所有在线内容播放，都面临一些共同的问题：启播慢，seek慢，码率切换慢。而随着互联网的发展，用户对这些方面的要求越来越高，对慢的容忍度越来越差，如何解决这些问题，就成了MXPlayer 在线业务初期优化的重点。
本次分享将分为四个部分：第一部分介绍MXPlayer 如何解决起播慢，seek慢；第二部分介绍如何解决码率切换慢的问题；第三部分介绍缓存面临的问题，以及缓存是如何为前两部分服务的；最后一个部分介绍在复杂业务下，多播放器实例是如何管理的，通过以上几个部分为大家介绍MXPlayer 对在线内容播放优化的经验。
文/赵琳琳
整理/LiveVideoStack
大家好，我是赵琳琳，来自MX Player。我的分享主题是：MX Player在线播放优化。
首先简单介绍一下业务背景：MX Player起初是一款比较纯粹的本地播放器，其体积小，但功能强大，在全球各个地区都有不少的活跃用户。随着时间推移，公司在产品策略上也进行升级，引入了在线化的内容如影视剧、短视频、直播等。
虽然全球都有MX Player的用户，但其中主要用户来自于印度地区。印度地区的用户比较有特色，第一是语言（有十几种主流语言）；第二是网络（4G网络占多数，家庭有线宽带较少）；第三是设备（偏低端机型，存储空间小）。
随着在线内容的引入，也出现了一些问题。例如启播慢、seek慢、码率切换慢、缓存命中率低、代码复杂度高等。
今天的分享内容主要围绕以上的问题展开，首先介绍秒开、快速seek是如何实现的；之后是平滑码率切换的技术细节；然后是缓存面临的挑战；最后是多播放器事例是如何管理的。
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秒开
第一部分，秒开。如何让用户尽可能快地看到视频内容，是所有在线播放面临的难题。有数据表明，等待时间越长，用户流失越严重。
根据统计，热度视频平均启播时长在2.5秒左右。
经过进一步的分析，发现其中绝大多数时间用于下载数据。
那么如何减少用户的等待时间呢？我们分析了几个优化方向，首先解码占用时间是较少的，优化空间有限；启播缓冲区大概需要2秒等待时间，我们认为这个时间已经很短了，所以不选择减小以优化；最终我们经过分析对比选择了预加载方案。
预加载的流程是：首先服务端根据一些策略判定哪些视频需要预加载，并且把信息告诉客户端。客户端收到请求后，会启动预加载程序。预加载程序会在视频没有播放的情况下启动预加载，把需要加载的视频头2秒放到缓存内。
策略上线后，热度视频的平均启播时长由2.5秒降到1.8秒。如果预加载的缓存命中，启播时长可以达到0.5秒，收益非常可观。
那么如何决策哪些视频需要预加载？服务端会根据视频的标签（新剧/推广/热度）等进行打分，最终做出决策并告知客户端，启动预加载程序。
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快速seek
接下来介绍快速seek。和启播一样，等待时间越长，用户流失越严重。
我们先看一下优化之前的seek过程。假设用户要seek到A点，播放器首先会进入暂停状态，并缓冲接下来6秒的数据，完成之后开始播放。
经过分析，发现用户seek平均等待时间是3.4秒
那如何减少seek时间呢？
前文有提到预加载方案，是否适用于seek呢？答案是No，因为并不知道用户要seek到什么位置，除非缓存整个视频，显然这是不合适的。
另外一个方案是减小缓冲区，例如从6秒调整到4秒或更短。但这种方法比较简单粗暴，无法预知其是否有负面的用户体验影响，所以这个方案也被否定。
那么如何解决呢？经过分析和观察，我们发现当播放器当前的下载速度大于播放速度，不论缓冲区有多少数据，播放都是流畅的。
根据以上结论，我们得出一个快速seek方案：用户seek到A点，播放器暂停并缓冲1秒，得出当前下载速度D和常量播放速度P，如果D>=P，则直接开始播放；如果D
策略上线后，数据统计分析显示平均等待时长由原先的3.4秒降为2.5秒。
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平滑码率切换
接下来讲平滑码率切换，首先看一下优化前的流程。
箭头所指为当前播放器进度，蓝色为已缓冲内容。如果开始切换，播放器会暂停，并丢弃当前的缓冲区，接着缓冲对应码率的6秒数据，再开始播放。
经过数据统计，码率切换平均等待时间为2.8秒。
