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奈飞工厂：算法优化实战

news 2025/8/25 13:00:37

一、引言

（一）奈飞业务规模与挑战

奈飞作为全球领先的流媒体平台，拥有庞大的用户基础（2.3 亿全球付费用户），每天处理数十亿次用户交互。在内容方面，平台上有 2 万 + 影视作品，如何让这些海量内容与用户个性化需求精准对接，成为其面临的巨大挑战，也凸显出算法优化的紧迫性。

（二）算法对奈飞的重要性

算法贯穿奈飞业务的各个环节，从内容推荐、视频编码传输到 CDN 分发等。精准的算法推荐能提升用户留存率与活跃度，高效的视频编码算法可降低带宽成本，优化的 CDN 分发算法能保障内容快速稳定传输，良好的算法是奈飞在激烈竞争的流媒体市场中保持领先地位的核心竞争力。

二、奈飞推荐算法：构建精准内容匹配引擎

（一）推荐系统目标与架构

核心目标
- 提升用户满意度：通过推荐符合用户兴趣的内容，让用户在平台上轻松找到喜欢的影视作品，增加用户观看时长和对平台的喜爱度。
- 提高内容发现率：帮助那些不是热门但优质的内容被合适的用户发现，挖掘内容的潜在价值，丰富用户的选择。
- 最大化商业价值：促进用户订阅和持续付费，通过精准推荐提升付费转化率，增加平台收入。
“漏斗式” 多阶段架构
- 召回阶段：从海量的影视作品库中，快速筛选出可能与用户相关的候选内容集合。采用基于协同过滤、内容过滤等多种算法，如基于用户历史观看行为的协同过滤算法，找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后从这些相似用户观看过的作品中召回候选内容；基于内容的过滤算法则根据影视作品的类型、演员、导演等特征，召回与用户之前观看过的内容特征相似的作品。
- 排序阶段：对召回的候选内容进行精细排序，综合考虑多种因素，如用户与内容的相关性、内容的质量、流行度等。利用机器学习模型，如逻辑回归、梯度提升决策树等，对每个候选内容进行打分，根据分数高低进行排序，确保最符合用户需求的内容排在前列。
- 重排阶段：对排序后的结果进行进一步调整，考虑一些业务规则和用户体验因素，如避免连续推荐相似类型的内容，保证推荐列表的多样性；根据用户当前的观看场景（如移动端、电视端等）对推荐结果进行优化，提升用户在不同场景下的观看体验。

（二）算法演进历程

传统机器学习阶段：早期，奈飞主要依赖传统的机器学习算法，如协同过滤算法。协同过滤算法分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤通过计算用户之间的相似度，找到与目标用户兴趣相似的用户群体，然后将这些相似用户喜欢的物品推荐给目标用户；基于物品的协同过滤则是计算物品之间的相似度，根据用户已经喜欢的物品，推荐与之相似的其他物品。这些算法在一定程度上能够实现内容推荐，但对于复杂的用户行为和海量的内容数据处理能力有限，推荐的精准度和效率有待提高。
深度学习阶段：随着深度学习技术的发展，奈飞引入了深度学习算法来改进推荐系统。深度学习模型，如多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）等，能够更好地处理非线性关系和序列数据。利用深度学习可以对用户的历史行为数据进行更深入的分析，捕捉用户兴趣的动态变化和复杂模式。例如，LSTM 网络可以处理用户观看历史的时间序列信息，了解用户在不同时间段的兴趣偏好变化，从而提供更贴合用户实时兴趣的推荐。
混合架构阶段：目前，奈飞形成了多种算法融合的混合架构。将传统机器学习算法与深度学习算法相结合，发挥各自的优势。例如，在召回阶段，先用基于协同过滤的传统算法快速筛选出大规模的候选集，然后利用深度学习模型对这些候选集进行二次筛选和排序，提高召回内容的质量和相关性。同时，还结合了强化学习等技术，根据用户的反馈不断优化推荐策略，使得推荐系统能够更加智能地适应不同用户的需求和行为变化。

