在为郑州多家制造与电商企业做海外直播系统时，最先暴露的不是编码器，而是跨洋链路的抖动与丢包：观众端延迟飙升、卡顿重连、清晰度突降。我的第一个感悟是——先把网络问题定量化，再谈任何架构。于是我们以RTT、抖动、丢包率和MOS为核心指标，建立了可复现的网络场景库，避免靠主观投诉改架构。

      技术选型上，我把浏览器方向的低延迟留给WebRTC，推流端采用SRT或RTMP做冗余；核心转发选用mediasoup作为SFU，边缘用SRS做RTMP兼容。为什么这样组合？实操证明：WebRTC在交互和毫秒级延迟上胜出，SRT在跨国贡献链路上更稳健——尤其开启Selective Repeat+丢包重传时。

      传输层调优很关键：在服务器上把net.core.rmem_max/wmem_max拉高，调整UDP缓冲区，避免PMTU导致的分片；GOP长度从2s压到0.5–1s以降低编码延迟，但要配合更小的B帧或直接禁用B帧以稳定编码延迟。我经常用iperf3、mtr、tshark回放真实流水包，找到MTU或中间设备丢包点。

      对抗跨境长距离问题，选择多CDN+Anycast很实际：在香港、洛杉矶、荷兰等点放PoP，边缘做低延迟转码（FFmpeg+NVENC/Quick Sync），源站保持较高带宽冗余。经验告诉我：多CDN不是越多越好，而是要有自动切换与回退策略，以及每条线路的可观测性。

      错误恢复策略是实战中最常救场的：WebRTC的NACK与PLI、基于SRT的NAK+ARQ、以及应用层FEC（Reed‑Solomon）三管齐下。我在一次春节大促中通过增加FEC并临时降级分辨率，避免了30%丢包下的大范围崩溃——这是比事前优化更直接的手段。

      监控与调试不可偷工：Prometheus采集rtp/rtcp指标，Grafana做延迟热图；用tc/netem复现延迟和抖动，tshark抓包做逐包分析；部署端到端的canary流，自动化回归异常。实操提醒：硬件编码器的驱动与容器化常常是运维异类，需要提前搭建GPU映像并做兼容性验证。

      总结几条我常给团队的建议：先量化网络，再用混合传输策略；把边缘转码和多CDN做成可编排的能力，而非一次性集成；每次优化都用可复现的场景验证。未来可以关注WebRTC在AV1下的带宽效率与QUIC/HTTP3在边缘分发的演进，实操中要保持小步迭代。