视频下载加速，2.5倍优化

目录

  • 背景
  • 方案设计
  • 测试数据
  • 代码实现
  • 收益

    背景

    视频缓存已经成为各大视频App的标配，并且从功能使用数据来看，每个月使用的量都很大。所以，做好缓存功能的优化，对提升用户体验有非常重要的作用。
    搜狐视频iOS端的缓存和爱奇艺的有区别，并没有多个视频同时缓存的产品功能，而且缓存分片是串行下载的。即m3u8文件缓存下来后，顺序下载ts地址对应的文件，导致网络利用率不高。
    为了提升用户体验，提升缓存速度，我对缓存进行了速度优化，提升了网络利用率。具体方案如下。

    方案设计

    分析

    缓存方案的核心在于，最大程度的提升网络利用率。但并非单纯的扩大并发缓存数量，这样会导致设备发烫、网络资源抢夺等很多问题。应该根据网速和设备性能等因素，动态决定分片数量。所以，设计一套合理的测速方案，以及缓存方案就非常重要。
    由于我们的网络使用的quic协议，所以在网络层面已经没有太大的提升空间，只能通过上层进行优化。

    缓存方案

    如果是新建的缓存任务，没有测速数据或数据已过时。数据已过时指的是两次缓存不是连续的，例如暂停后再继续缓存，或重启后缓存。则根据网络环境做判断，来决定并行下载数量。流量环境并行数量为2，WiFi并行数量为4。这个值是测试的一个经验值。
    并发数量并不是固定的，从第一次下载开始，每次缓存的过程都会进行测速，并根据测速结果动态修改并发数量，并且持续利用缓存的速度数据进行测速，来修改并发数量。当网络环境发生改变后，这时候需要重新进行测速，从第一步重新开始。
    在网络的部分，底层quic使用的cronet库作为实现。cronet没有长连接的概念，是通过cronet线程处理的并发，同一端口最多6条线程，最多不超过16条线程。所以，需要上层逻辑控制并发数，并不能直接设置并发数。
    由于项目中大多数的视频都是m3u8格式，缓存加速只对m3u8的视频缓存做了加速，drm和mp4格式的视频并没做处理。而且，drm和mp4目前是流式下载，如果想加速需要后端对视频文件做切片。

    测速方案

    测速需要考虑下面几个核心因素。
  1. 网络环境，WiFi和流量的平均网速相差比较大，WiFi下可以更充分的利用网络资源。
  2. 网速，最核心的因素，网速慢的话，什么方案都没用。
  3. 设备性能，同样的网速，在不同设备上表现可能不一样。低版本设备并发数太多，可能会导致卡顿或发热严重。
  4. 视频类型，电影单个剧集ts数量较多，缓存时间长且连贯，所以可以适当增加并发数。

并发数需要控制在一个合理的区间，如果下载并发数太多，会造成请求拥堵，从而触发timeout。如果下载并发数过少，会导致网络利用率不高。
并且，不只要考虑缓存部分，还需要考虑是否会抢夺其他请求的资源。否则会导致其他非缓存的请求，由于缓存占用带宽过多，导致请求变慢或大量触发timeout。
测速方案经过实践验证，根据上述因素设置不同的权值。在考虑因素的过程中，还需要防止手机发烫的问题，所以需要多次测试才能决定权值。方案的核心在于，最大限度的利用用户的带宽，以及设备性能，并且和发热保持一个良好的平衡。温度适中，并且不会影响fps。
下图是整个缓存方案的一个流程图，看图比较直观。
视频下载加速，2.5倍优化 - 图1

