1.背景

某次嘉宾直播重保项目中，直播中出现了声音卡顿、爆音问题，经过排查得出一个结论：嘉宾直播时手机处于充电状态，手机出现发热导致降频，发热降频导致系统采集线程调度出现问题，属于系统行为，影响到系统采集的输入输出，最终出现声音异常问题。

该结论乍一听似乎没什么说服力，很容易让人不认同这个结论，并且有一些质疑问题，比如：

• 问题一：如果是性能问题，为什么她说话感觉不卡，而是爆音的现象？
• 问题二：通过对音视频采集的埋点等信息能更精确的定位吗？“发热降频导致的系统采集线程调度出问题，属于系统行为”是明确结论还是推断？怎么判定的？
• 问题三：CPU 为什么异常变高？

很多同学都知道 iOS 发热降频这个事情，但是可能不太清楚如何量化影响、如何系统化或者说量化去分析。

本文将基于这个典型案例，做一个系统性的分析，分享 iOS 发热降频的基本概念与处理经验，希望能够解决大家对 iOS 发热降频的一些疑惑，帮助大家在下次遇到类似问题时，能够知道如何分析问题、如何发现证据、如何解决问题。

2.基本概念

2.1.AURemoteIO 线程

AURemoteIO:IOThread 是系统创建专门用于采集和播放或者说是输入、输出的线程，有两个特点：

• 输入输出是串行的，所以相互之间会受到影响；
• 线程回调时间是稳定的，且要求实时性非常高，如果存在阻塞，会导致输入输出都受到影响，出现声音异常。异常现象会根据阻塞程度不同而不同，轻微阻塞采集数据不连续，严重一些会明显感觉卡顿、爆音，极其严重的情况会直接导致采集线程关掉出无声数据，这一点解释了背景中提到的问题一。

2.2.iOS 的线程调度

2.21.概述

由于 Mach 具有处理器集的抽象，所以从某个角度说，Mach 比 Linux 和 Windows 更擅长管理多核处理器。

2.22.上下文切换

暂停某个线程的执行，并且将其寄存器状态记录在某个预定义的内存位置中。当一个线程被抢占时，CPU 寄存器中会记住另一个线程保存的线程状态，从而恢复那个线程的执行。

一个线程在 CPU 上可以执行任意长的时间。CPU 寄存器中填满了线程的状态，这个执行过程一直在延续，直到发生下面某种情况：

• 线程终止
• 线程自愿放弃
• 外部中断打断了线程的执行，外部中断要求 CPU 保存线程状态并且立即执行中断处理代码

2.23.优先级

每一个线程都被分配了优先级，优先级直接影响线程被调度的频率。每一个操作系统都提供了一个这种优先级的范围：Windows 有 32 个优先级，Linux 有 140 个优先级，Mach 有 128 个优先级。

内核线程的最低优先级为 80，比用户态线程的优先级要高。可以保证内核以及用户维护管理的线程能够抢占用户态的线程。

2.3.iPhone 性能与电池的关系

苹果系统在进入低电量模式时都会回收一部分系统资源，降低处理器主频来保证系统的稳定性，也就是我们俗称的降频。

在需要更极端的性能管理的情况下，用户可能会发现以下影响：

• App 启动时间变长
• 滚动时帧速率降低
• 背光灯变暗（可在“控制中心”手动调整）
• 扬声器音量降低幅度高达 -3dB
• 部分 App 的帧速率逐渐降低
• 在最极端的情况下，相机闪光灯会被停用（会显示在相机用户界面上）
• 在后台刷新的 App 在启动时可能需要重新载入

iOS11.1 以上系统都有降频策略；系统>=iOS13.1，默认开启降频功能，但用户可以手动选择关闭。iOS 系统常见的降频策略有：

• 如果主动设置了省电模式，系统会主动降频。
• 如果硬件设备老化，如电池老化（设置->电池容量峰值<80%），也会出现降频。
• CPU 占用上升较快时，会加快降频。

2.4.能效

苹果系统在发热严重时同样会降频甚至降核。

3.某嘉宾直播中 iOS 发热降频案例分析

某次嘉宾直播重保项目中，发现直播中出现了声音卡顿爆音问题。

排查沟通中，获得反馈：

在开播时没有出现相关问题，开播一段时间后，大概从20:36开始出现声音卡顿、爆音等问题。现象持续到 iPhone 手机换 Android 手机之前一直存在。过程中，强杀 APP 重开也不行。

过程中，存在充电和发热情况。

团队通过业务埋点发现，对应时刻（20:36），嘉宾的电池状态显示在充电(state=2)，但不是低电量模式，CPU 占比 131%。

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3.1经验分析

从嘉宾侧反馈的信息中，可以抽出几个关键信息：

1. 开播时没有出现问题，从 20:36 开始，说明：直播持续了一段时间后才出现；
2. 强杀 APP 重开也不行，说明：出现异常后，无法恢复，都说重启大法好，其实就是为了排除或者说是恢复命中的异常条件导致的问题，结果这次不好用了；
3. 存在充电和发热情况，且 CPU 占比达 131%；

