作者 | 阿里文娱无线开发专家 城泉

责编 | 屠敏

概述

优酷播放内核是优酷自主开发的一个基于pipeline结构的SDK。它对上承接了优酷丰富灵活的业务逻辑，对下屏蔽了各端系统的差异，是一个高可靠、可扩展、跨平台的优秀播放SDK。

但是，跨团队协作及长时间的迭代，也使得当前播放内核显得有些“臃肿”。占用内存过高、使用线程太多等这些问题除了会影响用户的体验之外，也在一定程度上制约了一些业务的实现，例如针对短视频的多实例方案。所以，急需对内核各模块进行一次“轻量化”的改造。目标是：

1）更少的线程

2）更小的内存

3）更低的功耗

改造前的摸底

优酷播放内核实现了一套基于pipelie的框架，结构如下：

包含了接口层，处理命令和消息上报的engine，透传消息的filter层，主体干活的module层，数据下载模块以及渲染和后处理模块。

经过梳理跟测试，确认我们的播放内核使用的线程会比一些开源的播放内核（比如ijkplayer）多很多，内存使用量以及视频耗电量等数据相比竞品也处于劣势。所以我们亟需对我们的播放内核进行一轮改造。

改造的详细过程

我们改造的方向包含：线程、内存、功耗这三个方面。希望用最少的线程实现整个播放流程，用最小的内存使得播放依然流畅，占用最少的cpu资源使得播放更持久。

采用的策略是做“加法”。根据播放流程，保留必要的线程，去除冗余的线程，重用可复用的线程。然后review每一个保留下来的线程，测试使用内存及cpu占用率是否符合预期，如果异常再进行逐一排查。

▐  线程精简

优化前内核使用的线程数有近30个，相比其他开源播放器多了很多。其中有些是必不可少，有些是可被其他线程复用，还有些是逻辑冗余，可以直接去除。在梳理要留下哪些线程的时候，我们考虑了一个播放过程所需要的线程“最小集”，应该会包括如下一些线程模块：

• engine：用于接收接口命令，以及上报内核消息；

• source：用于数据读取并驱动pipeline数据向后流动；

• decoder：音视频各一个，用于音视频数据解码；

• consumer：音视频各一个，用于同步及渲染；

• hal buffer：用于解复用及缓存状态监控；

• ykstream：用于控制下载模块并和切片解析模块交互；

• render：用于渲染管理。

可以看到，播放流程必须用的线程其实就9个。而其他的线程除了预加载管理、播放质量监控以及字幕相关等在需要的时候会被启用之外，其余都可以去除。

精简步骤如下：

1）去除多余的filter线程

filter只有在创建module的时候用到，后面都是消息透传，显得有些多余，所以可以直接去除。将创建module的逻辑移到engine的prepare流程，打通engine与module之间的消息通道，上面下达的命令以及下面上报的消息不再经过filter。

2）去除消息传递器和时钟管理器

优化前消息上报通道比较混乱，有些直接上报给engine，有些上报给消息传递器进行一次中转，然后再上报给engine。消息传递器这层逻辑有些多余，所以去除了这个线程，所有消息上报都通过engine。

时钟管理器作为同步时间来用，这个不需要线程，线程的存在是用作一个定时器。目前内核使用到定时器的就一两个点，通过其他线程逻辑复用，去除了对定时器的依赖，这个线程也可以去除。

3）去除接口命令线程和消息上报线程

接口层加了一个线程中转一个下发的命令，目的是为了接口超时的时候内核有forcestop的机制。在经过多轮优化后，内核触发forcestop的情况大大减少，所以这个线程显得有些多余，就算还会出现卡住的情况，也会有anr来替代原先的crash，这个线程可以去除。

消息上报线程是为了内核层多实例上报消息加上的，实际上经过代码复用，这个线程也不是必须的，可以去除。

4）去除解复用线程和二级缓存线程

内核获取数据一直是逻辑最臃肿的地方，优化前有5个线程来实现这部分功能。优化后保留3个即可，解复用线程和二级缓存线程可以去除。

5）去除预加载管理器和字幕解码模块

预加载管理器不管有没有开启预加载都会运行，需要加上开关控制，只有在预加载开启情况下才会运行。

字幕的实现主要是数据读取、解析和render，其中不同于音视频，文本信息在读取后就可以直接去解析，所以字幕解码模块可以去除。

优化后，线程有9个必须的，加上播放质量监控，总共保留12个线程。没有字幕的视频只剩下10个。

▐  内存裁剪

消耗内存地方主要有四处：缓存下载数据的buffer、pipe管线中的buffer、存msg信息的结构体、以及各class对象的内存。class对象除非不用，否则没有太多裁剪的空间，所以内存裁剪就从缓存、pipe管线及信息存储结构体三个角度去实行。

