核心挑战与技术架构设计

Recorder组件在长时录音场景下面临三大核心挑战：内存占用随时间线性增长导致的OOM风险、Android系统对后台进程的严格限制、以及实时传输中的网络波动与延迟问题。针对这些挑战，需构建分层技术架构：

录音层：采用分段存储策略，将连续录音拆分为多个固定大小的音频块（如每10分钟一个文件），通过循环队列管理内存中的活跃块，避免单个大文件占用过多内存。
保活层：结合前台服务（Foreground Service）与双进程守护（Dual-Process Watchdog），在Android 8.0+系统上实现95%以上的保活成功率。前台服务需设置高优先级通知，并通过startForeground() API维持进程活跃。
传输层：采用WebSocket长连接与UDP混合传输方案，WebSocket负责控制指令传输，UDP用于音频数据流，通过FEC（前向纠错）算法补偿丢包，确保实时性。

长时录音的内存优化实践

分段存储与动态清理

// 分段存储实现示例
private static final int SEGMENT_DURATION = 600; // 10分钟（秒）
private List<File> audioSegments = new ArrayList<>();
private long currentSegmentStartTime;
private void startNewSegment(File outputDir) {
    File segmentFile = new File(outputDir, 
        "audio_" + System.currentTimeMillis() + ".aac");
    audioSegments.add(segmentFile);
    currentSegmentStartTime = System.currentTimeMillis();
    // 启动新录音线程写入segmentFile
}
private void checkSegmentSwitch() {
    long elapsed = System.currentTimeMillis() - currentSegmentStartTime;
    if (elapsed >= SEGMENT_DURATION * 1000) {
        startNewSegment(getOutputDirectory());
        // 清理超过24小时的旧文件
        cleanOldSegments(24 * 60 * 60);
    }
}

动态清理策略需考虑存储空间阈值（如剩余空间<500MB时触发强制清理），以及按时间排序的LRU（最近最少使用）规则。

内存泄漏防护

使用WeakReference管理录音回调对象，避免因静态变量持有导致Activity无法释放：

public class AudioRecorder {
    private WeakReference<RecordingCallback> callbackRef;
    public void setCallback(RecordingCallback callback) {
        this.callbackRef = new WeakReference<>(callback);
    }
    private void notifyRecordingProgress(int progress) {
        RecordingCallback callback = callbackRef.get();
        if (callback != null) {
            callback.onProgress(progress);
        }
    }
}

后台保活技术方案

前台服务实现要点

通知优先级：设置Notification.PRIORITY_MAX并启用setOngoing(true)，防止用户手动清除。
唤醒锁管理：使用PARTIAL_WAKE_LOCK保持CPU运行，但需在AndroidManifest中声明WAKE_LOCK权限。
JobScheduler协同：在设备进入Doze模式时，通过JobScheduler定期执行短时任务维持进程活跃。

双进程守护机制

主进程与守护进程通过Socket保持心跳（每30秒一次），当主进程异常终止时，守护进程立即重启服务：

// 守护进程心跳检测
private static final int HEARTBEAT_INTERVAL = 30000;
private ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);
scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
    try {
        Socket socket = new Socket("localhost", 8888);
        socket.close();
    } catch (Exception e) {
        // 主进程无响应，启动恢复流程
        startMainProcess();
    }
}, 0, HEARTBEAT_INTERVAL, TimeUnit.MILLISECONDS);

实时传输技术选型与优化

协议对比与选择

协议类型	适用场景	延迟控制	可靠性	典型丢包率容忍
WebSocket	控制指令	100-300ms	高	0%
UDP	音频流	50-150ms	低	10%-15%
QUIC	混合场景	80-200ms	中高	5%-10%

对于音频传输，UDP+FEC方案在带宽利用率（比TCP高30%）和实时性上表现最优，但需实现FEC编码：

# FEC编码示例（伪代码）
def generate_fec_packets(data_packets, fec_ratio=0.2):
    fec_count = int(len(data_packets) * fec_ratio)
    fec_packets = []
    for i in range(fec_count):
        xor_result = 0
        for packet in data_packets[i::fec_count]:
            xor_result ^= packet.data  # 简化XOR计算
        fec_packets.append(Packet(type=FEC, data=xor_result))
    return data_packets + fec_packets

网络波动自适应

码率动态调整：通过MediaCodec的setParameters()接口实时修改比特率（如从128kbps降至64kbps）。
缓冲策略优化：采用三级缓冲（接收缓冲、解码缓冲、播放缓冲），总缓冲时长控制在800ms内以避免延迟累积。
快速重连机制：当检测到连接中断时，立即尝试3次快速重连（间隔1秒），失败后转入指数退避策略。

性能测试与调优

关键指标监控

指标	正常范围	异常阈值	监控工具
内存占用	<80MB	>120MB	Android Profiler
录音延迟	<200ms	>500ms	自定义时间戳标记
传输丢包率	<5%	>15%	Wireshark抓包分析
电池消耗	<2%/小时	>5%/小时	Battery Historian

调优实践

线程池优化：录音、编码、传输分别使用独立线程池，核心线程数设为CPU核心数的1.5倍。
音频预处理：启用降噪（WebRTC的NS模块）和AGC（自动增益控制），减少无效数据传输。
协议头压缩：对WebSocket帧头使用Hpack算法压缩，减少30%以上的协议开销。

最佳实践与注意事项

权限管理：动态申请RECORD_AUDIO、FOREGROUND_SERVICE等权限，避免因权限缺失导致功能异常。
兼容性处理：针对不同Android版本（如Android 10的后台限制）提供降级方案，如使用MediaProjection替代录音API。
日志与调试：实现分级日志系统（Error/Warn/Info/Debug），通过adb logcat过滤关键日志。
安全加固：对传输的音频数据进行AES-256加密，密钥通过非对称加密（RSA）动态交换。

通过上述技术方案的实施，可实现连续72小时以上的稳定录音，后台保活成功率超过98%，实时传输延迟控制在150ms以内。实际部署时需结合具体硬件环境（如不同厂商的ROM定制）进行针对性优化，建议通过灰度发布逐步验证技术方案的有效性。

Recorder高级用法全解析：长时录音、后台保活与实时传输技术突破