博客
关于我
jitsi性能测试结果
阅读量:257 次
发布时间:2019-03-01

本文共 339 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

环境:基于官网搭建的Jitsi,包括Jitsi Videobridge、JicoFO、Nginx、Tigase(原版为Prosody,现更换为Tigase)。服务器配置为8核32G。

测试一:多个客户端进入同一房间。每个客户端既向上发送数据,也向下接收数据,接收时接收多条流。测试结果显示客户端能够稳定接收多个流媒体数据。

测试二:客户端进入不同房间。每个客户端同时发送数据并接收多条流。测试发现不同房间的客户端间数据传输表现一致。

测试三:客户端进入不同房间。每个客户端仅发送或接收单条流。测试结果与官网测试数据差异不大。

综上所述,本次测试验证了Jitsi在多客户端场景下的稳定性和性能。尽管与官网测试结果相近,但仍有优化空间,建议根据实际需求调整配置参数或优化客户端性能。

转载地址:http://avex.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Objective-C实现获取文件头的50个字符(附完整源码)
查看>>
Objective-C实现随机图生成器算法(附完整源码)
查看>>
OJ中常见的一种presentation error解决方法
查看>>
OK335xS UART device registe hacking
查看>>
ok6410内存初始化
查看>>
one_day_one--mkdir
查看>>
OpenCV 中的图像转换
查看>>
opencv5-图像混合
查看>>
opencv9-膨胀和腐蚀
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
查看>>