如何减小切换等待时间呢？同样的，减小缓冲区的方案比较简单粗暴，直接pass。
可以注意到，图中红色的丢弃缓冲区，原本是可以正常播放的，只是因为用户需要切换码率，所以丢弃。那么是否可以重用该缓冲区呢？答案是肯定的。
如图是优化后的平滑码率切换方案：当播放器进行码率切换时，并不会进入暂停，而是继续播放当前码率上已经缓冲好的数据，并开辟一个新的缓冲区来缓冲对应码流的6秒数据，同时当旧缓冲区数据播放完，进行缓冲区切换。
业务上线后经数据统计，优化后的码率切换平均等待时间由原来的2.8秒降为0.4秒。
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缓存面临的挑战
接下来介绍缓存面临的挑战以及对应的解决方法。
前述提到MX Player在线用户主要分布在印度，他们的设备偏低端，内存空间普遍都非常小。在业务上线之初，我们给缓存空间定了一个上限为2G。上线后，后台收到了大量的用户反馈，说App占用空间过大。经过我们的讨论和决策，把缓存下调到500M，这带来了一个直接的问题：命中率降低。
如图是优化前的缓存布局，在容量不变的情况下，分片越小，个数越多，命中率就会越高。
基于上述结论，我们得出一个方案：两段缓存。
我们把一个完整的分片拆为头尾两部分，头部优先级高，尾部优先级低，并放入缓存空间。当空间满了之后，会先清理掉所有尾部数据。
这是优化后的缓存布局。左图为装满6个分为头尾的分片数据，当用户继续使用一段时间后，缓存空间布局就会变成右图的样子，只留下了各个分片的头部数据。
这时如果播放器需要播放内容，到缓冲区查找数据，就会发现右图的命中率一定是比左图布局要高的。
这时回顾一下预加载和快速seek：预加载方案是缓存视频头2秒，和两段缓存中的头部分片数据是吻合的。在快速seek中，如果在1秒缓冲内可以命中缓存的头部数据，并且下载速度大于播放速度，就可以直接启播。
两段缓存方案在后台默默地为其他功能进行支持，这些方案是相辅相成的关系。
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多播放器如何管理
接下来介绍多播放器如何管理。
随着业务发展，播放场景也越来越多。这些播放场景之间并不是彼此孤立的，如PIP播放和音乐播放就是互斥关系。当PIP正在播放，用户需要切换音乐播放，就需要暂停PIP，反之亦然。
另外，feed流播放需要和PIP播放以及音乐播放共存。因为feed流播放是无声和自动播放，我们并不希望这种播放打扰用户行为。
随着在线业务高速发展，随之而来的是一系列问题。
经过讨论决定，我们选择重构部分代码以解决问题，同时定下几条重构原则：
第一，业务代码彼此独立：业务之间无需互相知道；增加新业务无需修改其他业务；启动播放无需判断是否有其他播放。
第二，环境变化自我感知：当App失去声音焦点，自动暂停；程序进入后台，播放器按需暂停；进入音乐播放后，自动暂停PIP。
基于以上原则，我们重构了代码，结构如图所示。Player代表底层播放器，并抽象出来PlayerContext的概念。每一个Player必须和Context进行attach，才能播放。Context有一个属性为ready，只有在ready情况下，才能够让播放器启动，否则会暂停。
Context有几个具体的实例，首先是Activity，它是一个安卓标准组件，只有在unReceived的时候才是ready状态；Fragment和Activity类似，只有unReceived才是ready状态；Screen在锁屏时为非ready状态，其他时候都为ready；Global永远都是ready状态。
Activity和Fragment主要用于详情页播放和feed流播放；Screen用于PIP播放；Global用于后台播放。
Player和PlayerContext之间不直接交互，而是通过PlayerManager进行管理。它会监听和维护所有PlayerContext的状态，并根据其状态改变来控制播放器的生命周期变化。同时，Manager会维护Player和Context之间的映射关系。
经过这样的结构重构，我们的业务代码基本实现了解耦，新增业务不需要改动已有业务，并且样本代码不需要出现在具体业务中，PlayerManager可以感知并通知Player进行操作。
以上就是我的全部分享，谢谢大家！
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