WebRTC 中的客户端 CPU 管理
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内容提要
WebRTC 客户端的 CPU 管理常被忽视，主要关注网络问题。监控网络和 CPU 可提升用户体验。通过分析视频编码和解码时间，以及使用 WebRTC 指标，可以估算 CPU 负载。计算压力 API 仍在实验阶段，而 rtcStats 工具有助于解决 CPU 负载问题。
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关键要点
- WebRTC 中的客户端 CPU 管理经常被忽视，人们往往更关注网络问题。
- 同时监控网络和 CPU 可以提升用户体验并预防性能问题。
- 通过分析视频编码时间、解码时间和使用 WebRTC 指标的质量限制来估算 CPU 负载。
- 计算压力 API 旨在提供对 CPU 状态更深入的洞察，但目前仍处于实验阶段。
- 使用 rtcStats 等工具有助于收集指标并有效解决 CPU 负载问题。
- WebRTC 客户端资源管理需重点关注网络、CPU 和内存，优先级依次为：网络传输量过大或过小。
- 网络统计信息并不能总是帮助找到问题所在，主动监控网络和 CPU 使用情况是必要的。
- 了解 CPU 使用率百分比不利于保护用户隐私，因此只能通过估算 CPU 状态来处理。
- 估算 WebRTC 客户端 CPU 状态的三种方法包括视频编码时间、视频解码时间和质量限制。
- Compute Pressure API 旨在允许 Web 应用程序注册计算压力回调函数，但尚未普及。
- 使用 rtcStats 收集所有 getStats() 指标，以便更好地分析和解决 CPU 负载问题。
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