瞎扯淡直播 (中) -- 核心流程梳理

early · 2019年11月17日 · 最后由 zzz6519003 回复于 2019年11月18日 · 5245 次阅读

接上篇直播 (上) -- 底层逻辑浅析

随着近些年技术及基础设施的迅猛发展，网络直播的核心技术体系已经趋于成熟，通过简单购买第三方厂商的服务，可以快速搭建起一个直播系统。

透过厂商们的兴旺，可以发现他们主要在解决三个问题：

如何采集直播的内容
如何让用户看到直播的内容
如何让整个过程体验更好 (秒开、流畅、低延迟、美颜、更多互动)

简单推演整个过程，可以总结为几大流程：

音视频内容采集、处理 [主播端]
音视频内容编码 [主播端]
音视频编码结果混合 [主播端]
推流到中转站 [主播端] [网络]
从内容中转站拉取直播内容 [用户端][网络]
音视频内容分离 [用户端]
音视频解码 [用户端]
用屏幕渲染视频，喇叭播放声音 [用户端]

1～3 和 6～8 两组过程互逆， [流程 4] 推的内容和 [流程 5] 拉到的内容一样，通过网络传递数据。各个流程依次进行，流程间相互独立，各自分离，依赖不同的技术。

整个过程涉及了庞大的工业体系，每一个环节深入下去都是浩瀚的协议、算法，几十年沉淀的智慧结晶。

采集

视频播放的本质，是一张张图片的连续滚动，1 张图片也被称做 1 帧，当每秒变化的图像数达到 24 帧/秒时，人眼就会认为是连续的画面。

视频的拍摄也就是每秒拍照 24 次以上，将照片依次播放即可看到“画面”被原样记录下来了。其中每秒拍摄的频率越高，播放时画面越流畅逼真。这是帧率 [1] 的含义。

现代数码相机 [2]，通过组合光敏二极管 [3] 构成感光元件，元件包含很多像素点，当光照打在感光元件上时，每个像素点会因为光照强度不同而产生不同强度的电流，借此就将光信号转换为电信号，同时在感光元件前置红绿蓝滤光片可以记录颜色 [4]，一缕光照可记录为一组包含光照强度和颜色的数字信号，即为一张照片。

其中每张图片的清晰度可以用像素密度 (PPI)[5] 来衡量，PPI 表示每英寸图像内有多少个像素点，像素点越多，图片越精细，对细节的还原度越高。每个像素点会被填充一种颜色，颜色值可由 RGB 二进制数据来表达。总之越精细，数据体越大。

帧率和 PPI 决定了视频的品质，品质高也意味着占用空间大。

音频作为一种模拟量，需要先进行数字化后才能进行保存和传输。声音是振动产生的声波，通过介质进行传播，将话筒置于声音之下，话筒中的线圈或电容会随着声波振荡，进而产生电信号。以固定频率采集电信号的值，即可记录声波的形态，进而将声波数字化，实现对模拟量进行采样 [6]，输出为一串数字序列。

采样的频率越高，对声音的还原度也越高。将数字信号输入功放，通过数字量的变化控制喇叭鼓膜的震动幅度，即可还原出声波。

直播内容的采集，也就是对视频和音频的采集。由摄像头和话筒分别进行，可分别保存为二进制数据，这得益于已经成熟多年的技术。

简而言之，就是将人类能理解的自然信号 (音频、视频) 进行数字化，目的是进行储存和传输。

处理

一般基于美颜、水印、连麦、滤镜、降噪、其他干预等等需求，会对采集到的原始数据进行加工处理，最常见的有美颜和连麦两个场景。

直播的兴起很大程度上是因为有了美颜，把一些本来不能看的脸瞬间变成了颜值担当，一方面丰富了观众端的观看体验，也极大抚慰了主播对美的心里需求。

美颜主要是通过 [磨皮 + 美白 ] 来达到整体的效果。磨皮的技术术语是 [去噪]，也即对图像中的噪点进行去除或者模糊化处理，常见的去噪算法有均值模糊、高斯模糊和中值滤波等。由于面部画面的复杂性，脸上的斑可能呈现出类似眼睛的形状，对整张图像 [去噪] 时可能会误伤眼睛，因此这个环节中需要使用到人脸和皮肤识别，这一般由深度学习和计算机视觉来搞定。

连麦是多个主播或用户之间的互动，一般直播画面里面只有一个主播。在商业上的考量，有时会创造两个主播 PK 的场景，此时观众端能在画面中同时看到超过一个主播或用户，而他们并没有在一起录制。

