Go语言本身具备出色的性能，然而在流媒体服务器这种CPU密集+IO密集的双重压力下，GC带来的性能损失是最主要的矛盾。而减少GC的操作最直接的办法就是减少内存申请，多多复用内存。本文将围绕内存复用这个主题，把M7S中相关技术原理讲解一遍，也是M7S性能优化的历程。

读写内存共享

在早期我在研究过许多流媒体服务器的数据转发模式，基本都是在发送给订阅者时将内存复制一份的方式实现读写分离，虽然没有并发问题，但是内存频繁的申请和复制比较消耗资源。

在M7S v1版本中，也沿用了传统的方式。然而Go语言由于采用GC的方式管理内存，导致频繁申请内存会加大GC的压力。

在网友的启发下，从v2版本开始，采用了基于RingBuffer的内存共享读写方式。大大减少了内存复制。

在Monibuca中每一个流（Stream）对象包含多个Track（分为音视频Track和DataTrack）每个Track包含一个RingBuffer。发布者将数据填入这个RingBuffer中，订阅者则从RingBuffer中读取数据再封装到协议中发送出去，形成转发的核心逻辑。

下面的视频是当时开发的一个UI，实时获取RingBuffer的信息用SVG绘制而成。其中发布者正在不断写入数据，订阅者紧随其后不断读取数据。

RingBuffer演示 - 知乎 (zhihu.com)

由于发布者以及订阅者不在同一个协程中，访问同一个块内存很有可能引起并发读写的问题。如何解决并发读写呢？M7S 经过不断的迭代在这块上面实践了各种方法。既要考虑到性能，还要考虑到代码的可读性和可维护性。

sync.RWMutex

这是最容易想到的，在M7S v2中就采用了读写锁。操作步骤如下：

• 先锁住Ring中的下一个待写入单元，再将本次写完的单元释放写锁。
• 在本读写单元中等待读取的订阅者在写锁释放的同时获取到读锁，开始读取数据

有点类似人走路的方式，前脚着地后，后脚再离地。可以保证订阅者无法跑到发布者前面。

优点是可读性很强，一眼就能看懂这个原理。 缺点是， 锁的开 销比 较大，性能损失 很明显。 还有一个缺点，就是当订阅者阻塞，会导致发布者追上订阅者，写锁无法获取从而阻塞整个流。（后来Go出了TryLock）

WaitGroup

v3 中采用了这个，但是WaitGroup的Wait操作是一个无限阻塞的操作，必须用Done操作才能结束等待，此时就会有一个问题，engine和发布者有可能会同时去调用Done完成释放（具体原因另开章节介绍）。因此Done就会多调用一次导致panic。后来通过复杂的原子操作解决了（但是大大降低了代码的可读性）。

time.Sleep

v4 中采用了伪自旋锁，所谓的伪自旋锁，就是模仿自旋锁的机制，只是用time.Sleep代替了，runtime.Gosched,减少了自旋次数，从而提高性能。

for r.Frame = &r.Value; r.ctx.Err() == nil && !r.Frame.CanRead; r.Frame.wait() {
}

CanRead不需要原子操作，有人担心可能会有并发读写问题，其原理同前面说的人走路是一样的，即便出现了并发读写，也不影响逻辑正确运行。最多就是多等待一个周期，稍微增加一点点延迟。

sync.Cond

在v1版本中由于使用的是简单的内存复制，于是有人给了这个方案，但是我却一直绕了一大圈，最后回到这个方案上了，也算是自作聪明。sync.Cond之所以一开始没有选择，是因为里面包含了一个锁(标准库内部强制调用了锁）

func (c *Cond) Wait() {
 c.checker.check()
 t := runtime_notifyListAdd(&c.notify)
 c.L.Unlock()
 runtime_notifyListWait(&c.notify, t)
 c.L.Lock()
}

所以就认为性能不高，直到绕了一大圈之后，才找到一个避免锁的方案。当然这些弯路可能必须要走，因为直到自己写了伪自旋锁，才增加了一个是否可读的属性，也就是说有了这个属性后，我们其实只需要一个唤醒的功能即可，于是想到了给sync.Cond提供一个空的锁对象的方式避免了锁：

type emptyLocker struct{}

func (emptyLocker) Lock()   {}
func (emptyLocker) Unlock() {}

var EmptyLocker emptyLocker

sync.Cond在唤醒协程的时候使用的是Broadcast方法，这个方法可以多次调用而无副作用（不像WaitGroup的Done方法）。也可以减少伪自旋锁带来的轻微延迟。

实际测试中使用Cond比伪自旋锁大概可以节省10%左右的CPU消耗

协议转换中的内存复用

协议转换可以用下面的逻辑来实现:

实际情况比这个要复杂一些。所以这里面第一步需要引入go标准库中的net.Buffers来表示“连续的内存”（实际并不一定连续）。当收到一个协议传来的数据时尽量保留，而不去复制它。

