直播系统开发之推流及拉流概述

拉流(播放):
根据直播系统开发协议类型(如RTMP、RTP、RTSP、HTTP等),与服务器建立连接并接收数据;

解析二进制数据,从中找到相关流信息;

根据不同的封装格式(如FLV、TS)解复用(demux);

分别得到已编码的H.264视频数据和AAC音频数据;

使用硬解码(对应系统的API)或软解码(FFMpeg)来解压音视频数据;

经过解码后得到原始的视频数据(YUV)和音频数据(AAC);

因为音频和视频解码是分开的,所以我们得把它们同步起来,否则会出现音视频不同步的现象,比如别人说话会跟口型对不上;

最后把同步的音频数据送到耳机或外放,视频数据送到屏幕上显示。

了解了直播系统开发播放器的播放流程后,我们可以优化以下几点:

首屏时间优化

从步骤2入手,通过预设解码器类型,省去探测文件类型时间;

从步骤5入手,缩小视频数据探测范围,同时也意味着减少了需要下载的数据量,特别是在网络不好的时候,减少下载的数据量能为启动播放节省大量的时间,当检测到I帧数据后就立马返回并进入解码环节。

推流:

推流.jpg

经过输出设备(AVCaptureVideoDataOutput)得到原始的采样数据--视频数据(YUV)和音频数据(AAC);

使用硬编码(对应系统的API)或软编码(FFMpeg)来编码压缩音视频数据;

分别得到已编码的H.264视频数据和AAC音频数据;

根据不同的封装格式(如FLV、TS、MPEG-TS);

使用HLS协议的时候加上这一步(HLS分段生成策略及m3u8索引文件)

通过流上传到服务器;

服务器进行相关协议的分发

推流步骤说明:很容易看出推流跟播放其实是逆向的,具体流程就不多说了。

优化一:适当的Qos(Quality of Service,服务质量)策略。
直播系统开发推流端会根据当前上行网络情况控制音视频数据发包和编码,在网络较差的情况下,音视频数据发送不出去,造成数据滞留在本地,这时,会停掉编码器防止发送数据进一步滞留,同时会根据网络情况选择合适的策略控制音视频发送。

比如网络很差的情况下,推流端会优先发送音频数据,保证用户能听到声音,并在一定间隔内发关键帧数据,保证用户在一定时间间隔之后能看到一些画面的变化。

优化二:合理的关键帧配置。
合理控制直播系统开发关键帧发送间隔(建议2秒或1秒一个),这样可以减少后端处理过程,为后端的缓冲区设置更小创造条件。

软硬编解选择

网上有不少关于选择软解还是硬解的分析文章,这里也介绍一些经验,但根本问题是,没有一个通用方案能最优适配所有操作系统和机型。

推流编码: 推荐Andorid4.3(API18)或以上使用硬编,以下版本使用软编;iOS使用全硬编方案;

播放解码:Andorid、iOS播放器都使用软解码方案,经过我们和大量客户的测试以及总结,虽然牺牲了功耗,但是在部分细节方面表现会较优,且可控性强,兼容性也强,出错情况少,推荐使用。

附软硬编解码优缺点对比:

硬编码软编码优缺点.jpg

采集
采集的步骤:

创建AVCaptureSession
输入对象AVCaptureDeviceInput
输出对象AVCaptureVideoDataOutput
输出代理方法captureOutput(_:didOutputSampleBuffer:fromConnection:)
相关内容
采集数据:iOS平台上采集直播系统开发音视频数据,需要使用AVFoundation.Framework框架,从captureSession会话的回调中获取音频,视频数据。
传输层协议:主要采用RTMP协议居多(默认端口1935,采用TCP协议),也有部分使用HLS协议
音/视频编码解码:FFMpege编码解码
视频编码格式:H.265、H.264、MPEG-4等,封装容器有TS、MKV、AVI、MP4等
音频编码格式:G.711μ、AAC、Opus等,封装有MP3、OGG、AAC等
渲染工具:采用OpenGL渲染YUV数据,呈现视频画面。将PCM送入设备的硬件资源播放,产生声音。iOS播放流式音频,使用Audio Queue 的方式,即,利用AudioToolbox.Framework 框架。

本文转自https://blog.csdn.net/yanceyxin/article/details/82750686?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522160067980719724848356004%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=160067980719724848356004&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v28-1-82750686.pc_first_rank_v2_rank_v28&utm_term=%E6%8E%A8%E6%B5%81&spm=1018.2118.3001.4187

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