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掌握了一对一源码的开发等于掌握一个行业的商机
发布时间:2020-07-23 10:23
  掌握一对一直播源码开发等同于掌握一个行业的商业机会
 
  那么,在一对一直播推流、播放端,没有什么可以优化的吗?答案是否定的。客户端的优化对于实现直播的二次播放和延时体验非常重要。本文主要研究移动终端的情况。
 
  基于可控性和容灾性的需要,移动终端代码中一般不使用推送和播放硬编码的服务器的IP地址,而是使用域名。在知识产权停机或网络中断的情况下,可以通过改变域名系统来消除知识产权问题。域名的解析时间从几十毫秒到几秒不等。对于新生成的低热域名,平均解析延迟一般为300毫秒。根据上图,只要一个通道网络发生波动或设备处于高负载状态,就会增加到第二级。在几十毫秒内,当热度足够高的时候,ISP  NS层缓存域名的分辨率。
 
  根据我们上面的分析,这个省的延迟大约是15毫秒,所以域名解析至少可以达到15毫秒。然而,由于直播场景的特殊性,用于流媒体播放的域名很难达到ISP  NS缓存的标准,因此经常需要回到根NS进行查询。
 
  然后客户端解析优化的原理就出来了:该机器缓存域名解析结果,预解析域名,不再需要每次需要直播和播放时都需要DNS处理。这里,节省了几十到几百毫秒的开启延迟。
 
  播放优化:
 
  该播放器的相关技术要点是:直播延时、第一屏时间(从播放到第一次看图片的时间)、音视频同步、软解码和硬解码。
 
  播放步骤描述:
 
  根据协议类型(如RTMP、实时传输协议、RTSP、超文本传输协议等)。),与服务器建立连接并接收数据;
 
  解析二进制数据以找到相关的流信息;
 
  demux);根据不同的包装形式(如FLV和TS);
 
  分别获取编码后的264视频数据和音频数据;
 
  使用硬解码(对应于系统的应用编程接口)或软解码(FFMpeg)来解压缩音频和视频数据;
 
  解码后获得原始视频数据和音频数据。
 
  因为音频和视频解码是分开的,我们必须同步它们,否则音频和视频会不同步,例如,其他人不会用嘴说话;
 
  最后,同步的音频数据被发送到耳机或在外面播放,视频数据被发送到屏幕上显示。了解玩家的游戏过程后,我们可以优化以下几点:
 
  首次屏幕时间优化
 
  从步骤2开始,通过预设解码器类型,节省了检测文件类型的时间;
 
  从第五步开始,缩小视频数据的检测范围也意味着减少要下载的数据量,特别是在网络不好的时候,减少下载的数据量可以节省很多时间开始播放,并且在检测到I帧数据时立即返回到解码环节。
 
  延迟优化
 
  视频缓冲或视频缓存策略。该策略的原理是当网卡突然增加用户的等待时间来缓存一定量的视频数据时,从而达到后续平滑观看的效果。这种技术可以有效地减少干扰次数,但会给直播带来内容延迟。因此,这种技术主要用于点播,而这种策略在直播中已经被去除,从而尽可能地消除或缩短内容从网络到屏幕显示的时间;(减少延迟是有益的)。
 
  利用下载数据检测池技术,当用户下载速度不足,网络突然又变得平滑时,服务器上以前滞留的数据会加速发送出去。此时,为了减少前一次延迟造成的延迟,播放器将加速播放检测池的视频数据,并丢弃当前加速部分的音频数据,以保证当前观看内容的稳定延迟。
 
  推流步骤的描述:很容易看出推流和玩实际上是相反的,所以我不谈论具体的过程。
 
  优化1:适当的Qos(服务质量)策略。
 
  推流端会根据当前的上行网络情况控制音频和视频数据的压缩和编码。在网络不良的情况下,音频和视频数据无法发送出去,导致数据停留在本地。此时,编码器将被停止,以防止发送的数据进一步停留,同时,将根据网络情况选择适当的策略来控制音频和视频传输。
 
  例如,在网络较差的情况下,推流端会优先发送音频数据,以确保用户能够听到声音,并在一定时间间隔内发送关键帧数据,以确保用户在一定时间间隔后能够看到一些画面变化。
 
  优化2:合理的关键帧配置。
 
  合理控制关键帧发送间隔(建议2秒或1秒),可以减少后端处理过程,为后端缓冲区设置变小创造条件。
 
  软、硬编码解决方案的选择
 
  互联网上有很多关于选择软件解决方案或硬件解码的分析文章,这里也介绍了一些经验,但最根本的问题是没有一个通用的方案能够最好地适应所有的操作系统和模型。
 
  推送编码:建议对4.3或更高版本使用硬编码,对以下版本使用软编码;IOS采用全硬编程方案;播放解码:安道尔和iOS播放器都使用软解码方案。经过我们和大量客户的测试和总结,虽然牺牲了功耗,但他们在一些细节上会表现得更好,可控性强,兼容性强,错误少,推荐使用。
 
  云模型和网络适应
 
  上面分析了视频编解码的很多参数,但是现实中的最佳编解码效果需要根据模型进行调整。由于iOS的设备类型较少,它可以对每种型号进行有针对性的测试和调优,但安卓很难对每种型号进行有针对性的调优,而且每年都会生产很多新机器。如果配置或判断逻辑被死写在代码中,这将非常不利于维护和迭代。
 
  所以我们想出了一个主意,这些判断逻辑或配置可以放到云上吗?因此,云模型适应网络的技术应运而生。
 
  终端将在流式传输和播放之前获得协议报告的当前型号配置、网络状况和IP信息。云将返回一个最合适的编解码策略配置:软编码或硬编码,配置各种参数,推送附近流媒体服务的IP,播放附近服务的IP。终端可以获得一次,而不需要在流式传输和播放之前每次都获得一次。
 
  这样,当我们不断迭代和改进模型编解码器适配库时,所有使用这种技术的实时应用都将受益。
 
  摘要
 
  本文分析了直播后端和终端的低延迟和二次开放的多种优化技术,这些技术已经在直播云中实现,并且是相对“静态”的技术。稳定、低延迟和平滑的直播服务的实际提供是日常生活中大量细致的监控、算法和动态操作的结果。这并不是说在了解了一些技术要点之后,就可以享受到一套稳定的直播服务,而是说万里长城的第一块砖已经完成了。
 
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