对于市面主流云游戏技术分析和技术实现的分析

        云游戏，是将传统Windows端的游戏，捕获游戏渲染出来的的音视频画面，通过流的形式传送到终端，终端上不再需要安装游戏，各类终端比如说电视、手机、PC、平板都可以运行。

        优点是不需要关心游戏怎么去适配不同的软硬件平台、终端性能够不够等等这些问题。云游戏这个概念本身是非常好的，在2009年的时候，这个技术就已经出现了，美国有家叫Onlive 的公司第一个推出云游戏服务，但是他最终在商业上还是失败了，技术最后被索尼公司收购，并运用在PS Now上。云游戏的概念虽然非常好，但里面技术挑战性非常高，有非常多的技术问题需要解决，那个时代可能还比较早，软硬件都还不太成熟，所以最后没有能够成功的商业化。到了现在这个时间点上，云游戏技术开始慢慢成熟起来，已经具备了商业化的基础。

        对云游戏来说，用户主要会关心画质、操控和延迟问题，玩即时性强的游戏，如果发生卡顿，延迟达到50MS以上，那对用户的感知就会比较差。所以云游戏的重点是要尽量降低延迟、并将画质保持在相对可以接受的程度。

        目前，一般的云游戏公司都是通过尽可能多的部署节点，将整体延迟控制到50毫秒以下，在这样的延迟水平下玩格斗游戏赛车游戏感觉都是可以接收的。

        一般的云游戏服务器单台可以支持到 20-50 路的游戏并发，也就是单台服务器可以同时为 50 个玩家提供服务，单个并发用户的整体服务器硬件成本在500元左右，可以说是一个非常有竞争力的成本。

        当年 OnLive 失败的主要原因是因为他的硬件成本非常高，他的一台服务器仅能服务一个用户，单个并发用户的成本可能就要上万，在这样的成本水平上要实现商业上的成功是非常困难的。目前这个项目已经在小范围的内测，他们主要是 toB 的业务，为宽带运营商提供增值游戏服务。

云游戏的技术挑战

１、实时性

        游戏的整体延迟包括了游戏逻辑运算时间、音画渲染的时间，加上编码的延时、网路传输的延时、客户端解码的延时、客户端向服务端发送控制信息的延时，云游戏的实时性要达到一个可令玩家接受的程度，这个技术挑战是非常高的，当然也要依靠硬件和网络本身的性能，如果没有足够的带宽也不可能做到。

２、虚拟化技术

        虚拟化在服务端已经非常成熟，通过虚拟机技术以及各种容器技术，但是在桌面上就不是那么成熟，普通的虚拟桌面不支持 GPU 的虚拟化，而游戏非常依赖 GPU 渲染，若没有 GPU 的虚拟化就没办法实现云游戏了，所以虚拟化是一个很大的技术瓶颈。

３、成本与回报

        每个并发用户的服务器硬件成本关系到这个模式能否成功商业化，如果成本超出了用户可接受的范围，那就没有办法实现盈利。

４、运维管理

        云游戏的运维管理跟传统的服务器运维管理不一样，因为用到的服务器硬件不一样，同时硬件负载又很高，这对运维管理提出了新的挑战，所以在技术上就要解决这些问题。

        android平台也是非常适合做云游戏。服务器跑个android游戏再传到android设备上这个概念看上去比较怪异，但实际上IPTV运营商非常喜欢这个概念，因为机顶盒不允许安装第三方的应用，监控比较严，通过云端化来绕过这种限制，这对机顶盒这种产品非常有帮助，所以android平台也是要考虑的。但今天主要是介绍 windows 平台游戏的虚拟化，android上是用硬件方案跑的，所以就不介绍了。

        windows游戏的虚拟化技术主要是两条路线。一个是虚拟机方案，但主要问题是 GPU 虚拟化技术不成熟，可能需要一些专业级的显卡支持，成本非常高、性能损耗非常大，每一个游戏都跑一个 Guest OS 非常浪费内存。同时windows 上也缺少可用的容器级技术，我们只能采取 API Hook 方式手工实现虚拟化，我们称之为 Sandbox 方案。

        Sandbox方案就是把游戏所用到的系统 API 全部hook接管，让游戏认为自己运行在一个正常的 OS 上面，但实际上是接管的一个 OS。这样做的好处是性能损耗很小，基本上没有额外的损耗，但是比较痛苦的要针对每个 API 做适配，需要对每个游戏进行适配，而且游戏通常不开源，游戏开发商通常也不会配合你去修改代码，需要一些 hack 技术来针对每个游戏做适配。

