直播間新手常見技術問題解答--拖動不準
現象：播放過程中，拖動進度條后，實際播放的位置跟松開拖動時的位置相差很遠。
由于直播流是實時產生和傳輸的，是不能拖動的，因此該問題主要出現在點播或者本地文件 的播放。
1 基本概念
首先，我們要了解播放器拖動的基本原理：
視頻是由一系列圖像幀組成的，每一個幀都有對應的時間戳。拖動，就是告訴播放一個時間戳，由它直接跳轉到指定的這一幀開始播放。
拖動到的時間點 = （進度條的 progress / 進度條最大值 100 ）x 視頻總時長
2 關鍵幀間隔太大
由于解碼器必須從 I 幀開始解碼，才不會出現花屏現象，因此，播放器通常會尋找離 seekTo 視頻幀最近的一個關鍵幀，從該關鍵幀開始解碼播放。
假設關鍵幀間隔（GOP）是 3s，那么關鍵幀的時間點排列如下：
0s, 3s, 6s, 9s
如果拖動到 4s 的位置，那么播放器就跳轉到第 3s 的關鍵幀開始解碼播放，因此，會產生一定的誤差。
關鍵幀的間隔越大，那么這個誤差也就越大。因此，為了更準確地支持拖動，建議不要把關鍵幀間隔設置得太大。
3 直播丟幀
丟幀的情況多發生在直播場景，由于主播端的網絡抖動或者內存不足，導致不得不被迫丟掉一些視頻幀，而為了保證客戶端解碼后不出現花屏，丟幀往往伴隨著一整個 GOP 的丟棄。
當 GOP 丟失后，部分關鍵幀的間隔時間點就會變得更大了，從而導致拖動不準。
為了避免這種情況，建議推流端開啟動態碼率，在網絡不好的時候，主動降低碼率，快速發送掉緩沖區中累積的視頻幀，從而減少丟幀的情況發生。
4 發熱
導致機器功耗高，發熱嚴重的根本因素，無外乎就是一點：CPU/GPU 占用率高，所以，我們首先要分析下，哪些因素會導致 CPU/GPU 占用率高。
5 數據量太大
直播主要由：視頻采集 -> 視頻處理（剪裁、美顏、濾鏡） -> 編碼 -> 推流 這些環節組成。
在這整個流程中，決定數據量大小的因素有哪些呢 ？
視頻的尺寸（例如：1280 x 720 的圖像，明顯要比 320 x 240 的圖像處理起來費勁）
視頻的幀率（例如：每秒 30 幀，明顯要比每秒 15 幀，處理起來費勁）
因此，在不影響業務體驗的情況下，適當減少視頻的尺寸和幀率，是可以明顯降低后續環節 CPU/GPU 的負荷的，從而顯著降低功耗。
6 大量的格式轉換
不同的模塊對數據格式的要求，往往有差異，比如 Android 攝像頭出來的數據大多是 NV21 的，而編碼器一般要求 I420 格式的數據；再比如 ffmpeg 解碼的視頻往往是 YUV 格式，而渲染顯示往往需要 RGB 格式，等等。
我們要盡可能減少不同格式之間的數據轉換，或者盡可能利用 GPU 來處理一些復雜的格式轉換，比如利用 OpenGL 直接渲染 YUV 格式的數據，而不是用 CPU 做一次 YUV -> RGB 的轉換，就是一個不錯的選擇。
7 對圖像進行放大操作
前面文章有提到，非常不推薦把一個小尺寸的圖片 -> 放大 -> 大尺寸圖片，這樣很容易出現馬賽克。
其實，這樣的設計，不僅僅是容易出現馬賽克，而且在圖像放大的過程中，由于涉及到復雜的插值運算，也會非常消耗 CPU。
同理，圖像的縮小或者剪裁，同樣也會消耗一定的 CPU，只不過相比于圖片放大要好點。
因此，最好的辦法，就是小心選擇攝像頭的預覽分辨率以及推流的尺寸，盡可能讓兩者保持一致，這樣，才能最大化地節省 CPU 的消耗。
8 軟編/軟解
這個原因或許大家都懂，軟編/軟解靠的是 CPU，非常耗性能，而硬編/硬解是使用專門的硬件編解碼器模塊，會顯著降低 CPU 的負擔，相對而言，會省電很多。
只不過需要小心各種 Android 機型兼容性問題，對于某些奇葩設備，還是加入硬編/硬解黑名單的好。
9 其他方面
當然，導致功耗高的因素還有很多，這里就不一一展開說明了，列舉如下：
人臉識別/美顏/濾鏡，對 CPU/GPU 消耗很大
代碼邏輯中過多的 memory copy 操作
后臺線程頻繁喚醒手機訪問網絡或者讀寫 SDCard
App 的一些動畫特效
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