奔跑中的蜗牛666

当 2023 年行业开始真正押注 HarmonyOS ，我所在的团队也迎来了从 Android 体系向鸿蒙体系迁移的关键节点。不同于社区中大量“简单 Demo 体验”文章，我们面对的是真实大型直播产品

这篇文章想聊一次我经历过的最棘手、最惊心动魄的线上稳定性事故。更重要的是，如何从海量日志 + 极端场景 + 业务行为分析中“抓到最后一根稻草”，并把它证明成唯一真相。

本篇聚焦另一关键痛点 —— WebView 的容器化重构，它帮助我们解决了直播间内互动题频发导致的内存暴涨、卡顿、黑屏等问题。

一、背景：KMP + Rust 的协同挑战 在上篇中我们提到，项目采用了 KMP + Kuikly 来实现跨端 UI，而底层下载逻辑则由 Rust 实现。这样做的好处是，KMP 提供灵活的多端 UI

一、项目背景 在我们的直播项目中，有下载模块的需求。它需要同时运行在 Android、iOS、HarmonyOS 三个平台上，并满足以下目标：统一的交互体验与视觉样式；稳定可靠的下载逻辑（支持断点

在直播应用中，卡顿问题一直是影响用户体验的重大障碍。传统的卡顿优化方法大多是被动修复：当卡顿发生时，才通过降低视频质量、增加缓存等手段进行处理。这些方法往往反应滞后，无法提前预防卡顿的发生

本文是「直播 QoE 监控体系」系列的第三篇，我们在完成流媒体层自愈和 QoE 指标体系建设后，将视角从底层流媒体 C++ 模块，延伸到 Android 原生渲染与交互层的卡顿优化。

一、背景与目标 在上篇中，我们搭建了直播课堂的 QoE（Quality of Experience）监控体系，实现了端到端的卡顿监控、指标采集与可视化。 但监控只是开始。 真正的价值，在于如何基于数据

为什么 UI 卡顿时，视频仍然正常播放？ 为什么视频黑屏时，系统帧率依然很高？ 用户反馈的“卡”，是否真的发生了渲染阻塞？