（三）解决冷启动问题

新用户冷启动：对于新注册的用户，由于缺乏足够的历史行为数据，难以直接使用基于用户行为的推荐算法。奈飞采用基于用户注册信息和初始浏览行为的策略。例如，根据用户注册时选择的感兴趣的影视类型、演员等信息，推荐相关类型的热门影视作品；在用户初始浏览过程中，实时分析用户的点击、停留等行为，快速调整推荐内容。同时，利用热门内容和流行趋势进行推荐，先为新用户提供一些当前大众普遍喜爱的影视作品，让用户对平台内容有初步的了解和兴趣，随着用户在平台上产生更多行为数据，逐渐过渡到个性化推荐。
新内容冷启动：当平台上新发布一部影视作品时，由于没有用户观看历史数据，无法通过传统的协同过滤等算法进行推荐。奈飞利用内容的元数据，如影片的类型、导演、演员阵容、剧情简介等信息，与已有相似类型或相似创作团队的热门作品建立关联，将新内容推荐给对这些相关内容感兴趣的用户群体。此外，还会通过一些营销手段，如在首页推荐位展示、发送推送通知等，提高新内容的曝光度，吸引用户观看，从而积累初始的用户反馈数据，为后续基于用户行为的个性化推荐奠定基础。

三、视频编码算法：提升画质与降低带宽的平衡艺术

（一）传统编码方式局限

在奈飞发展初期，采用的传统视频编码方式通常为所有视频设置统一的码率级别。这种方式没有考虑到不同视频内容的特性差异，例如对于画面简单、运动较少的动画片（如《小猪佩奇》），使用高码率进行编码会造成带宽资源的浪费；而对于画面复杂、动作场景丰富的电影（如《复仇者联盟》系列），低码率编码又无法保证画面质量，导致用户观看体验不佳。同时，传统编码方式在处理不同分辨率和质量要求时，缺乏灵活性，难以在有限带宽下为用户提供最佳的画质体验。

（二）Per - Title 编码优化技术

技术原理：Per - Title 编码优化技术于 2015 年推出，其核心是依据每个视频的具体特性，如时间复杂度（画面中物体的运动情况）和空间复杂度（画面的细节丰富程度），来决定服务端编码的码率级别。奈飞没有深入研究时间复杂度、空间复杂度、码率与主观质量之间复杂的数学关系，而是采用了一种相对简单但有效的方法。将一个片源按照不同分辨率和码率的组合进行编码，然后计算每个编码版本的峰值信噪比（PSNR）值，绘制出码率 - 失真（R - D）曲线图。在 R - D 曲线图中，红色曲线代表 R - D 曲线的凸包，对于每个分辨率的曲线，选取最接近凸包的点作为最终的分辨率 - 码率参数，这样可以在保证视频质量的前提下，最大程度地提高编码效率。
效果展示：通过 Per - Title 编码优化技术，对于不同类型的视频能够实现更合理的码率分配。例如，对于画面简单的动画片，能够以较低的码率达到较高的质量，而对于画面复杂的电影，分配相对较高的码率以确保画面细节和动作场景的流畅呈现。与传统统一码率编码方式相比，在相同的带宽条件下，视频质量有了显著提升，或者在保证相同视频质量的情况下，能够节省大量的带宽资源，为奈飞在全球范围内向大量用户提供高质量视频流服务降低了成本压力。

