音视频的功耗优化
前言
在应用中，录制与音视频模块往往是高耗能的模块，设备容易发热，影响体验。
什么是功耗优化
手机有多个耗电模块， SOC(CPU，GPU，DDR)，Display，Audio，Video，Camera, WIFI 等，通过参数配置优化、代码优化等手段提升元器件的使用效率、降低负载，从而降低耗能。
为什么要进行功耗优化
- 降低发热
- 提升用户使用时长
最终目标是通过优化QOS获得QOE收益。
如何进行功耗优化
在音视频上，可从以下几个方面考虑：
- 在分辨率方面，保持输入、处理与输出环节的分辨率一致，并在不同场景下使用最优分辨率，不作下采样甚至是上采样。
- 在帧率方面，不同应用场景使用不同的帧率，能用15帧就用15帧，能动态调整帧率就动态调用。
- Codec方面，尽量采用硬编硬解，并权衡使用H264/H265. 在Android平台上，用Surface不用ByteBuffer。
- 图形数据方面，能用GPU的不用CPU，用OpengGL好过vImage（iOS)，尽量避免数据颜色格式转换（譬如YUV转RGBA）。
- 音频方面，采样率在链路上保持一致，避免重采样，譬如冗余Buffer拷贝，采样率可降级使用，3A处理是CPU占用大头。
- 优化内存使用方面，减小冗余线程及线程间切换，频繁小Buffer申请与释放优化为内存池处理，减小重复调用/空调用/冗余调用，找出冗余的拷贝操作进行优化，根据Instrument Profile或者SystemTrace找出高耗函数或者冗余调用或者可降频函数进行优化。
- Camera方面，优化配置参数，能不开启抖动检查等优化算法就不开启，不需要采集的时候确保采集通路是关闭的，而不是隐藏地开启的。
- 高耗能场景进行降级操作，不同分辨率场景使用不同精度的特效模型，采集分辨率与帧率降级。
- 日志治理，有的模块可能上报或者记录大量的日志埋点数据，劣化IO传输或者CPU占用。
在整个应用方面，可参考以下抖音案例总结：
链接：https://juejin.cn/post/7104618668835176456
总结
先整体梳理，从耗能大头入手，小修改可获取大收益，利用Time Profile或者火焰图可以深入挖掘可优化点。