这其实是将多路直播的数据流在一处汇集，分别进行编解码后，按照标准进行实时合成，一般是各占半屏。然后将合并后的数据推送到数据中转站，用户看到的画面是经过合并处理后的内容。

相较于常规直播，这多了一次加工和传输的步骤，在音视频同步、实时合成数据、低延迟传输上有不小的挑战，一般都是有专业的第三方公司提供服务。

编码

将采集处理后的二进制数据通过网络传输给观众，终端用硬件设备将视频和音频分别播放出来，这就是直播的过程。

然而直接录制的音视频数据体积很大，一小段高清视频可以有几百 M，网络传输负担非常大，这直接会影响播放体验，所以在进行网络传输前，需要将数据极力压缩，在保证质量的前提下让网络传输的数据最小。由此诞生了众多精妙光辉的编码算法，目前 H.264/H.265[7] 就是广泛使用的编解码标准之一。

相机拍摄视频中的每一帧都是一幅高清的图片，在播放过程中，相邻的帧之前有大部分画面内容是相似的，这就有很多数据的冗余。编码压缩的本质就是将冗余的数据移除，只保留关键的部分，有两个方向：

帧内压缩，图片本身局部有很多相似的地方，可以将图片分块，然后将冗余的地方去掉，相似的地方引用同一块数据，这可能会造成图片质量损失 [8]
帧间压缩，帧与帧之间有也有很多相似的地方，下一帧的部分内容完全可以由上一帧推算出来，于是后面的帧数据就可以只记录一些偏移量，压缩比可以非常大，且对质量影响有限

H.264 非常复杂，其基本点是认为，一段时间内相邻的图像之间内容是相似渐变的，所以没有必要对每帧数据都进行完整记录，可以有一个参考点 (完整的一张图片)，后面的帧数据只记录变化的偏移量，基于参考点，叠加上偏移量和预测值，即可还原出真实的画面。

对一段时间内变化不大的画面可以组成一个序列，序列头部有一个基准图片，后面的帧数据基于基准进行还原。当画面数据差异大到一定程度时，可以新起另一段序列，其中又包含一个新的基准图片和偏移数据，依次重复。

每个序列可以理解为一个画面组 (GOP)，也就是一段内容变化不大的画面。一个 GOP 中即是一组帧数据，其帧数量可以自由定义。其中帧的分类有三种：

IDR 帧或 I 帧，为了简单可以将两者理解为一回事。IDR 帧就是上面所说的基准图片，代表了一段新的序列开始
P 帧，记录了偏移量和预测数据，基于 IDR 帧或前面的 P 帧进行图像还原，单向还原
B 帧，记录偏移量等数据，基于前面的 IDR 或 P 帧和后面的 P 帧进行数据还原，需要进行双向还原

一组 GOP 的帧序列可以类似：IBBPBBPBBPBB，P 帧只依赖左边的 I 帧或 P 帧，B 帧则左右都依赖，还原中间状态的帧数据，这将视频数据压缩率极大提高。

播放端会收到一组组的 GOP 数据，对于每组数据，都将 I 帧加载到缓冲之中，后面的帧数据都基于此进行还原，当下一组 GOP 到来时，将缓冲区清空，换成下一组的 I 帧，依次递进。

基于 IDR 帧的关键地位，所以也被称为关键帧。 秒开的本质就是当用户端第一次拉流时，CDN 保证给的第一帧数据必须是 IDR 帧，这样播放端就可以立即将其加载到缓冲，并顺序还原后面的帧数据，并播放出来。

因为用户打开页面拉流的时机是完全随机的，大概率第一次拉流时是非 IDR 帧，拉到 IDR 帧的概率仅为：1/GOP 帧的数量。当拉到非 IDR 帧时，其后面的帧数据由于没有基准点，就会是一堆无用的数据，无法进行还原，此时页面就会黑屏，直到下一组 GOP 到来。

秒开地址为了解决这个黑屏问题，会在本地缓冲最近一组 GOP 中的 IDR 帧和 P 帧，当某个用户首次打开秒开地址时，会将缓冲的帧数据合并到当前的数据中，这样保证了第一次打开拉到的肯定是 IDR 帧，这样便解决黑屏问题，实现了“秒开”。(或者二次解码重新设置很小的 GOP，这样下一个 IDR 帧会很快到来)

封装

音视频数据通过不同的硬件进行采集，并经过不同编码处理后，需要将两者打包到一起。合并有多个好处：

音视频数据天然同步
打包在一起方便存放、处理
可以方便用一路网络通道进行传输
对播放器友好，不用单独分别加载视频和音频数据

合并后的数据被称为多媒体容器，一个多媒体的内容集合，天然就包含了音视频数据。多媒体容器有很多不同的实现，反正就是将音视频数据打包在一起，各有千秋。而对这些容器的命名就是我们常常听说但又不甚了解的 .avi/.mp4/.flv/.rmvb 等等。

