摘要：直播技术成为一种极为流行的交流方式。而直播平台的核心指标之一就是实时在线人数，准确地显示该指标对于用户和运营商来说都具有重要意义。然而，直播实时在线人数的显示也面临着性能和资源消耗的挑战。本文将介绍如何利用Flutter和Dart开发技术栈来优化直播实时在线人数的显示，以达到最小化性能和资源消耗的目标。

文章只是使用Flutter示例，其实前后端原理大致相同。

JS的前端和后端我会在文件下面进行单独解释，或者直接跳到文末：五、前端和后端的优化区别

一、了解直播技术

在开始优化直播实时在线人数显示之前，我们需要了解直播技术的基本原理。直播技术主要包括音视频采集、编码、传输和播放等环节。针对不同的直播场景，可以选择不同的技术方案和协议。（以下部分内容来源于互联网）

当涉及到直播技术时，了解其基本原理是非常重要的。直播技术涵盖了一系列环节，包括音视频采集、编码、传输和播放等。下面我将详细解释每个环节的基本原理：

音视频采集：直播中的音频和视频数据需要通过摄像头、麦克风等设备进行实时采集。对于音频采集，麦克风会将声音转换成电信号，然后经过模数转换器（ADC）转换为数字信号。对于视频采集，摄像头会将光信号转换成电信号，并使用图像传感器将光信息转换为数字图像。
编码：采集到的音频和视频数据需要经过压缩编码以减少数据量，并确保在网络传输过程中的实时性。常用的音视频编码格式包括H.264、H.265（也称为HEVC）、AAC等。编码器将原始音视频数据转换为特定格式的压缩数据。
传输：编码后的数据需要通过网络传输给观众端。在直播场景中，常用的传输协议包括实时传输协议（Real-Time Transport Protocol，简称RTP）和实时传输控制协议（Real-Time Control Protocol，简称RTCP）。RTP用于传输音视频数据，而RTCP用于传输控制信息，如同步消息和丢包率等。
播放：观众端接收到音视频数据后，需要进行解码和播放。解码器将压缩的音视频数据解码为原始的音频和视频信号。然后通过音频播放器和视频渲染器将解码后的信号转换为可听和可见的内容。

针对不同的直播场景，可以选择不同的技术方案和协议。例如，对于大规模直播活动，可以采用多台服务器进行分布式处理，同时利用内容分发网络（Content Delivery Network，简称CDN）来提供更高的传输效果和可靠性。不过这些我们稍微看看，了解就好。

二、数据采集与传输

直播实时在线人数的显示需要获取当前观看直播的用户数量。一种常用的做法是通过直播服务器记录用户的连接状态，并实时更新在线人数。为了最小化性能和资源消耗，可以采用以下优化策略：

合理选择数据传输协议：使用轻量级的网络协议，如WebSocket或HTTP长连接，避免频繁的连接和断开操作，减少性能开销。
优化数据传输格式：选择合适的数据格式，如JSON或二进制数据，以减少数据包大小和传输时间。
避免冗余数据传输：仅传输必要的信息，如用户ID或连接状态，避免传送无关数据，减少网络带宽和服务器压力。

三、前端展示与更新

将直播实时在线人数在前端进行展示和更新，需要考虑以下方面的优化：

利用缓存技术：在前端使用适当的缓存机制，减少对服务器的请求次数，提高页面加载速度和响应效率。
异步更新机制：采用异步技术来更新在线人数的显示，避免阻塞主线程，提高页面性能和用户体验。
精细化界面渲染：合理使用Flutter的渲染机制，避免不必要的重绘和布局操作，减少GPU资源消耗。

好的，现在我们来分步详解下前端是如何实现的。

缓存技术

在Flutter里，我们需要导入一些网络包，和shared_preferences。这个包负责实现本地缓存。

import 'package:shared_preferences/shared_preferences.dart';

class _MyWidgetState extends State<MyWidget> {
   
   
  String _data = '';

  @override
  void initState() {
   
   
    super.initState();
    fetchData();
  }

  Future<void> fetchData() async {
   
   
    // 从缓存中获取数据
    final SharedPreferences prefs = await SharedPreferences.getInstance();
    final cachedData = prefs.getString('cachedData');

    if (cachedData != null) {
   
   
      setState(() {
   
   
        _data = cachedData;
      });
    } else {
   
   
      // 请求数据并将其存入缓存
      final response = await http.get(Uri.parse('https://xxxx.com/data'));
      if (response.statusCode == 200) {
   
   
        final responseData = response.body;

        setState(() {
   
   
          _data = responseData;
        });

        // 将数据存入缓存
        prefs.setString('cachedData', responseData);
      }
    }
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
   
   
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(title: Text('Cached Data Example')),
      body: Center(
        child: Text(_data),
      ),
    );
  }
}

在上面代码中，我们创建了一个StatefulWidget（MyWidget)并且创建了一个_fetchData_方法来获取数据，然后初始化 initState调用_fetchData_方法来初始化页面数据和缓存。

