作者：vivo 互联网服务器团队-Li Guolin
一、前言
二、推拉流模型
三、搭建步骤
搭建直播服务器 使用OBS进行推流 直播流如何观看 直播间消息的实现
docker run -p 1935:1935 -p 7001:7001 -p 7002:7002 -p 8090:8090 -d gwuhaolin/livego
8090：HTTP 管理访问监听地址
1935：RTMP 服务监听地址
7001：HTTP-FLV 服务监听地址
7002：HLS 服务监听地址
{"status": 200,"data": "rfBd56ti2SMtYvSgD5xAV0YU99zampta7Z7S575KLkIZ9PYk"}
CBR（Constant Bitrate）恒定码率，一定时间范围内比特率基本保持恒定。使用该模式时，在视频动态画面较多的场景下，图像质量会变差，而在静态画面较多的场景下，图像质量又会变好。
VBR（Variable Bitrate）可变码率，其码率可以随着图像的复杂程度的不同而变化。使用该模式时，在图像内容比较简单的场景下，分配较少的码率，而在图像内容复杂的场景下，则分配较多的码率。这样既保证了质量，又兼顾到带宽限制，优先考虑到图像质量。
ABR（Average Bitrate）平均比特率，是VBR的一种插值参数。简单场景分配较低码率，复杂场景分配足够码率，这一点类似VBR。同时，一定时间内平均码率又接近设置的目标码率，这一点又类似CBR。可以认为ABR是CBR和VBR的折中方案。
CRF（Constant Rate Factor）恒定码率系数。CRF值可以理解为对视频的清晰度和流畅度期望的一个固定输出值，即无论是在复杂场景还是在简单场景下，都希望有一个稳定的主观视频质量。
I帧（intra coded picture）：最完整的画面，自带全部信息，无需参考其他帧即可解码，每个GOP都是以I帧开始； P帧（predictive coded picture）：帧间预测编码帧，需要参考前面的I帧或P帧，才能进行解码，压缩率较高； B帧（bipredictive coded picture）：双向预测编码帧，以前帧后帧作为参考帧，压缩率最高。
RTMP
HLS
HTTP-FLV
long time = new Date().getTime();try {// redis中插入消息数据jedisTemplate.zadd(V_UNIQUE_ROOM_ID, time, JSON.toJSONString(roomMessage));// 按照概率性的去删除redis中过期的消息数据if (probability()) {deleteOverTimeCache(V_UNIQUE_ROOM_ID);}} catch (Exception e) {log.error("message save error", e);}
private void deleteOverTimeCache(String roomId) {Long totalCount = jedisTemplate.zcard(roomId);log.info("deleteOldTimeCache size is {}", totalCount);if (totalCount < 600) {return;}// 倒序删除过期数据Settuples = jedisTemplate.zrangeWithScores(roomId, -601, -1); if (CollectionUtils.isNotEmpty(tuples)) {for (Tuple tuple : tuples) {// 这是第一个-600条的那个scoredouble score = tuple.getScore();jedisTemplate.zremrangeByScore(roomId, 0d, score);break;}}}
@Overridepublic RoomMessage queryRoomMessages(MessageMessageReq messageMessageReq) {RoomMessage result = new RoomMessage();long timestamp = messageMessageReq.getTimestamp();Settuples = ; if (timestamp == 0) {// 如果传递是0，说明这个客户端终端是第一次来轮询，我们只要返回一个最近最新的消息返回即可tuples = jedisTemplate.zrevrangeWithScores(UNIQUE_ROOM_ID, 0, 0);} else// 加上一毫秒，返回后续的消息，每次返回5个，防止客户端因为低端手机原因，过多的消息渲染不出来tuples = jedisTemplate.zrangeByScoreWithScores(UNIQUE_ROOM_ID, timestamp + 1, System.currentTimeMillis(), 0, 5);}ListeachRoomMessages = new ArrayList<>(); long lastTimestamp = 0L;if (!CollectionUtils.isEmpty(tuples)) {for (Tuple tuple : tuples) {//最后一次循环后，会把最后一条消息产生的时间戳，返回给客户端，这样下次客户端就可以拿着这个时间戳来进行查询lastTimestamp = new Double(tuple.getScore()).longValue();eachRoomMessages.add(JSON.parseObject(tuple.getElement(), EachRoomMessage.class));}}result.setTimestamp(lastTimestamp);result.setEachRoomMessages(eachRoomMessages);return result;}
四、小结
技术原创及架构实践文章，欢迎通过公众号菜单「联系我们」进行投稿。