传输

直播是典型的一对多的场景。一般一个主播创造数据，却有海量的用户在观看，而且分散在大江南北。这在网络传输上就需要一个中转站 [13]，主播将数据推流到中转站，由中转站对数据进行转储分发，为海量用户提供服务。不像参与者有限的视频会议，可以简单多端直连。

主播端推流一般使用 RTMP[9] 协议，由于其的开放性和 CDN 厂商的广泛支持，普及度非常高。其基于 TCP 协议，有着复杂的协议配置，可以将数据分成一个个小块实时传输到 CDN 节点，CDN 服务器一般会对数据进行处理：

生成不同清晰度的数据，高清、原画、标清···
转成多种协议 (HTTP-FLV/HLS/RTMP 等)
推送至专门的数据中转节点，供边缘节点拉取

为多种终端提供差异化拉流服务，在 H5 或苹果终端上可以直接使用 HLS[10] 协议直接播放，它通过隔段时间下载一份视频索引文件，然后依次下载文件播放，这也使得延时较高，一般可以达到 10s 以上。

由于 Flash Player 及其广泛的存在和 HTTP 协议 (80 或 443 端口) 不容易被防火墙拦截的特点，HTTP-FLV[11] 目前被广泛使用，它通过 HTTP 长连接实时传输 FlV 文件，也使得延时可降低到 1～3 秒，播放端通过 HTTP 实时拉取到 FLV 文件后，通过 Flash Player 即可直接播放，接受度很高。

由于用户的海量性和分散性，让大部分用户低延迟、流畅地看到直播画面是相当大的挑战，需要根据网络拓扑进行优化，这是众多 CDN 厂商的核心价值。

要想直播数据更快、更稳定地传送到天南地北的用户端，无非两点：

走更短的路，少路由转发 (BGP 网络 [15])
走更宽阔的路，少拥塞

理想的场景是让用户连接上离自己最近、网络情况最好的 CDN 节点，然后 CDN 节点内部根据网络状况选择最佳路径或专线互联，避开各种拥堵的路线。

同时，CDN 节点之间传输数据时，可以将 TCP 传输窗口调到最大，用相对激进的方式传输数据，发挥以太网的传输能力。避免普通公网由于网络拥堵触发拥塞避免策略 [12]，TCP 窗口上不去，传输缓慢的问题。[13]

传统的 DNS 策略，对一个域名如果本地有缓存则直接使用对应的 IP，如果没有缓存，则向 DNS 服务器获取 IP，然后向 IP 发起请求。在 CDN 策略下，这个过程稍有不同。

对于某个公司的直播域名，如 www.live.com，在权威 DNS 服务器上，它不会直接指向某个 IP，而是会 CNAME 到一个新的域名，类似 www.cdn.live.com，这是 CND 服务商自己的域名，整个过程如下：

本地 DNS 服务尝试获取 www.live.com 的解析 IP 地址，会得到 CNAME 结果
本地 DNS 继续尝试获取 www.cdn.live.com 的解析 IP 地址，这个域名的解析还是 CNAME 到一个新的域名，一般是 CDN 服务商的全局负载均衡器的域名，具体解析依赖 CDN 自己的域名服务
本地 DNS 继续获取全局负载均衡器域名的解析 IP 地址，全局负载均衡器 DNS 服务会根据用户的 IP 地址、所处运营商、访问的路径等信息，返回一个最适合用户访问的 IP 地址(一般是离用户最近的节点，在上海就返回上海的节点，你在新疆就返回新疆的节点，退而求其次也会返回附近如成都的节点)
用户向这个边缘节点发起请求
边缘节点选择一条最佳的回源路径到数据节点，获取到数据后返回给用户

对于直播的海量流式数据，当新的数据产生时，CDN 也会选择主动将数据推送到边缘节点，用户可以直接从离自己最近的边缘节点获取数据，避免全流程回源，得到低延迟稳定的服务。这比静态资源访问策略稍微复杂些，不像 js/css 这种资源可以简单逐层缓存，直播的每一份数据时效性都非常低，过时即焚。

CDN 厂商散部在大江南北乃至全球的边缘节点，和其内部节点网络间优质的连通策略和路径，就是最核心的竞争力。因为对 CDN 网络的依赖，很多基于 UDP 的自建协议来提高网络传输效率的方案很难实施，因为标准不统一，要让各家 CDN 厂商支持，难度极大。