注：在Flutter中，widget分为两类：Stateful（有状态）和 stateless（无状态）widget。

在_fetchData_中，首先使用_shared_preferences_包来获取本地缓存。如果本地有缓存数据，直接使用缓存数据更新界面。如果没有缓存数据，则发送网络请求获取最新数据，并将数据存入缓存中。

最后，在build方法中，我们将获取到的数据显示在Text组件中。

通过使用_shared_preferences_包，我们可以在前端实现简单的本地缓存机制，减少对服务器的请求次数，提高页面加载速度和响应效率。

异步更新机制

如果觉得上面方法过于的消耗本地性能，也可以选择异步更新机制。这样可以防止阻塞主线程，提高页面性能和用户体验。

  Future<void> updateOnlineUsers() async {
   
   
    // 发送异步网络请求获取在线用户数
    final response = await http.get(Uri.parse('https://xxxxx.com/online-users'));
    if (response.statusCode == 200) {
   
   
      final responseData = response.body;
      final onlineUsers = int.tryParse(responseData) ?? 0; // 解析响应数据为整数

      setState(() {
   
   
        _onlineUsers = onlineUsers;
      });
    }
  }

// ...pass

body: Center(
        child: Text('Online Users: $_onlineUsers'),
      ),

在上面代码中。我们创建了一个_updateOnlineUsers_方法，来异步获取在线用户，并且initState，在_updateOnlineUsers_方法中，首先使用_http_包发送异步网络请求获取在线用户数。如果响应成功，解析响应数据为整数并使用_setState_方法更新_onlineUsers_变量。

通过使用Future和async/await，我们可以实现异步更新机制，避免阻塞主线程，提高页面性能和用户体验。在网络请求等耗时操作中，使用异步更新能够保持界面的流畅性，使用户可以继续与应用交互而不被阻塞。

精细化界面渲染

前端无论是什么技术，都要考虑渲染``重绘等，同理，在Flutter里面，我们一样需要注意避免不必要的重绘和布局操作，从而减少GPU资源消耗。下面提供几种办法来优化。

使用const关键字：在构建Widget时，使用const关键字创建不可变的Widget，这样可以确保该Widget只会在首次渲染时进行一次布局和绘制，之后不会再进行无谓的重绘。例如：
```
Widget build(BuildContext context) {
     
     
  return const Text('Hello, World!');
}
```
使用shouldRepaint和==运算符：自定义继承自CustomPainter的绘制类时，可以通过重写shouldRepaint方法来控制是否进行重绘。在shouldRepaint方法中，可以使用==运算符对前后两帧的数据进行比较，只有在数据发生变化时才返回true，否则返回false，从而避免不必要的重绘。
使用RepaintBoundary小部件：当需要一部分Widget不随其他Widget的重绘而重绘时，可以将其包裹在RepaintBoundary小部件中，这样可以将该部分Widget放入单独的层级，并独立地进行布局和绘制，避免对整个界面进行重绘。
使用LayoutBuilder小部件：在需要根据父组件尺寸进行自定义布局时，可以使用LayoutBuilder小部件包裹子组件。LayoutBuilder会根据父组件的尺寸来重绘子组件，从而避免不必要的重绘。
使用Keys标识Widget：通过为Widget设置Key，可以告诉Flutter框架该Widget的身份，从而在进行重绘时更精确地确定是否需要重建该Widget。这样可以避免不必要的重绘和布局操作。
避免频繁的数据更改：在更改数据时，尽量避免频繁地执行setState方法。可以通过合并操作或使用状态管理工具（如Provider、GetX等）来减少不必要的重绘和布局操作。

通过上述方法，我们可以精细化控制界面的渲染过程，避免不必要的重绘和布局操作，从而减少GPU资源的消耗。这样可以提高应用程序的性能和用户体验，使界面更加流畅和响应快速。

四、性能监测与优化

优化直播实时在线人数显示的最后一步是进行性能监测和优化

性能测试与分析：使用性能测试工具对整个系统进行测试，并收集关键指标，如响应时间、CPU和内存占用等。根据测试结果进行性能优化。
代码优化：根据性能测试的结果和问题定位，针对性地对关键代码进行优化。以下是一些常见的代码优化策略：

减少不必要的计算和循环：检查代码中是否存在冗余的计算和循环操作，尽量避免重复计算和迭代操作。
合理使用缓存：对于一些频繁访问的数据，可以使用缓存技术进行优化，减少数据库或网络访问次数。
异步处理：对于一些耗时的操作，可以使用异步方式来处理，避免阻塞主线程。
数据库优化：对于频繁读写的数据库，可以通过索引优化、拆分表等方式来提高数据库性能。
图片、资源等优化：对于图片、视频等资源，可以进行压缩或使用合适的格式，减少网络传输和加载时间。
内存管理：及时释放不再需要的内存资源，避免内存泄漏和过度消耗。

定期维护与监测：性能优化是一个持续的过程，需要定期进行维护和监测。在实时在线人数显示功能上线后，需要定期收集并监测关键指标，例如每日活跃用户、页面加载时间、服务器响应时间等。

