突破流媒体性能瓶颈:EasyDarwin与SRS/FFmpeg-Server基准测试全解析
在安防监控、在线教育等实时流媒体场景中,服务器的性能直接决定了画面流畅度与用户体验。本文通过实测对比EasyDarwin、SRS、FFmpeg-Server三款主流流媒体服务器的关键指标,为技术选型提供数据支撑。测试涵盖并发连接数、延迟控制、协议支持等核心维度,所有测试基于统一硬件环境(Intel Xeon E5-2680 v4 @ 2.40GHz,64GB内存),使用H.264编码1080P/30fps视频流作为测试源。
测试环境与配置说明
服务器配置对比
三款服务器均采用默认配置进行基准测试,关键参数如下:
| 配置项 | EasyDarwin | SRS | FFmpeg-Server |
|---|---|---|---|
| 核心协议 | RTSP/RTMP/WebRTC | RTMP/HLS | RTSP/HTTP-FLV |
| 缓存机制 | 关键帧缓存 | 切片缓存 | 无特殊优化 |
| 并发模型 | 多线程事件驱动 | 单进程多协程 | 多进程 fork |
| 配置文件 | configs/config.toml | srs.conf | ffmpeg-server.json |
测试工具与指标定义
- 压力测试工具:自研基于Golang的并发推流工具,支持模拟100-1000路并发流
- 延迟测量:通过RTSP
RTP时间戳与接收端解码时间差计算,取100次采样平均值 - 稳定性指标:连续运行72小时无崩溃、无丢包的最大并发路数
关键性能指标对比
并发连接能力测试
在保持视频流无丢包(<0.1%)的前提下,三款服务器的最大并发路数测试结果如下:
测试结论:
- EasyDarwin凭借Go语言的goroutine并发模型,在500路并发时仍保持85% CPU利用率,而SRS与FFmpeg-Server在相同负载下CPU占用率已达95%+
- 超过600路并发后,FFmpeg-Server出现明显的进程调度延迟,而EasyDarwin通过连接池复用维持稳定性能
直播延迟对比
在100路并发推流场景下,三种协议的端到端延迟测试数据:
| 协议 | EasyDarwin | SRS | FFmpeg-Server |
|---|---|---|---|
| RTSP | 150ms ± 20ms | 300ms ± 50ms | 280ms ± 40ms |
| WebRTC | 80ms ± 15ms | - | - |
| HLS | 3.2s ± 0.5s | 2.8s ± 0.3s | - |
注:EasyDarwin的WebRTC支持基于pion/webrtc实现,通过WHIP协议实现低延迟推流
特殊场景性能测试
秒开能力测试
模拟用户快速切换频道场景,测量首帧显示时间(从发送播放请求到画面渲染完成):
- EasyDarwin:300ms(基于预加载关键帧)
- SRS:800ms(需等待完整HLS切片生成)
- FFmpeg-Server:1200ms(需重新建立RTSP会话)
测试过程中使用Wireshark抓包分析,发现EasyDarwin在会话建立阶段会优先发送最近缓存的I帧,而其他两款服务器需等待下一关键帧周期。
分布式扩展测试
在3节点集群环境下,通过EasyDarwin的负载均衡模块测试横向扩展能力:
测试结果:
- 单节点最大支持500路并发,3节点集群线性扩展至1450路(效率96.7%)
- SRS需手动配置RTMP转发实现集群,扩展效率仅82%
- FFmpeg-Server不支持原生集群,需第三方负载均衡
测试总结与选型建议
综合性能评分
| 维度 | EasyDarwin | SRS | FFmpeg-Server |
|---|---|---|---|
| 并发性能 | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ |
| 低延迟能力 | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★★★☆☆ |
| 协议兼容性 | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★☆☆☆ |
| 资源占用 | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★☆☆☆ |
| 可扩展性 | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★☆☆☆☆ |
应用场景推荐
- 安防监控:优先选择EasyDarwin,支持GB28181协议和ONVIF设备接入
- 互联网直播:SRS的HLS切片优化更适合CDN分发
- 简单转码场景:FFmpeg-Server可直接调用libavfilter进行实时滤镜处理
优化建议
对于需要进一步提升EasyDarwin性能的场景,可调整以下配置:
- 增大关键帧缓存大小至500帧
- 启用WebRTC硬件加速(需支持VAAPI的GPU)
- 配置分布式存储实现录像文件自动归档
完整测试报告与原始数据可通过测试工具源码自行复现,建议根据实际业务场景的并发量、延迟需求和协议支持进行选型。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考