测试数据

测试方法

由于还未上线，所以数据来源于控制台日志，但经过多次以及不同网络环境下的测试。缓存类型为电影和电视剧，表格中前两列为电影，后两列为电视剧。
测试方法，在同一时间缓存同一剧集，相同清晰度，对比线上版本和缓存加速版本的差别，分别测试WiFi和流量环境。在测试阶段，设备始终在前台。
从数据来看，电影由于文件比较大，在网速快的情况下提升比较明显。电视剧由于网速刚上来就下载完了，数据没有这么明显，但也有50%左右的提升。
同时对下半年缓存数据进行了下统计分析，流量环境下的缓存的只占二十分之一左右，可以看出WiFi环境下是占绝大多数的。所以，WiFi环境下加速，可以更好的让用户享受到缓存加速带来的优化体验。
鉴于使用缓存功能的用户，大多数都是在WiFi环境下使用，所以主要还是以WiFi的数据为准。WiFi环境分别测试了公司WiFi，和我家里的WiFi，可以代表很多WiFi网络环境了。下面是不同网络环境下，多次测试的平均结果。

WiFi

经过多次测试，平均提速为2.35倍。
视频下载加速，2.5倍优化 - 图2

流量

经过多次测试，平均提速为1.50倍。
视频下载加速，2.5倍优化 - 图3

播放流畅性

为了防止缓存抢夺过多网络资源，从而影响播放的流畅性，对WiFi和流量环境下，缓存电视剧和电影进行了测试。测试结果表明，不同网络环境下缓存电视剧和电影，不会对播放流畅性造成影响，播放视频始终在60的fps。

