2路视频流阿里云4核服务器cpu占用60%？

针对阿里云4核服务器处理2路视频流时CPU占用率达到60%的情况，以下是逐步分析与解决方案：

1. 确认视频流参数

• 分辨率与帧率：检查视频流是否为1080p/30fps或更高规格。例如：

  ffprobe -v error -select_streams v:0 -show_entries stream=width,height,r_frame_rate -of csv=p=0 input.mp4

  • 若分辨率过高（如4K），考虑使用转码降低至720p。
  • 调整帧率至25fps或以下（如-r 25）。

• 编码格式：

  • H.264比H.265更节省计算资源。若使用H.265，可转码为H.264：

    ffmpeg -i input.mp4 -c:v libx264 -preset fast -crf 23 output.mp4

2. 优化FFmpeg处理

• 降低转码负载：

  • 使用-preset faster或-preset veryfast提速编码：

    ffmpeg -i input.mp4 -c:v libx264 -preset veryfast -crf 25 output.mp4

  • 减少CRF值（如23→28）以牺牲画质换取性能。

• 硬件提速：

  • 阿里云GPU实例：切换至gn6i等带NVIDIA T4的实例，使用NVENC：

    ffmpeg -hwaccel cuvid -c:v h264_cuvid -i input.mp4 -c:v h264_nvenc -preset p7 -tune ll output.mp4

  • Intel QSV（若实例支持）：

    ffmpeg -hwaccel qsv -c:v h264_qsv -i input.mp4 -c:v h264_qsv -global_quality 25 output.mp4

3. 检查进程与资源

• 监控工具：

  • top或htop查看各进程CPU占用。
  • nvidia-smi（GPU实例）确认是否启用硬件提速。

• 隔离测试：

  • 单独运行每路视频流，观察CPU占用是否线性增加（如单路30%→两路60%）。

4. 服务器配置调整

• 实例规格：

  • 若持续高负载，升级至8核（如ecs.g7ne.xlarge）或使用弹性裸金属服务器应对高计算需求。

• 负载均衡：

  • 使用多台低配服务器分流处理，通过SLB分配请求。

5. 其他优化

• 减少音频处理：
  • 若无需音频，禁用音频流：

    ffmpeg -i input.mp4 -an -c:v libx264 output.mp4

• 容器化部署：
  • 使用Docker限制单路流资源：

    docker run --cpus 1.5 -v /data:/app ffmpeg_container ffmpeg [参数]

6. 阿里云特定优化

• 启用ESSD AutoPL：避免存储I/O瓶颈。
• 云监控设置：配置CPU报警阈值（如>70%），触发自动扩容（需配合弹性伸缩服务）。

总结建议

• 短期：优先启用硬件提速（如NVENC）并降低视频参数。
• 长期：评估升级实例或分布式处理架构，如使用阿里云媒体处理服务托管转码任务。

通过上述步骤，可显著降低CPU占用率或提升处理能力。若问题仍存，建议抓取FFmpeg日志或联系阿里云技术支持进行深度分析。