优酷弱网平台落地实践

作者:孙长浩(火炏)

弱网环境下的质量保障一直是公认的难题,实际生活中每个人都会遇到弱网环境,比如用户在景区地铁里,高铁上,电梯中,景区周边等场景使用APP大概率都会遇到弱网场景。优酷作为视频内容APP,对网络的要求特征为持续时间长,带宽平稳等,所以对弱网环境尤其敏感。在弱网环境下,用户会遇到诸如卡顿、停止播放等体验问题。我们通过分析埋点数据可以清晰的看到目前线上的错误码中,网络(弱网)相关的错误码类型占比已经超过一半以上。因此,为了提高版本上线质量,有效的模拟线上网络环境,弱网环境下的测试是不可或缺的线下测试组成部分。

基于此,优酷弱网平台从业务的实际痛点出发,针对弱网进行标准化的分级定义,对场景进行精确测量,对线上回溯数据进行精准回放,并对线下/线上弱网模型匹配训练。通过平台化的方式,提供统一的使用和接入方法,不断积累和沉淀更明确的衡量指标以及合理性的标准判断,给测试和开发人员提供更有效的弱网仿真模型。本文就将结合业务场景,展开聊聊优酷弱网测试平台的控制原理、技术实现以及具体业务的使用情况。

弱网认知及原理

弱网认知

弱网没有严格的指标进行定义,实际可以理解为用户在实际使用个人业务时因信号波动、网络拥堵等原因造成的业务使用体感差,从而进行的一种体感性描述。

根据用户的实际场景,造成弱网的原因一般有两种:

  1. 物理硬件导致:比如离路由器过远,信号强度低,也有周边干扰大,导致误码率高等情况均会导致用户弱网;
  2. IP网络传输性能弱:比如网络节点性能过载,运营商网络限制,跨网传输等等。

可参考下图进行理解

通过上图两种场景可以看到整体网络构造比较复杂,存在模拟难、无法量化的问题,无法制定统一标准。因此,我们尝试通过其他方式来进行量化。通过参考 RFC2544 文档,我们得知衡量网络性能好坏的方法可以通过吞吐量、丢包率、延时、背靠背四个维度进行衡量,定义标准。因背靠背主要测试转发能力,因此大多数采用前三项进行衡量。

弱网控制原理

由下图TCP/IP协议传输过程,弱网控制主要有两种场景:硬件控制和软件控制。

### 使用Python实现优酷页内容爬取 对于使用Python来抓取优酷站的内容,需要注意的是,现代站通常采用动态加载的方式呈现页面内容,这意味着传统的HTML解析方法可能无法直接获取到所需的信息。为了有效地从像优酷这样的平台上提取数据,建议采取以下策略: #### 动态页面处理方式 由于许多在线平台(包括优酷)会通过JavaScript异步请求服务器以填充页面中的媒体列表和其他交互元素,因此简单的HTTP GET请求往往只返回初始静态HTML文档而缺少实际想要的数据。针对这种情况,可以考虑利用Selenium WebDriver模拟浏览器行为执行这些脚本并等待其完成渲染后再进行DOM操作。 ```python from selenium import webdriver from bs4 import BeautifulSoup as soup import time driver = webdriver.Chrome() # 或者 Firefox(), Edge() url = "https://v.youku.com/v_show/id_XMzYwNjIyNDgw.html" driver.get(url) time.sleep(5) # 给予足够的时间让页面完全加载完毕 content = driver.page_source parsed_html = soup(content, 'lxml') # 进一步解析 parsed_html 来定位感兴趣的节点... ``` #### API接口调用 如果目标是特定类型的资源或信息,则更有效的方法可能是查找是否有公开可用的API服务提供访问权限。一些大型视频分享站点确实提供了官方RESTful APIs供开发者合法地查询和检索资料;查阅相关文档能够帮助找到最合适的解决方案[^2]。 #### 数据保护措施应对 值得注意的是,在尝试任何自动化手段之前应当仔细阅读目标站的服务条款以及robots.txt文件了解哪些部分允许被索引器访问。此外,频繁的大规模请求可能会触发反爬机制导致IP封禁等问题发生。为了避免这些问题的发生,可以在程序设计上加入随机延时、设置合理的并发数量限制等优化措施[^1]。
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