技术实现细节

１、图像和声音的采集

        图形API有 DirectX 9,10,11,12还有OpenGL，接管这些API后就可以把画面重定向到视频编码器，不不在屏幕上输出了。音频比较简单，只要接管Windows Audio Session API就可以了。

２、输入操作的虚拟化

        手柄比较麻烦，因为手柄支持的API接口比较多样化，比如 DirectInput, XInput, RawInput，还有些游戏直接读 USB 设备，实现这些API的接管工作是比较琐碎的。

３、存储的虚拟化分

        一是游戏的资源部分，比如执行程序、图片、声音等等。这些资源文件都是只读的，需要一个共享存储来放这些文件，因为这些文件体积比较大，通常一个游戏需要几十个G的容量，如果全部都放在本地节点上的话，对节点的存储容量要求很大，而且以后更新维护起来也比较困难。所以我们用 NAS 来共享这些文件，这么做的网络 I/O 开销会非常大，后面我会介绍如何来优化这一块。第二是用户配置和存档数据等等可变数据，这些数据需要集中化存储，同时可能存在跨机房的访问需求。用户离机房越近延迟越小，所以需要多地、异地部署服务器，让玩家在全球漫游访问你的服务，这需要有跨机房文件共享的能力。

４、其他需要适配的内容

        比如游戏一般都是单实例，需要绕过游戏的防多启动机制。还有些游戏无法后台窗口运行，我们需要通过 API Hook 的方式，让游戏认为它处于一个正常的状态。最理想的适配方式是通过 SDK，让 CP 来适配你的云游戏平台，但目前来说还不实际，因为云游戏的商业化还没有完全的落地，需要技术去慢慢的推进。

５、音视频编码技术

        目前主流的云游戏的视频压缩采用的是 H.264 编码，帧率达到60FPS，对网络和硬件的要求过高，暂时还做不到。音频编码使用AAC、OPUS。

        目前用软件编码器基本不可行，一路视频编码就要消耗掉一个CPU核的资源，跑个三四路就把 CPU 资源吃光了，游戏就没办法运行了。幸运的是三大硬件厂商 Intel、AMD 和 NVIDIA 都推出了自己的硬件编码器，Intel的CPU自带硬件编码器，支持20+路的720P实时编码没有问题。NVIDIA 的硬件编码性能更高，可以直接对GPU的 FrameBuffer 做编码并传到 CPU 上，节省了很多内存的拷贝，目前性能相对是最好的。

６、视频编码的参数调优

        首先避免使用 B 帧以减小延迟；较大的 GOP 设置来减少 I 帧的比例，保证每一帧消耗的码率都在一个最大可控的范围内；0 延迟设置，保证每输入一帧数据编码器都立刻输出这帧的编码数据，避免编码器缓冲帧数据；

        速率控制，使用ＣＢＲ的算法是不适合的，因为游戏中经常会存在一段时间的静止画面，此时比特率很低，对接下来的变化帧编码器就会分配大量的比特来编码，这就会造成这一帧数据特别巨大，从而带来了额外的网络数据传输延迟。所以通常采用ＣＢＲ算法，在保证比特率总体在最大范围内的同时，保证每一帧消耗的码率都在一个最大可控的范围内，确保每帧的数据传输延迟可控。

７、终端的视频解码优化

        H264 的解码是比较头疼的，因为android平台适配起来比较痛苦，尤其是它的硬件解码坑非常多。如果直接使用mediacodec封装的硬件解码器，那个延迟非常高，基本没有办法用。有一些芯片厂商会提供一个后门，让你把缓冲关掉直接输出画面，但是这需要对接具体的芯片厂商，无法做到通用，只适合一些机顶盒类的产品。所以还是需要用软件解码的方式来支持 0 延迟的输出。android设备的性能参差不齐，早期的低端芯片性能不满足实时解码 ，需要利用 GPU 做一些加速。

８、网络传输的优化

        传输通常为RUDP和TCP协议进行，因为H264 本身不支持容错，一旦丢包就会出现花屏，在下一个I帧到来前都无法恢复，通常要持续好几秒，严重影响用户体验，无法接受；而TCP 丢包的话只是出现几百毫秒的卡顿，通常TCP方式通过HLS进行数据传输。

最后

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