拥有5亿注册用户，单个直播间人数峰值超180万的快手，是如何在海量用户下保证直播流畅体验的？背后基于大数据的技术探索与实践大有门道！
海量用户下的技术挑战
快手庞大的用户规模，5亿注册用户像一座大山，带来了巨大技术挑战。单个直播间超180万的人数峰值，对首屏和流畅度要求极高。如热门直播时，如果首屏加载慢、卡顿，会流失大量用户。在大数据环境下优化这两方面，是快手技术团队要翻越的高山。
而且海量用户意味着复杂多样的网络和设备环境，不同地区网络速度不同，各种旧款、新款手机性能也有差异，要让每个用户都有好的观看体验，难度可想而知。
全链路质量监控方案设计
快手深知直播体验的好坏直接影响用户留存。为了确保每个环节不出错，他们设计了全链路质量监控方案。通过这个方案，能实时监控直播从开播到播放的每个步骤。
在实际操作中，从主播开播，视频信号发出，到数据在网络传输，再到用户端接收播放，每一处都在监控范围内。一旦出现问题，系统能快速定位，为解决问题争取时间。
大数据处理Pipeline搭建
面对每天百亿条量级的直播相关数据，快手搭建了大数据处理Pipeline。这个Pipeline就像一条高效的生产线，能在分钟级要求下处理海量数据。
它要支持各种业务查询需求，保证系统平稳运行。工程师们精心设计每个环节，让数据快速流转、分析，为直播质量优化提供数据支撑。有了它，才能在海量数据中找到有用信息。
开播跳帧与首屏卡顿优化
开播跳帧和首屏卡顿是影响用户体验的大问题。快手通过分析大量数据，找到了问题根源，比如开播跳帧可能是CDN下发数据过多。
针对这个问题，快手与CDN联合优化，因为各家CDN策略不同，优化过程复杂。他们制定统一评价标准，观察线上数据，让各CDN优化自己的指标，逐步解决问题，改善用户观看体验。
视频编码与用户体验判断
视频编码质量直接影响视频观看体验。快手对视频编码器上报了视频编码的客观质量和编码器的输出帧率。
从用户角度看，如果编码质量差，视频就会模糊、卡顿。而快手通过分析这些数据，判断用户的播放体验是否OK。当发现数据异常时，能及时调整编码策略，保障用户有良好的观看效果。
后端数据处理与系统调优实例
提取详细质量数据后，后端处理成为关键。快手从直播质量数据处理Pipeline、用户体验质量数据和服务质量数据、数据可视化监测流程三个角度发现并解决直播问题。
通过QoE数据能判断直播问题的原因，比如观众大量退出可能是服务问题而非内容问题。然后快手以开播跳帧优化和httpDNS首屏优化为例，利用大数据做直播系统调优，让直播体验不断提升。
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