同一个协议转发

对于相同的协议，能复用的内存更多一些，举个例子：

RTMP转发到RTMP

RTMP中传输视频帧的格式为AVCC格式，这也是能复用的部分，在实际传输过程中这部分内存并非一个连续内存。RTMP有chunk机制，会把AVCC切割一块块传输，并加上chunk header。

chunk header | avcc part1 | chunk header | avcc part2 ······

这个分割的大小默认是128字节，通常RTMP协议会经过协商修改这个大小，因此传入和传出的分块大小不一定相同。那如何复用AVCC的数据呢？此时我们需要用到net.Buffers来表示一帧AVCC数据。

| avcc part1 | avcc part2 ······

当我们需要另一种分块大小的数据时，可以对原始数据再分割。比如说原始数据是256字节分块的：

| 256Bytes | 256Bytes ······

而新的分块要求是128Bytes的

| 128Bytes | 128Bytes | 128Bytes | 128Bytes ······

我们并没有申请新的内存，只是多了一些切片。那有人就可能会问了，如果不是正好倍数关系呢？其实无非就是多切几块。比如新的分块要求是200Bytes：

| 200Bytes | 56Bytes｜ 144Bytes | 112Byts | 88Bytes ······

用下面的图更加直观：

这样发送的时候，并不是一个连续内存，那如何发送呢？这里就用到了writev（windows对应的是WSASend）技术。在Go语言中通过net.Buffers类型写入数据会自动判断使用的技术。

RTSP转发到RTSP

RTSP协议传输的媒体数据是RTP包，RTP包在理想状态下，可以完全复用，就是直接把RTP包缓存起来，等需要发送的时候直接把这个RTP数据原封不动的发出去。在m7s中，由于需要有跳帧追帧的逻辑，所以需要修改时间戳，就无法原封不动的发送RTP包，但是也可以复用其中的Payload部分。

HLS转发到HLS

在纯转发模式下，可以直接将TS切片缓存，完全复用。如果需要将HLS转换成其他协议，则需要将TS格式数据进行解包处理。

FLV转发到FLV

FLV格式由于数据格式也是avcc格式，因此处理逻辑就按照avcc格式统一处理了，FLV的tag头无法复用，涉及到时间戳需要重新生成。

不同协议转发

不同协议之间转发由于两两排列组合很多，因此需要抽象出大类来处理。

协议分类

RTMP、FLV、MP4

该类协议视频是AVCC格式，音频是裸格式（RTMP包含一到两个字节的头）

RTSP、WebRTC

该类的视频是RTP（Header+裸NALU） 音频是RTP（Header + AuHeaderLen + AuHeaderxN + AuxN ）

HLS、GB28181

这类使用的MPEG2-TS、MPEG2-PS作为传输协议 视频采用Header+AnnexB音频采用Header+ADTS+AAC

内存复用

总体而言，视频格式都是前缀+NALU这种方式，AnnexB的前缀是00 00 00 01，而Avcc的前缀是 CTS、 NALU长度等，因此将NALU缓存起来就可以复用NALU数据。在实际实现中，为了方便同类型的协议转换，会同时缓存Avcc格式、RTP格式、以及裸格式，而这三种格式的NALU部分都共用一组内存（内存不连续）

减少发布者的GC

GC的产生

对于一个发布者，即需要不断从网络或是本地文件中读取数据的对象，在不做任何优化的情况下，都会不停的申请内存。例如使用io.ReadAll这种操作，内部会频繁的申请内存。频繁申请内存的结果就是GC压力很大，尤其是高并发的时候，GC带来的消耗可以达到50%的CPU消耗。

sync.Pool

当然我最先想到的一定是使用内存池，也就是sync.Pool来管理需要使用的内存，但是sync.Pool有个缺陷，就是为了协程安全内部有锁。尽管使用了多级缓存等一些列优化手段，最终使用的时候也会消耗一定的性能(经过实测性能开销很大)。而且sync.Pool比较通用，并不是针对特定的对象使用，我们这里是针对[]byte类型进行复用。

自定义Pool

如果Pool不含有锁，性能会大幅提升，那如何解决协程安全呢？答案是协程不安全，即我们只在一个协程里面去操作Pool的取出和放回。通常情况下一个发布者的写入是在同一个协程中的，比如rtmp协议。少数协议如rtsp可能会有多个协程写入数据，因此最后我们是每一个Track一个Pool，保持一个Track一个协程写入。

下图表示的是自定义Pool的结构：

每个Pool是一个数组，数组的每一个元素是一个链表，链表的每一个元素是一个包含[]byte的类型，大小是2的数组下标次幂。

0号元素有特殊用途，由于我们需要记录每一块内存所属的链表来回收，因此需要有一个外壳，而外壳（ListItem）也是需要回收的。而0号元素是存放的只有外壳需要回收而无需回收Value（需要GC的对象）的链表。

type List[T any] struct {
 ListItem[T]
 Length int
}
type ListItem[T any] struct {
 Value     T
 Next, Pre *ListItem[T] `json:"-" yaml:"-"`
 Pool      *List[T]     `json:"-" yaml:"-"` // 回收池
 list      *List[T]
}
type BytesPool []List[Buffer]

回收内存

当RingBuffer中的访问单元被覆盖时，就可以将其中所有的内存对象进行放回Pool。由此实现了从内存使用的闭环，消除了GC。下图中红色箭头代表内存复用机制，可以有效避免申请内存操作。

后记

经过上面三板斧的优化后，整体性能提升了50%以上。下图测试10000路rtmp推流的对比：m7s内存占用较高一些，原因就是采用了内存池来减少GC造成的。使用内存来换CPU，在这种场景下还是值得的。

由于livego的推流需要先调用一次HTTP获取密钥，所以无法使用压测工具批量推流，本次对比无法参与。
所有流媒体服务器配置均关闭了协议转换的开关，并以Release方式编译。服务器也去除了所有限制，并以完全相同的操作方式进行压测。