（三）动态优化器（Dynamic Optimizer）技术

技术框架：动态优化器是一种基于视频中每个分镜（Shot）进行编码的框架。它会分析同一段视频在不同质量和分辨率下的效果，进而为整个编码过程提供更优的压缩轨迹，以实现进一步的优化。在这一过程中，奈飞使用自己开发的主观视频质量度量指标 VMAF 作为优化目标，旨在在观众可感知的范围内提供最优的视频流播质量。动态优化器的分析环节需要使用不同分辨率和质量（QP，量化参数）进行编码，这使得编码工作的复杂度大幅增加。并且改变了原本将视频按时长拆分编码的方式，而是按照分镜进行拆分并编码。例如，原本时长 1 小时的《怪奇物语》剧集，若按每 3 分钟一个块编码，可拆分为 20 个视频块；而基于分镜编码时，平均每个分镜长度为 4 秒，同一部剧集则需要处理 900 个分镜，编码单位数量大幅增加。
工程创新应对挑战
- 合并序列（Collation）：为解决编码单位数量激增带来的问题，引入合并序列概念。在一个合并序列中，将多个分镜整理到一起，把整数个分镜组合起来形成时长大约为 3 分钟的块，与最初基于视频块的编码模式类似。通过这种方式，计算实例可独立对块中的分镜进行编码，并分别应用预先定义好的编码参数，简化了资源分配工作。例如，在处理一系列连续分镜时，可将它们合并为一个块进行处理，这样在由原本针对数分钟长视频块进行编码的计算实例处理时，能更好地适应资源分配需求。
- 检查点（Checkpoint）：在基于分镜的编码系统中，每个分镜单独编码，创建检查点系统。当某个分镜编码完成后，其数据及元数据会立即存储起来。若在对块中其他分镜编码过程中计算实例丢失，已完成编码的分镜无需重新编码，只需从上次停止的地方继续处理，节约了大量运算资源。例如，在编码一个包含多个分镜的块时，若中途一个计算实例出现故障，之前已编码完成的分镜数据已保存，重新启动计算实例后，只需从故障点继续编码剩余分镜，大大提高了编码过程的容错性和效率。
实际效果提升：通过动态优化器技术，奈飞在视频编码方面取得了显著的效果提升。绘制优化后的全新编码方式（如 VP9 - Opt 和 AVCHi - Opt）的码率 - VMAF 曲线，并与传统编码方式对比。从视频库中选取数千个视频作为样本，计算不同码率下所有视频的 VMAF 得分平均值，绘制曲线。结果显示，在相同质量（如 VMAF = 80）情况下，优化后的编码器相比传统的 AVCMain 编码方式，码率大幅降低，如 VP9 - Opt 只需要不到 AVCMain 1/3 的码率即可实现相同质量的流播，AVCHi - Opt 也只需不到一半的码率。在相同带宽（如手机蜂窝网络平均带宽 250 kbps）下，优化后的编码器能显著提升视频质量，对比《主厨的餐桌》《十三个原因》等剧集中的画面截图，优化后的编码方式在材质表现、文字清晰度等方面有明显提升，视觉质量差异显著。

四、CDN 分发算法：保障内容快速稳定传输

（一）CDN 网络规模与需求

奈飞拥有庞大的 CDN 网络，其 Open Connect 服务器（有时也称作 Open Connect Appliances 或者 OCAs）分布在全球各地。随着奈飞用户数量的不断增长和视频内容的日益丰富，CDN 网络需要应对巨大的流量压力。确保在高并发情况下，用户能够快速、稳定地获取视频内容，成为 CDN 分发算法的关键需求。同时，要保证 CDN 网络中各个服务器的负载均衡，避免部分服务器过载而部分服务器闲置，以提高整个网络的资源利用率和服务稳定性。

（二）一致性哈希算法应用与局限

一致性哈希原理：奈飞最初使用一致性哈希算法在多个服务器中分发内容。一致性哈希将整个哈希空间组织成一个虚拟的圆环，每个服务器在这个圆环上被分配一个哈希值对应的位置（即服务器 ID 哈希 1000 次后对应在圆环上的位置）。当有内容需要存储或分发时，先计算内容的哈希值，该哈希值在圆环上的位置决定了它将被存储或分发到哪个服务器。如果内容的哈希值落在两个服务器哈希值之间，则按照顺时针方向找到下一个服务器来处理该内容。通过这种方式，在服务器集群发生增减时，为了促进公平再次进行哈希，对服务器的扰动相对较小，当增加或删除文件内容时，服务器只需要对这些变动的文件内容的切片进行下载或删除操作。
在异构服务器集群中的局限：当集群中引入异构服务器时，一致性哈希算法出现了问题。不同服务器的存储容量和吞吐量可能存在差异，例如集群中可能有 4 个 100TB 的服务器和 1 个 50TB 的服务器，若仍使用一致性哈希，会产生 “内容洞”，即从第 250TB 的标记到 500TB 的标记之间会出现 1/5 的空洞内容，导致存储资源浪费。并且在吞吐量方面，如 2016 年构造的 18TB 容量（SSD）支持 100Gbps 吞吐量的服务器与大部分产品化部署的 12TB 容量、40Gbps 吞吐量的服务器，由于服务器的流量正比于存储空间 3：2，但目标流量比例应该接近于 5：2，此时一致性哈希不能把这两种服务器放到一个集群中，否则会导致整个系统趋于资源的过载或低载，无法充分发挥异构服务器集群的性能。