下面就要讨论下，在前端视开发视角，我们如何完成这一步操作呢？以及前后端的区别。

五、前端和后端的优化区别

在实时人数显示的过程中，前端和后端都可以采取一些优化策略来提升性能和降低资源消耗，但两者的重点和方法略有不同。（以下均用React来演示）

前端优化

前端缓存：前端可以使用缓存来存储已获取的实时人数数据，减少对服务器的重复请求。例如，将数据存储在本地缓存或使用浏览器的本地存储技术（如LocalStorage）

import React, {
   
    useEffect, useState } from 'react';

 const [userCount, setUserCount] = useState(0);

  useEffect(() => {
   
   
    // 从缓存中获取实时人数数据
    const cachedUserCount = localStorage.getItem('userCount');
    if (cachedUserCount) {
   
   
      setUserCount(parseInt(cachedUserCount));
    }

    // 发起请求获取最新的实时人数数据
    fetchUserCount();
  }, []);

  const fetchUserCount = () => {
   
   
    // 模拟请求实时人数数据的API接口，这里用 setTimeout 来模拟异步请求
    setTimeout(() => {
   
   
      const latestUserCount = Math.floor(Math.random() * 100); // 假设获取到的实时人数数据

      // 更新实时人数显示
      setUserCount(latestUserCount);

      // 将最新数据存储在缓存中
      localStorage.setItem('userCount', latestUserCount.toString());
    }, 2000); // 假设请求耗时2秒
  };


  //最后 

  return (
    <div>
      <h2>实时在线人数：{
   
   userCount}</h2>
    </div>
  );

定时更新：前端可以通过定时器来周期性地获取最新的实时人数数据，而不是实时监听服务器推送。这样可以减少频繁的网络请求。

虚拟化渲染：使用虚拟化列表（Virtualized List）等技术，只渲染当前可见的人数数据，而不是全部数据。这可以显著减少DOM操作和内存占用。

这里着重整理下虚拟化渲染 这种情况，只有超多数据量的时候才推荐使用。处理大量数据的高效渲染。它通过只渲染当前可见区域的部分数据，而不是将整个数据集一次性全部渲染到页面上，从而提高性能和响应速度。

Virtualized代码示例

首先，安装React和React Virtualized：


npm install react react-dom react-virtualized

然后，使用如下代码示例来实现虚拟化渲染：

import {
   
    List } from 'react-virtualized';

  // 模拟大量数据
  const data = Array.from({
   
    length: 10000 }, (_, index) => ({
   
   
    id: index,
    name: `Item ${
     
     index}`,
  }));


 // 渲染每个列表项
  const rowRenderer = ({
   
    index, key, style }) => {
   
   
    const item = data[index];
    return (
      <div key={
   
   key} style={
   
   style}>
        {
   
   item.name}
      </div>
    );
  };


 return (
    <List
      width={
   
   300} // 列表宽度
      height={
   
   400} // 列表高度
      rowCount={
   
   data.length} // 列表项数量
      rowHeight={
   
   30} // 每个列表项的高度
      rowRenderer={
   
   rowRenderer} // 自定义渲染每个列表项的函数
    />
  );

在上面的代码中，我们创建了一个名为LargeDataList的组件。我们使用Array.from方法生成了一个包含10000个数据项的数组，并通过rowRenderer函数定义每个列表项的渲染方式。

最后，我们使用<List>组件来进行虚拟化渲染。这个组件来自React Virtualized库，它接受一些必要的属性，如width（宽度）、height（高度）、rowCount（列表项数量）、rowHeight（每个列表项的高度）和rowRenderer（渲染每个列表项的函数）。

不过话说，这好像有点跑题了...没关系，，可以用来处理查看正在观看直播的观众。哈哈哈哈

总结

直接让后端来干吧！！

开玩笑~前端后端如同兄弟，同手足。但是！ 前端优化主要关注页面渲染、网络请求和数据展示方面，着重于提升用户体验；后端优化则主要关注数据存储、查询和实时推送等方面，着重于提高系统的性能和可扩展性。通过前后端的协同优化，可以实现更高效、更稳定的实时人数显示。

本文同步我的技术文档

如何处理直播实时在线人数显示并且最小化性能和资源消耗？

一、了解直播技术

二、数据采集与传输

三、前端展示与更新

缓存技术

异步更新机制

精细化界面渲染

四、性能监测与优化

五、前端和后端的优化区别

前端优化

总结

热门文章

最新文章

相关电子书

相关实验场景

热门

活动广场

任务中心

开发者评测

高校计划

乘风者计划

训练营

阿里云MVP

话题

直播

下载

镜像站

技术资料

插件

如何处理直播实时在线人数显示并且最小化性能和资源消耗？

一、了解直播技术

二、数据采集与传输

三、前端展示与更新

缓存技术

异步更新机制

精细化界面渲染

四、性能监测与优化

五、前端和后端的优化区别

前端优化

总结

热门文章

最新文章

相关电子书

相关实验场景