从前两个点可以分析出，大概率原因不在代码里。第三点采集到的 CPU 数据异常高，过往经验正常的值应该在 50 - 60 左右。由此推测是命中降频了。

那怎么拿出证据呢？

3.2系统分析

3.2.状态上报

通过观测系统通知，获取电流状态和发热情况，上报埋点可以判断设备及系统情况，也可以响应通知做一些降级策略。

//注册电流状态通知

[[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self selector: @selector(yourMethodName:) name: NSProcessInfoPowerStateDidChangeNotification object: nil];

if ([[NSProcessInfo processInfo] isLowPowerModeEnabled]) {
    // Low Power Mode is enabled. Start reducing activity to conserve energy.
} else {
    // Low Power Mode is not enabled.
};

//注册发热情况通知
[[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self
      selector: @selector(yourMethodName:)
      name: NSProcessInfoThermalStateDidChangeNotification
      object: nil];

NSProcessInfoThermalState state = [[NSProcessInfo processInfo] thermalState];
if (state == NSProcessInfoThermalStateFair) {
// Thermals are fair. Consider taking proactive measures to prevent higher thermals.
} else if (state == NSProcessInfoThermalStateSerious) {
// Thermals are highly elevated. Help the system by taking corrective action.
} else if (state == NSProcessInfoThermalStateCritical) {
// Thermals are seriously elevated. Help the system by taking immediate corrective action.
} else {
// Thermals are okay. Go about your business.
};

此外，在介绍 AURemoteIO 线程时讲到过，线程回调时间是稳定且要求实时性非常高，如果存在阻塞，会导致输入输出都受到影响。出现声音异常，我们利用内部 SDK 工具针对 io 线程的耗时做了上报，通过耗时的异常增加可以判断出线程时间片被抢占后的挂起现象。

下图中，三列数据，左侧是事件时间点，中间是输入，右侧是输出。可以看到，20:34:07-20:34:37 这段时间中，输入是正常状态，维持在 1.42-1.64 区间。从 20:34:47 开始的 1 秒时间内，输入出现了大幅提升，最低为 3.60，最高甚至达到了 50.89 ，超出了正常数值的很多倍。 20:34:47 - 20:35:47 这个时间点，也和嘉宾侧反馈的问题出现时间相近。

3.3工具分析

降频情况：

正常情况：

从 System load 看降频下的黄色占了绝大部分，可以从中判断出，降频后绝大多数时刻线程负载都超出了 CPU 性能，接下来我们再看看线程调度情况。

降频情况：

正常情况：

从 audioMixerThread 线程看，发热情况下黄色被抢占的时间明显增多，在资源紧缺（发热降频、低端机、耗时任务数较多）的时候，低优先级线程会被高优先级的线程抢占的比较严重，比如，系统开辟的高优先级线程（UI 线程、coreanimation、AppleBCMWLANBusInterfacePCIe 等等）。当然， Mach 系统并不会让低优先级的线程一直处于饥饿状态，会根据系统实际情况去调整优先级，audioMixerThread 在后面从 27 的优先级调高到了 31。

正常情况：

降频情况：

另外，虽然 AURemoteIO 有较高的线程优先级，但依然有可能被更高优先级的线程抢占，且在资源紧缺的情况下，线程的执行时间明显减少至正常情况的三分之一。正常情况：1600us 左右 降频情况：500us 左右。（注：此次截图是基于 demo 模拟测试，如果在抖音上测试会更严重）

4.如何避免 iOS 发热降频导致直播声音卡顿、爆音问题

4.1重保增加约束

• 项目重保时，约束用户手机至少保持 80% 以上的电量，最好是充满。如果无法保证电量充足的条件，则需要指导用户手动设定低电流时禁止开启低电量模式（节能模式），建议用户不要一边直播一边充电。
• 部分重保场景，推荐主播用水冷，降低手机发热出现几率；
• 采用性能更好的 iPhone 机型，这里的性能更好并不完全等价于更高端，而是跟系统版本和特定机型都有关系，比如 14.5.1 版本系统就被吐槽降频严重，以及过往经验显示 iPhone X 发热后降频非常严重。

4.2优化降低能耗

在正常情况下，我们可以进一步优化能耗，从而降低发热的可能性，或让发热来的更慢一些。这里提几点：

• 为需要保证实时性的任务提供更高优先级的线程。
• 有效地使用网络至关重要，尽可能通过减少调度事务以及使用高效的 API 来消除开销成本。网络传输是直播场景的能耗大头。
• 对繁重开销大的线程任务进行分析，尝试优化线程执行任务的复杂度。例如避免不必要的数据拷贝，降低算法逻辑的时间控件复杂度（算法实时性简化），或者利用SIMD指令集进行并行化处理；以上这些手段的最终目的就是降低 CPU 在单个函数/线程上的执行周期。

结语

遇到这类案例，通常情况下解释难度较大，给出直播声音卡顿、爆音是由于 iOS 发热降频造成的这类结论，天然会给人一种甩锅的感觉。

所以，我们更应该充分分析、拿出证据，在分析的过程中自身可以获得很多，也解决了实际问题，从一个小点展开去分析，发现越深入越有意思，很多点都可以深入挖掘。

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作者：字节跳动技术团队 链接：https://juejin.cn/post/7140535538901073928