（三）异构集群分配（HCA）算法

算法原理：为解决异构服务器集群的问题，奈飞开发了异构集群分配（HCA）算法。HCA 算法保留了一致性哈希的基本框架，但通过一个模型来调整不同服务器上的内容权重。具体是通过改变每个服务器在一致性哈希圆环上的哈希片段的数量来实现权重调整。内容分布正比于每个服务器的存储能力，且不引起内容洞；同时根据每个服务器的吞吐量分布热数据和冷数据。为了同时满足存储能力和吞吐量两个条件，HCA 算法分两个阶段分配内容，每个阶段都有自己的加权一致哈希环。要配置 HCA 算法，需要为每个阶段的每台服务器指定权重，以及一个目录深度 D（截点）用于从阶段 1 切换到阶段 2。给定每个服务器的存储和吞吐量规格，区域和候选截点 D，制定和解决一个优化问题，其解要么是产生满足上述两个条件的分配权重集合，要么确定截点 D 是不可行的（没有配置满足约束条件）。
算法优势与效果：HCA 算法能够更好地发挥基础设施的性能。在实际应用中，虽然可能存在没有 HCA 配置满足某些集群和流行度曲线组合的情况，但通常存在大范围的可行截止 D。对于最终的 HCA 配置，选择导致跨过截断点的内容的最小扰动的截止 D * ，以减少因流行度变化导致内容在不同服务器间频繁搬移的情况。当群集配置发生变化（如添加或删除 OCA）时，通过放大或缩小每个区域的令牌数量（只有它们的比例重要，而非绝对数量）来减少重新配置之间的扰动。使用 HCA 算法在 OCA 的服务器上分发数据，有效减小了内容洞，提升了负载均衡能力，保障了 CDN 网络在异构服务器环境下的高效稳定运行，使得奈飞能够更可靠地向全球用户提供视频内容分发服务。

五、算法优化带来的综合效益

（一）用户体验提升

个性化内容推荐：通过不断优化的推荐算法，奈飞能够为用户提供高度个性化的影视内容推荐。用户打开奈飞平台后，看到的推荐列表更符合自己的兴趣偏好，无论是喜欢小众文艺片、热门商业大片还是特定类型的电视剧，都能更轻松地找到心仪的作品。这大大提高了用户发现感兴趣内容的效率，减少了用户在海量内容中筛选的时间成本，从而提升了用户对平台的满意度和使用粘性。用户观看时长也随之增加，因为他们更容易沉浸在符合自己兴趣的影视内容中，享受到更好的观看体验。
高质量视频播放：视频编码算法的优化，如 Per - Title 编码优化技术和动态优化器的应用，使得在不同网络条件下，用户都能获得更好的视频画质。在相同带宽下，优化后的编码方式能提供更高质量的视频，画面更加清晰、细节更丰富，减少了模糊、卡顿等现象。例如在手机蜂窝网络等带宽受限的情况下，相比传统编码方式，用户可以观看到画质明显提升的视频，无论是画面中的材质（如砖块、树木、岩石、水面等）表现，还是文字清晰度等方面都有显著改善，极大地提升了用户观看视频的视觉体验。

（二）成本降低

带宽成本：高效的视频编码算法在保证视频质量的前提下，降低了码率需求。例如，通过优化后的编码器（如 VP9 - Opt 和 AVCHi - Opt）与传统编码方式相比，在相同质量下码率大幅降低，这意味着奈飞在向用户传输视频内容时，可以使用更少的带宽资源。随着全球用户数量的庞大基数，长期来看，节省的带宽成本是非常可观的。对于奈飞这样大规模的流媒体平台，带宽成本是运营成本的重要组成部分，通过算法优化降低带宽成本，直接提升了平台的盈利能力。
服务器资源利用成本：CDN 分发算法的优化，如 HCA 算法的应用，提高了服务器资源的利用率。在异构服务器集群环境下，能够根据服务器的存储能力和吞吐量合理分配内容，避免了服务器资源的浪费（如 “内容洞” 的减少）和过载或低载情况的发生。使得奈飞可以在不增加过多服务器硬件投入的情况下，更好地应对日益增长的流量需求，降低了服务器采购、维护等方面的成本，提高了整个 CDN 网络的运营效率和经济效益。