爱奇艺播放技术——300ms背后的故事

爱奇艺大播放内核运行在 Android Mobile、Android TV、Apple TV、iPhone、iPad、GPad、MAC、Windows PC 等不同业务平台，支持以“直播、点播”为核心的广告、会员、VR、AR、交互视频等业务，经过9年4个大版本迭代，对于用户长视频播放“点击/播放”场景已经达到了相对稳定阶段，性能上基本能满足了所有的长视频播放场景。期间，在播放性能优化上，不同业务均围绕着大播放内核已有的性能展开，大播放内核也会为根据业务场景的不同进行一些迭代优化，犹如同一款发动机，总会针对不同综合工况做出不一样的调校，以便最大限度发挥其性能。

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   背景

  01 问题  

近两年，随着极速版业务、主 APP 短视频等“瀑布流”模式“滑动/播放”场景的需求增长，原有的开播性能已经无法适应业务场景。为了更好的应对业务需求，业务开发方面，需要创建 2~3 个播放器实例，以便在界面滑动时，采用“预加载+实例切换”的方案达到“零秒”开播的目标，即当前播放的时候，创建另一个或者几个播放器准备后续播放视频，切换的时候，画面可以直接展现出来。多实例的方案在开发上简单快捷，也带来内存使用量、线程数量的暴增，典型的“空间换时间”方式，对于高端设备来讲不会存在性能上的问题，但在中低端设备，则可能会对整个 APP 带来较为严重的卡顿问题。因此，该方案在使用场景上受到了一些限制。

  02 调查  

从平台角度来看，主要是交互相对较多的 Android 移动设备上问题比较集中。由于在早期版本中就已经支持了“预加载”功能，即播放当前影片时，加载接下来可能要播放的视频流，播放下一个视频是否命中缓存比较容易判断。通过测试数据发现，确实如预期一样，问题并不是出在网络层。相比 Apple 的设备的统一性，Android 设备市场价格从几百元到上万元，性能差异也悬殊。

对于视频行业来讲，一般会从视频播放的能力角度，按分辨率⽀持⾼低、码流⽀持⾼低、H.265/H.264 等 Codec ⽀持等维度划分，可以将 Android 设备按性能简单的分为“⾼、中、低”不同等级的设备，我们计划从这一方面入手调查。为了简化测试流程，进一步优化测试流程，从单机的本地视频播放的测试结果来看，播放业务流程耗时大约在 60ms 左右（即内部消息、数据路由及线程切换等，不同性能会略有差异），主要耗时产生在解码器创建及打开解码器阶段，且与设备性能呈现一定相关性：高端机耗时在 20ms 左右，中低端机平均在 350ms 左右，个别机型达 500ms 以上。

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   解决方案

从上面数据可以得知，达到“零秒”开播的目标，重点解决 Codec 耗时，并优化业务逻辑层面上的耗时。业务逻辑层面耗时，通过架构层面上的优化，相对比较容易解决，但对于硬件耦合极高的解码耗时耗时，似乎没有太好的方案，只能绕开它。经过内部讨论，我们得到以下几种方案，并对这些方案进行了初步分析：

• 采用多解码器方案

即内核内部创建多解码器，预解码并交替使用，相比 APP 层“多播放器”来讲，可以降低内存、线程数量，也能达到目标。通过前期我们之前的实验结果来看，该方案在中高端机表现还不错，但低端机仍然大概率会有问题，仍然存在明显的弊端。

• 软解方案

相对来讲软件解码器的创建时间开销基本在 20ms 以内，与高端机的硬件耗时差不多，但弊端也非常明显，由于所有的解码处理都是在 CPU 里进行，解码时需要消耗大量的计算资源，外在表现就是 CPU 占用过高，从而产生功耗过高的问题，特别是高码流视频的解码时尤其明显，对于用户来讲是不可接受的。

• 采用直播技术架构

即播放器在整个生命周期中，仅打开一次解码器，之后一直使用，节目切换时 Android 平台采用 Adaptive Playback 技术，好处是对于任何点播节目来讲，减少了解码器创建与打开的过程，但弊端也显而易见：所有的点播节目都必须单独维护时间轴，如果涉及到用户 Seek、码流切换、广告播放等等，情况将会异常复杂，且采用单一解码器长时间解码播放也存在稳定上的风险。

