从webrtc源码学习毫秒级计速器

在项目开发中，经常会需要一个计速器或限速器，尤其是网络方面，需要计算当前码率或者限制码率大小。在webrtc中就有很多网络策略值得借鉴，今天从webrtc源码中学习毫秒级计速器。

先看下一些RateStatistics成员变量：

Bucket中的samples表示采样次数，sum表示采样值总和。每一毫秒一个Bucket，创建“滑动窗口”，循环利用，大小为max_window_size。通过accumulated_count_、oldest_time_和scale_可计算出某一时刻的速率；oldest_time、oldest_index_和buckets_用户删除过时的记录。

接下来看下函数，主要就是三个Update，Rate，EraseOld。Update函数用于更新指定时刻的采样值：

首先删除过时的记录，因为buckets_是循环利用的，如果不删除过时的记录，新记录会在过时的老记录上进行叠加，这显然是不正确的。通过now_ms、oldest_time_和oldest_index_计算出存储位置index值，然后累加buckets_[index]和accumulated_count_等。

Rate函数获取指定时刻的速率：

首先还是删除过时的记录，不然计算出来不是最新窗口的速率，导致存在误差。接着是临界情况的判断，然后计算速率，上面代码用这个公式：rate = accumulated_count_ / active_window_size * scale_表达，可能更容易理解。这是个通用计速器，scale不同，可以演化出不同的计速器；以统计码率为例，那么Update函数以当前毫秒数和字节数为参数，而scale_应该等于8000。因为accumulated_count_ / active_window_size表示每毫秒传输的字节数，通过scale_转换为bps单位。

EraseOld函数删除过时的记录：

这里就是一个循环，对于过时记录，重新初始化bucket，更新accumulated_count_和num_samples_。循环条件里面增加num_samples_>0，可以提升一些效率。

整体逻辑比较简单，对外接口就是更新采样值，获取速率两个。注意点就是一些临界判断，比如什么时候才能获取可用的速率等。