《直播疑难杂症排查》之十：直播功耗高

《直播疑难杂症排查》系列已经更新了 9 篇，我们为用户分析了视频直播过程中出现的问题，并一一作出排查。此次我们重点看看直播过程中出现的直播功耗高的问题。

继《直播技术详解》系列文章之后，我们推出了这个新的系列《直播疑难杂症排查》，把解决直播问题的经验逐步分享出来，同时也会穿插一些音视频开发的基础知识和优化经验，希望能够帮助到直播领域的开发者们。

本系列会涵盖的内容包括但不限于如下一些主题： - 播放失败

• 直播卡顿

• 首开慢

• 延时高

• 音画不同步

• 马赛克严重

• 播放黑屏、花屏、绿屏

• 播放杂音、噪音、回声

• 点播拖动不准

• 直播发热问题

• 其他问题（待续）

问题现象

直播过程中手机发热严重，耗电快。

问题排查

导致手机功耗高，发热严重的根本因素，无外乎就是一点：CPU/GPU 占用率高，所以，我们首先要分析下，哪些因素会导致 CPU/GPU 占用率高。

1.数据量太大

直播主要由：视频采集 -> 视频处理（剪裁、美颜、滤镜） -> 编码 -> 推流 这些环节组成。

在这整个流程中，决定数据量大小的因素有哪些呢 ？ - 视频的尺寸（例如：1280 x 720 的图像，明显要比 320 x 240 的图像处理起来费劲） - 视频的帧率（例如：每秒 30 帧，明显要比每秒 15 帧，处理起来费劲）

因此，在不影响业务体验的情况下，适当减少视频的尺寸和帧率，是可以明显降低后续环节 CPU/GPU 的负荷的，从而显著降低功耗。

2.大量的格式转换

不同的模块对数据格式的要求，往往有差异，比如 Android 摄像头出来的数据大多是 NV21 的，而编码器一般要求 I420 格式的数据；再比如 ffmpeg 解码的视频往往是 YUV 格式，而渲染显示往往需要 RGB 格式，等等。

我们要尽可能减少不同格式之间的数据转换，或者尽可能利用 GPU 来处理一些复杂的格式转换，比如利用 OpenGL 直接渲染 YUV 格式的数据，而不是用 CPU 做一次 YUV -> RGB 的转换，就是一个不错的选择。

3.对图像进行放大操作

《直播疑难杂症排查（6）— 马赛克严重》这篇文章有提到，非常不推荐把一个小尺寸的图片 -> 放大 -> 大尺寸图片，这样很容易出现马赛克。

其实，这样的设计，不仅仅是容易出现马赛克，而且在图像放大的过程中，由于涉及到复杂的插值运算，也会非常消耗 CPU。

同理，图像的缩小或者剪裁，同样也会消耗一定的 CPU，只不过相比于图片放大要好点。

因此，最好的办法，就是小心选择摄像头的预览分辨率以及推流的尺寸，尽可能让两者保持一致，这样，才能最大化地节省 CPU 的消耗。

4.软编/软解

这个原因或许大家都懂，软编/软解靠的是 CPU，非常耗性能，而硬编/硬解是使用专门的硬件编解码器模块，会显著降低 CPU 的负担，相对而言，会省电很多。

只不过需要小心各种 Android 机型兼容性问题，对于某些奇葩设备，还是加入硬编/硬解黑名单的好。

5.其他方面

当然，导致功耗高的因素还有很多，这里就不一一展开说明了，列举如下： - 人脸识别/美颜/滤镜，对 CPU/GPU 消耗很大 - 代码逻辑中过多的 memory copy 操作 - 后台线程频繁唤醒手机访问网络或者读写 SDCard - App 的一些动画特效 - 其他等等

本文转载自异步社区

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