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阿里云 RTC QoS 弱网对抗之 LTR 及其硬件解码支持

LTR 弱网对抗由于需要解码器的反馈,因此用硬件解码器实现时需要做一些特殊处理。另外,一些硬件解码器对 LTR 的实现不是特别完善,会导致出现解码错误。本文为 QoS 弱网优化系列的第三篇,将为您详解阿里云 RTC QoS 策略中的 LTR 抗弱网原理与实现硬解 LTR 时遇到的坑及其相应解法。 作者|安基程、陶森柏、田伟峰 审校|泰一 Long Term Reference (LTR) 抗弱网原理 参考帧丢失的 I 帧恢复 在 RTC 场景下一般的编码参考策略是向前一帧参考(在不考虑 temporal svc 的情况下),因为一般情况下参考距离越近,相似性越好,则压缩效果越好,出于实时的考虑编码只有 I 帧和 P 帧,没有 B 帧。在有 P 帧丢失的场景下,接收端需要重新请求 I 帧才能继续正确的解码和播放。 如上图所示,正常的 I P P P 帧编码,如果发生弱网导致中间的某个 P 帧(✖️ 标记)丢失,无法恢复,则接收端会请求发送端重新编码 I 帧,然而 I 帧只能使用帧内预测,所以编码效率低下。 参考帧丢失的 LTR 恢复 长期参考帧是一种可跨帧的参考帧选择策略,这种策略打破了...

如何把 Caffeine Cache 用得如丝般顺滑?

一、关于 Caffeine Cache 在推荐服务中,虽然允许少量请求因计算超时等原因返回默认列表。但从运营指标来说,越高的“完算率”意味着越完整的算法效果呈现,也意味着越高的商业收益。(完算率类比视频的完播率,成功完成整个推荐线上流程计算的请求次数/总请求次数) 为了能够尽可能快地完成计算,多级缓存方案已经成为推荐线上服务的标配。其中本地缓存显得尤为重要,而 Caffeine Cache 就是近几年脱颖而出的高性能本地缓存库。Caffeine Cache 已经在 Spring Boot 2.0 中取代了 Google Guava 成为默认缓存框架,足见其成熟和可靠。 关于 Caffeine 的介绍文章有很多,不再累述,可阅读文末的参考资料了解 Caffeine 的简述、性能基准测试结果、基本 API 用法和 Window-TinyLFU 缓存算法原理等。虽然接触 Caffeine 的时间不长,但其简洁的 API 和如丝般顺滑的异步加载能力简直不要太好用。而本菜鸟在使用的过程中也踩了一些坑,使用不当甚至缓存也能卡得和磁盘 IO 一样慢。 经过一番学习尝试,总算了解到 Caffeine ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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