC 以流维度拆分成几个 降级单元，单元的排列情况，可以表示优先级（优先级可配置）。

enum RXPerfUnitType {
kRXPerfUnitUnknown = 0,
// 发布视频流
kRXPerfVideoPubCamera = 1,
// 发布屏幕流
kRXPerfVideoPubScreen = 2,
// 发布投屏
kRXPerfVideoPubScreenCast = 3,
// 订阅视频
kRXPerfVideoSubCamera = 4,
// 订阅屏幕
kRXPerfVideoSubScreen = 5,
};

NOTE: 一个降级单元表示一种流类型，一条流内部可能有多种降级手段，比如编码和视频处理算法等。

5. 总结和展望

5.1 总结

我们在会议场景对上述视频性能降级策略进行了验证。上线这些策略后，线上高负载时间比例持续优化，从整体 9‰ 左右优化到 5‰，用户感受高负载情况（设备发烫、界面响应慢、音视频卡顿、甚至程序崩溃或死机等问题）变少。

当前的视频性能降级策略也存在一些可以优化的地方，比如：

基于 CPU 的性能降级存在误伤。类似编译场景，在 CPU total usage 占用较高，但 App usage 占用很低的情况下，降级收益很小，但实际中这种场景可能会存在；针对这种场景，应该做区分，不是一味降级，退避是保障在一定的视频质量基础。

降级最低视频质量配置可以更灵活。降级至最低档位时，应该还要关联实际的发布订阅情况来执行。比如，用户在订阅 1080p 的流，这时候降级到 180p 可能不是一个很合适的选择；但如果用户本身订阅就是 360p 的流，这时候降级到 180p 可能是一个不错的选择。后续将进一步探索和优化，保证性能满足要求的情况，质量损失最小。

支持基于 GPU 的性能降级。RTC 场景不光对于 CPU 的消耗大，对于 GPU 的消耗同样也不小。后续基于 GPU 的性能降级也将上线。

5.2 展望

未来，火山引擎 RTC 还将支持更多降级策略，比如超分 / 降噪特性的性能降级、编码器降级等；降级方案完整性进一步提升，比如根据用户设备来推荐最佳视频参数；另外，利用火山引擎“数据驱动”优势，量化性能数据，探索性能和带宽深度融合方案。通过这些优化，更好地平衡高级特性的使用和机器性能的矛盾客观存在，为用户带来更好的体验。