  01 解决之道  

很明显，每种方案都存在一定的优势，也有着不同的“硬伤”问题，这对于一个拥有上亿 DAU 的平台来讲，一点点的小问题都会被无限放大，会极大地伤害一部分用户的体验，更何况明显的“硬伤”问题，完全无法接受。

工程师与科学家的区别在于，科学家会通过现象研究背后的本质或者原理，工程师则利用这些本质创造出一项项提升人们效率的技术。例如科学家会研究“指南针”这项技术背后的磁场，及电磁感应定律，工程师则利用电磁感应定律，发明创造出电磁铁、电动机、发电机、电话、电磁炉等技术，并将这些技术应用到各行各业，造福人类社会。

爱奇艺拥有大量的优秀工程师，他们开发了领先的视频平台，保持了爱奇艺技术平台的先进性，并参与制定一些行业规范。我们团队核心骨干同学在音视频行业深耕达 10 年以上，整个团队具备比较资深的流媒体方面的知识及经验。“将技术玩到极致”这个道理也深深刻入我们团队每位同学的心中，挑战面前，大家显得更加振奋。

一台复杂精密的仪器总是由多种技术通过精湛的工艺组合而成，但在提升该设备性能时，往往不是某一项技术优势决定，需要从全局出发，找出看起来不是那么重要，但又会对整体产生重要影响的那么几项问题，犹如“木桶原理”。

从每期的测试结果来看，我们的长视频播放性能一直处于领先地位。综合测试数据来看，如果能规避硬件耗时，可以将中低端设备的平均时长由 350ms 压缩至 50ms 以内，高端机可以达到 20ms 以内。“硬件耗时”就是那根最短的木板！理论分析结果就是目标！从我们对调查结果的分析来看，之前提到的每种技术方案都能在某一定程度上解决问题，但也都存在一定的弊端。似乎也找不到其他更好的方案了。最终，决定将上述三种技术方案融合在一起，将三者的优势发挥出来，同时一定程度上避免相应的弊端。技术方案存在较高的复杂性，涉及到整个播放架构的调整，为此，我们演化出了下一代播放内核。

  02 播放内核5.0  

原有的点播模式的播放架构为相对简单的单一流式播放，播放器生命周期中可以播放一个节目或者连续播放多个节目，播放单元模型可以简化为下图，针对上面提到的“业务逻辑层面”耗时优化，主要在此模型中解决：

此版本最大的改进，在于播放架构的调整，为适应“零秒”启播的需求，在原有的架构上，增加了“预解码”处理单元，对接已有的“预加载”单元，与播放实例解耦合，这样就可以独立于播放实例，不影响现有 APP 层对播放内核的调用规则，最大程度降低对业务的影响，确保了 API 的向下兼容。“预解码”处理单元可以为多个播放实例提供“服务”，每个播放实例在开始播放当前节目的时候，会从“预解码”单元获取当前节目的数据，如果已经存在预解码数据，则直接渲染，这样就完全绕过最耗时的解码阶段。在整个内核周期中，独立的“预解码”单元只创建一次，并优先使用硬件解码器，在硬解码器失败后，采用“软解”兜底，在有机会的时候，仍然会重新创建硬件解码器，确保其可用性。使用该处理单元的目的是获取节目起始位置的一帧或多帧图片，不需要关注其 PTS，因此，该解码器可以使用直播模式，同时规避了维护时间戳的复杂度。简化后的播放模型如下图所示：

基于高通骁龙450芯片，测试数据对比如下（时间单位为ms）：

	总耗时	业务耗时	解码渲染耗时
4.0	395.85	72.30	323.55
5.0	35.14	24.21	10.93

最终的产品效果如下：

至此，300ms耗时优化基本已经达成，部分芯片上的效果超过预期。但我们前进的道路并未因此而结束，基于5.0版本，我们会继续创造出更多的惊喜。

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