代码实现

下面是实现的核心逻辑的伪代码，主要为了体现测速的代码流程。

  1. /// 计算当前并发数量，所有缓存任务用一个值，当网络发生变化或者重新开始时，使用默认值
  2. /// 下面计算核心准则在于，最大程度利用真实带宽
  3. - (void)calculateDownloadSpeedWithTask:(SVDownloadTask *)downloadTask {
  4.     /// 根据网速设置并发下载数量，网速单位判断为：mb/s
  5.     CGFloat currentSpeed = downloadTask.downloadingSpeed / 1024.f / 1024.f;
  6.     NSInteger maxConcurrentCount = 4.f;
  8.     /// 以电视剧为例，一个ts大小在1MB~2MB之间，也有少部分在这个区间之外，比例20%左右
  9.     /// ts文件一半以上都在1MB~1.5MB之间，并发数和网速并不是直接关系的，核心在于提高网络利用率，真正能用到多少网速
  10.     if (currentSpeed > 0.f) {
  11.         /// 网速在1MB以下的情况在流量环境下是很常见的
  12.         /// 阈值的区间设定应当遵从泊松分布，越小的部分越细
  13.         if (currentSpeed < 0.5f) {
  14.             maxConcurrentCount = 2;
  15.         }
  16.         else if (currentSpeed >= 0.5f && currentSpeed <= 1.f) {
  17.             maxConcurrentCount = 4;
  18.         }
  19.         else if (currentSpeed >= 1.f && currentSpeed <= 2.f) {
  20.             maxConcurrentCount = 5;
  21.         }
  22.         else if (currentSpeed >= 2.f && currentSpeed <= 3.f) {
  23.             maxConcurrentCount = 6;
  24.         }
  25.         else if (currentSpeed >= 3.f && currentSpeed <= 4.f) {
  26.             maxConcurrentCount = 7;
  27.         }
  28.         else if (currentSpeed >= 4.f && currentSpeed <= 5.f) {
  29.             maxConcurrentCount = 8;
  30.         }
  31.         else if (currentSpeed >= 5.f && currentSpeed <= 7.f) {
  32.             maxConcurrentCount = 10;
  33.         }
  34.         else if (currentSpeed >= 7.f && currentSpeed <= 10.f) {
  35.             maxConcurrentCount = 12;
  36.         }
  37.         else if (currentSpeed >= 10.f && currentSpeed <= 12.f) {
  38.             maxConcurrentCount = 16;
  39.         }
  40.         else if (currentSpeed >= 12.f && currentSpeed <= 16.f) {
  41.             maxConcurrentCount = 18;
  42.         }
  43.         else if (currentSpeed >= 16.f) {
  44.             maxConcurrentCount = 20;
  45.         }
  47.         NSInteger dataType = downloadTask.dataType;
  48.         /// 如果在视频刚下载的时候，网速计算可能会低于实际网速，所以在前期阶段可以适当增加并发数，后期不适用
  49.         if (downloadTask.downloadSuccessCount < 6 && currentSpeed > 0.3f) {
  50.             maxConcurrentCount += 2;
  51.         }
  52.         /// 如果是电影，缓存持续时间长，可以在网速允许的情况下适当增加并发数
  53.         else if (dataType == videoFeeFilm && currentSpeed > 1.f) {
  54.             maxConcurrentCount += 2;
  55.         }
  56.     }
  58.     /// 性能检测方案1：
  59.     /// 根据不同设备创建一个映射表，根据设备型号考虑是否对并发数进行降级。但这个方案并不适合，因为需要维护一个远端的映射表。
  60.     /// 性能检测方案2：
  61.     /// 根据当前cpu和运行内存的使用情况，进行对应的降级策略，这种方案比较通用，不需要维护映射表，并且可以实时反映出硬件的使用情况。
  63.     CGFloat cpuUsage = [UIApplication sharedApplication].cpuUsage;
  64.     int64_t memoryActive = [UIDevice currentDevice].memoryActive / 1024 / 1024;
  65.     CGFloat batteryLevel = [UIDevice currentDevice].batteryLevel;
  67.     /// cpu的取值范围是0.f ~ 1.f，如果是1.f则表示100%，但cpu经常会超频，在测试过程中短时间的超频是很常见的，170%的超频都是有的
  68.     /// 发现即便到1.f界面也不会发生卡顿，如果发生超频，就对缓存进行降速
  69.     if (cpuUsage > 1.f && maxConcurrentCount > 4) {
  70.         maxConcurrentCount -= 2;
  71.     }
  72.     /// 可用运行内存等于-1，表示获取有问题
  73.     else if (memoryActive == -1) {
  74.         /// nothing
  75.     }
  76.     /// 可用内存小于100MB，对并发缓存数量进行限制
  77.     else if (memoryActive <= 100.f && maxConcurrentCount > 4) {
  78.         maxConcurrentCount -= 2;
  79.     }
  80.     /// 可用电量等于-1，表示电量获取有问题
  81.     else if (batteryLevel == -1) {
  82.         /// nothing
  83.     }
  84.     /// 电量到达临界值，对并发缓存数量进行限制，防止出现卡顿
  85.     else if (batteryLevel <= 0.02f) {
  86.         maxConcurrentCount -= 2;
  87.     }
  89.     /// 极端情况下的兜底策略
  90.     if (maxConcurrentCount < 2) {
  91.         maxConcurrentCount = 2;
  92.     }
  94.     /// 最后再设置并发值，防止一个方法里赋值多次
  95.     self.maxConcurrentDownload = maxConcurrentCount;
  96. }

收益

缓存速度提升

缓存加速的效果非常明显，我们先来看下加速前和加速后的视频对比，网络环境用的是家里的WiFi。大家可以看到加速前的平均速度为4.32 mb/s，加速后的平均速度为14.96 mb/s，加速后的效果非常明显的。
由于网络利用率的提升，缓存加速在WiFi环境下更为明显，WiFi网速快的情况下，甚至可以达到20+mb/s的下载速度。

额外收益

在开发缓存加速的过程中，也顺带解决了很多其他问题。

  1. 整体梳理代码逻辑，增加注释500+行，增加日志50+条。有助于后期代码维护，以及排查线上问题。
  2. 经过梳理代码，发现一些线上bug。例如：关闭开关后，应该弹窗打开系统网络弹窗，并且跳转系统设置页面。线上反应是弹出“打开搜狐视频应用内的流量弹窗”，点击后开始缓存，网都没有无法缓存。