WebRTC編碼過載檢測與幀率適應機制分析報告

1. 概述

本報告基于WebRTC源碼分析，詳細闡述了編碼過載檢測機制及其觸發的幀率降級算法。分析范圍涵蓋從編碼時間測量到最終幀率調整的完整調用鏈。

2. 編碼使用率計算機制

2.1 基本計算公式

位置: android/cmake/src/video/adaptation/overuse_frame_detector.cc:163-164

float encode_usage_percent = 
    100.0f * filtered_processing_ms_->filtered() / frame_diff_ms;

2.2 編碼時間測量

編碼時長計算 (overuse_frame_detector.cc:143-144):

encode_duration_us = timing.last_send_us - timing.capture_us;

• timing.capture_us: 幀捕獲時間戳
• timing.last_send_us: 幀發送完成時間戳
• 測量范圍: 從幀捕獲到編碼完成發送的總時間

2.3 濾波處理

指數濾波算法 (rtc_base/numerics/exp_filter.cc:24):

y(k) = alpha^exp × y(k-1) + (1 - alpha^exp) × sample

數據處理流程 (overuse_frame_detector.cc:148):

AddSample(1e-3 * (*encode_duration_us), 1e-3 * diff_us);
// 微秒轉毫秒: 1e-3 = 0.001

3. 過載檢測閾值與判斷邏輯

3.1 默認閾值設置

軟件編碼器 (overuse_frame_detector.h:34):

int high_encode_usage_threshold_percent = 85;  // 85%

硬件編碼器 (video_stream_encoder_resource_manager.cc:684-685):

options.low_encode_usage_threshold_percent = 150;   // 150%
options.high_encode_usage_threshold_percent = 200;  // 200%

3.2 過載判斷條件

單次檢查 (overuse_frame_detector.cc:653-657):

if (usage_percent >= options_.high_encode_usage_threshold_percent) {
    ++checks_above_threshold_;
} else {
    checks_above_threshold_ = 0;
}

連續檢查 (overuse_frame_detector.cc:658):

return checks_above_threshold_ >= options_.high_threshold_consecutive_count;
// high_threshold_consecutive_count = 2 (默認值)

最小樣本要求 (overuse_frame_detector.cc:586-587):

if (num_process_times_ <= options_.min_process_count ||  // min_process_count = 3
    !encode_usage_percent_)
    return;  // 不觸發適應

4. 過載觸發的調用鏈

4.1 檢測到過載后的調用序列

// 1. 過載檢測 (overuse_frame_detector.cc:616)
observer->AdaptDown();

// 2. 資源適應 (encode_usage_resource.cc:93-95)
void EncodeUsageResource::AdaptDown() {
    OnResourceUsageStateMeasured(ResourceUsageState::kOveruse);
}

// 3. 資源處理 (resource_adaptation_processor.cc:201)
case ResourceUsageState::kOveruse:
    result_and_message = OnResourceOveruse(resource);

// 4. 獲取適應方案 (resource_adaptation_processor.cc:287)
Adaptation adaptation = stream_adapter_->GetAdaptationDown();

// 5. 應用適應 (resource_adaptation_processor.cc:305)
stream_adapter_->ApplyAdaptation(adaptation, reason_resource);

4.2 適應方案選擇

降級偏好判斷 (video_stream_adapter.cc:454-475):

switch (degradation_preference_) {
    case DegradationPreference::BALANCED: {
        // 先嘗試降幀率，再降分辨率
        RestrictionsOrState decrease_frame_rate = 
            DecreaseFramerate(input_state, current_restrictions);
        if (成功) return decrease_frame_rate;
        // 否則降分辨率
        [[fallthrough]];
    }
    case DegradationPreference::MAINTAIN_FRAMERATE: {
        // 只降分辨率
        return DecreaseResolution(input_state, current_restrictions);
    }
    case DegradationPreference::MAINTAIN_RESOLUTION: {
        // 只降幀率
        return DecreaseFramerate(input_state, current_restrictions);
    }
}

5. 幀率降級算法

5.1 核心降級公式

位置: video_stream_adapter.cc:37-40

int GetLowerFrameRateThan(int fps) {
    RTC_DCHECK(fps != std::numeric_limits<int>::max());
    return (fps * 2) / 3;  // 關鍵公式：降到原來的2/3
}

5.2 幀率降級實現

MAINTAIN_RESOLUTION模式 (video_stream_adapter.cc:507):

if (degradation_preference_ == DegradationPreference::MAINTAIN_RESOLUTION) {
    max_frame_rate = GetLowerFrameRateThan(input_state.frames_per_second());
}

BALANCED模式 (video_stream_adapter.cc:511-512):

else if (degradation_preference_ == DegradationPreference::BALANCED) {
    max_frame_rate = balanced_settings_.MinFps(input_state.video_codec_type(),
                                               frame_size_pixels);
}

5.3 最小幀率限制

最小值設定 (video_stream_adapter.cc:32):

const int kMinFrameRateFps = 2;

限制應用 (video_stream_adapter.cc:522):

max_frame_rate = std::max(kMinFrameRateFps, max_frame_rate);

6. 實際降級序列計算

6.1 MAINTAIN_RESOLUTION模式幀率序列

基于公式 new_fps = current_fps × 2/3：

6.2 BALANCED模式幀率配置

默認配置 (balanced_degradation_settings.cc:25-55):

std::vector<Config> DefaultConfigs() {
    return {
        {320 * 240,  7,  ...},   // 76,800像素  → 7fps最小值
        {480 * 360,  10, ...},   // 172,800像素 → 10fps最小值
        {640 * 480,  15, ...}    // 307,200像素 → 15fps最小值
    };
}

7. 編碼使用率實例分析

7.1 30fps正常情況

理論幀間隔：1000ms / 30fps = 33.33ms
實際編碼時間：25ms
編碼使用率 = 100 × 25ms / 33.33ms = 75%
結果：75% < 85% → 正常運行

7.2 30fps過載情況

理論幀間隔：33.33ms
實際編碼時間：30ms  
編碼使用率 = 100 × 30ms / 33.33ms = 90%
結果：90% > 85% → 觸發降幀率（連續2次檢測后）

7.3 硬件編碼器容忍度

理論幀間隔：33.33ms
實際編碼時間：60ms（包含流水線延遲）
編碼使用率 = 100 × 60ms / 33.33ms = 180%
結果：180% < 200% → 正常運行（硬件編碼器閾值）

8. 關鍵常量定義

9. 總結

WebRTC的編碼過載檢測與幀率適應機制基于以下核心原理：

1. 時間測量: 精確測量從幀捕獲到發送完成的總時間
2. 使用率計算: 編碼時間占幀間隔時間的百分比
3. 過載判斷: 連續2次檢測到使用率≥85%（軟件）或≥200%（硬件）
4. 幀率降級: 按2/3比例遞減，最低至2fps
5. 模式適應: 根據降級偏好選擇降幀率或降分辨率

該機制確保在CPU資源緊張時，通過及時的幀率調整維持視頻編碼的實時性和穩定性。