1）排查内存使用不符合预期的地方

扫描线程内存数据发现，读buffer的线程内存消耗高出设置值很多。分析每个es sample的数据，发现除了数据部分之外，还存了一个codec的context，每个packet都要存一个。各packet的codec context都应该是一样的，只需存一份即可。内核针对这部分不合理的逻辑进行了修复，内存使用降低了近1/3。

2）减少缓存buffer

缓存buffer相比竞品设置的有些大，考虑到下载模块也有一块不小的buffer，所以内核的buffer可以裁剪，平衡卡顿数据，可将buffer设置在较低的水位。

3）减少pipe管线内存使用

pipe管线内存加上内核二级缓存使用量达到3.5M，source重构后去除了二级缓存，加上对pipe buffer pool的优化，这部分内存可减小到0.5M。

4）优化部分数据结构

比如存放信息的AMessage结构，每一个AMessage会消耗4k bytes。针对hls智能档的场景，每一条记录都会创建一个AMessage，所以的记录加起来会超过6MB，这还不包括其他使用AMessage的地方。所以我们重写一个功能类似的结构体进行替换,接口上与AMessage保持一致,减少了内部不必要的内存开消。

优化后，播放内核峰值内存已经降到原来的1/3，大大减少了单个实例使用的内存数。

▐  功耗优化

功耗的主要影响因素有：cpu占用率、网络请求时长、屏幕及audio等设备的耗电。屏幕亮度音量等这些因素是固定的，所以降低功耗主要从cpu占用率和网络请求时长这两个方面去考虑。

1）减少不必要的流程，裁剪多余线程

这部分在线程裁剪中已经完成，这里不再详述。

2）控制网络请求时长，避免过长的网络连接

移动设备在请求网络的时候，网络设备wifi/4G会及时通电，这部分耗电很大。所以大块的读取一段数据然后wait要好过频繁小段的请求数据。考虑卡顿等其他因素，内核默认设置在缓存消耗到低于2/3之后才重新启动下载。

3）替换数据存储结构，去除冗余存取逻辑

排查发现，每次数据写入buffer，cpu都会异常的繁忙，这与预期不符。review代码找到异常点：我们存储数据用的是vector数据结构，每次来数据都是push到front，当vector的size达到数万的量级之后，这个push_front的操作会非常的消耗cpu。修改的办法是将vector改成list，数据写入到tail，从header读取，该问题不再复现。

4）omx同步调用改成异步，减少解码cpu耗时

android平台上，硬解omx模块默认用的是同步调用模式。android9.0以下native层只提供了这种模式，会循环的进行queue/dequeue操作，cpu消耗较大。android9.0及以上，native层提供了omx的异步调用模式，会只在queue/dequeue完毕之后callback调用解码模块干活，所以cpu消耗比同步要小。如下图所示，异步比同步要明显稀疏一些。

5）减少倍速算法冗余计算

review发现audioconsumer线程cpu消耗比audio decoder多很多，不符合预期，检查发现当没有开启倍速情况下，也会走倍速相关的运算逻辑，导致cpu异常消耗，修复前后对比如下图：

6）内核层实现弹幕逻辑

弹幕的实现原先是应用层通过view来实现，在弹幕数据多的情况下，非常影响功耗，甚至会出现弹幕模糊的情况。所以考虑将弹幕的实现移到内核层，由内核接收弹幕数据实现render。经过验证，优化后弹幕的功耗降低了2/3.

优化后，播放运行时平均cpu占用率已经低于7%（android中端机测试），1080p/90分钟的视频耗电量降到12%，相比优化前有了30%的提升。

小结

至此，播放内核相比优化前已经大大的“瘦身”了。瘦身后内核的代码逻辑变得更加的清晰，数据传递也更加简洁高效，这让参与内核开发的同学可以更多的关注到自己的业务本身。内存使用量大幅降低，只从内存的角度讲，优化前两个实例的内核，现在可以创建6个，极大的拓宽了上层业务逻辑的边界。功耗也变得更低，大大提升了用户的播放体验。

需要注意的是：我们的业务复杂多变，参与开发的团队也有很多，版本迭代一段时间之后，难免会让内核变得越来越臃肿。所以我们需要对每个正式的版本进行内存、功耗等多个纬度的监测，发现问题立即修改，这样便不会将这些问题积累下去。内核也要定期进行小规模的重构，去除不合理的代码，统一通用的逻辑处理单元，这样才能让高质量的内核持续保持下去。

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