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最近有一些需求都跟这个有关，以前都没做过这种实时视频流的处理，都是 crud boy 。目前后端语言是一定要选 java 的。 但是对于这一块基本上一片空白。大家有什么推荐的教程或者书籍么？网上自己搜了下，没什么特别满意的比较全面的教程。
第 1 条附言 2022-03-15 10:21:39 +08:00
需求是
1. 将 A 源 （ hls ） 的流逐帧解码后，送到一个 api 处理（逐帧 /图片），处理后重新编码封装成新的视频流。
2. 将封装好的新的视频流推给流媒体服务器，供他人观看。
3. 没有并发要求，也就甲方在某几个特定的地址下，看下不同摄像头的视频监控。
技术选型
1. 后端 java
2. 流媒体服务器：ssr
遇到的问题：
1. 因为推流端的解码、编码、封装、再推送的动作特别吃 cpu ，基本上一台机器的 cpu 吃掉 80%。
2. 如果把推流端和拉流端弄到一台服务器，用户直接观看 ssr 分发的视频会速度很慢。
3. 因为要把每一帧的图片，通过一个 api 处理，处理后推送到 ssr ，这时候造成 ssr 在观看直播时，画面非常容易卡着缓冲，等推流端推送足够多的帧。这方面的性能优化，在 java 应用层的层面还有什么可以做的吗？
谢谢大家
1. 将 A 源 （ hls ） 的流逐帧解码后，送到一个 api 处理（逐帧 /图片），处理后重新编码封装成新的视频流。
2. 将封装好的新的视频流推给流媒体服务器，供他人观看。
3. 没有并发要求，也就甲方在某几个特定的地址下，看下不同摄像头的视频监控。
技术选型
1. 后端 java
2. 流媒体服务器：ssr
遇到的问题：
1. 因为推流端的解码、编码、封装、再推送的动作特别吃 cpu ，基本上一台机器的 cpu 吃掉 80%。
2. 如果把推流端和拉流端弄到一台服务器，用户直接观看 ssr 分发的视频会速度很慢。
3. 因为要把每一帧的图片，通过一个 api 处理，处理后推送到 ssr ，这时候造成 ssr 在观看直播时，画面非常容易卡着缓冲，等推流端推送足够多的帧。这方面的性能优化，在 java 应用层的层面还有什么可以做的吗？
谢谢大家
 | 1 RedBeanIce 2022-03-15 08:19:39 +08:00 via iPhone 好像有什么 rtmp 还有什么鬼技术，不记得，等一个大佬回复 |
 | 2 smilzman 2022-03-15 08:29:51 +08:00 1. 使用云服务，有转码服务 2. 用 ffmpeg 3. 搜索 Java 流媒体 |
 | 3 ryanbuu 2022-03-15 08:40:29 +08:00 via iPhone |
 | 4 chenbokais3 2022-03-15 08:41:25 +08:00 gstreamer rtsp |
 | 5 des 2022-03-15 08:56:07 +08:00 via iPhone 估计问的是多流合并、水印这种东西，不是纯转码 我也蹲一个答案 |
| 6 des 2022-03-15 08:57:26 +08:00 via iPhone 顺便多说一句，这个方面的 Java 是基本不要想了 |
 | 8 ybnsjl 2022-03-15 09:49:32 +08:00 ffmpeg + rtmp + nginx |
 | 9 Huelse 2022-03-15 09:49:58 +08:00 Ant Media |
| 10 Huelse 2022-03-15 09:51:50 +08:00 |
 | 11 darkengine 2022-03-15 10:01:01 +08:00 你们直播的音视频流处理都是自己做的吗？我们项目用的商用 SDK ，视频流处理这些都带了 |
 | 12 LLaMA2 2022-03-15 10:01:52 +08:00  1 需求不明，无法给到您更好的建议， |
 | 13 hu8245 2022-03-15 10:03:03 +08:00 搞这个的，分推拉，推的话，国内主要用 rtmp ，（ youtuebe twitch 也是），你可能需要在服务器段进行转封装或转码，这个想简单的话就 ffmpeg 了，或者有音视频开发资源的话，自己去开发，成本比较大。拉流就随意了，DASH/HLS 都支持 low latency ，还是有现成的方案的。主要还是在服务器这里，没有 C/C++ 技术栈去深入的话，基本上就只能用现成的。 |
 | 14 mikulch OP @smilzman @andyskaura @darkengine @hu8245 感谢各位大佬，我这边的需求其实是这样。 有一个直播的 hs 格式来源，是个视频流的地址。这个地址可以通过 java 封装的 ffmpeg 抓取到帧，然后需求需要把每一帧的图片，通过另外一个图片 APi 做一下处理，然后重新转码封装成 rtmp 格式的视频流推到流媒体服务器。 现在流媒体服务器用的国产的 ssr 。遇到的问题，是拉流端 即 -> 抓取直播 hls 数据，解码成图片，然后 api 处理后重新编码封装成视频格式这里，非常的耗费 cpu 资源。 一台服务器起码吃掉 80%，不知道是否有可能可以解决？ |
 | 16 locoz 2022-03-15 10:24:41 +08:00 via Android @mikulch #14 每一帧的图片调一次 API 做一次处理再重新拼成视频…这么处理吃 CPU 是必然的。建议描述一下这个图片 API 做了什么事，看看有没有什么更合适的解决办法。 |
 | 17 microxiaoxiao 2022-03-15 10:26:09 +08:00 via Android 编解码不吃 CPU 就吃 GPU 你这个方案可以有两个可能改善的效果。解码成 raw 数据，然后 api 处理 raw 数据，再编码，可以少编码解码过程。其次就是用硬件 GPU ，降低 CPU 使用。 |
 | 18 andyskaura 2022-03-15 10:28:01 +08:00 @mikulch 加一块垃圾显卡 GPU 加速 能显著提升效率 |
 | 19 lakehylia 2022-03-15 10:33:11 +08:00 软解软编非常吃 CPU ，上显卡吧。四路泰坦～～ [狗头] |
 | 20 raysonlu 2022-03-15 10:36:07 +08:00 云服务不香？ |
 | 21 nicevar 2022-03-15 10:48:44 +08:00 学习一下 twitch |
| 22 LLaMA2 2022-03-15 11:13:44 +08:00 解码 /编码确实很消耗 CPU ，这是 GPU 更擅长的领域，不过还有更专用的解码 /编码硬件， JAVA 层的优化空间，我能想到的是你使用的 FFMPEG 是 JAVA 实现还是 JNI/JNA 实现， 理论上说 C++的实现会比 JAVA 的性能更好。还有你说的 API 处理是处理什么，加水印还是其他的 图形识别？获取甲方的摄像头比你想象的更强大。你可以再展开说一说，我们的智慧是无穷的 |
 | 23 rb6221 2022-03-15 11:44:51 +08:00 吃资源的东西，还非要用 java ，这就不好弄了，要么找一下商用的，或者上云吧。云端转了传回你，你负责分发就行了 |
| 24 mikulch OP |
| 25 mikulch OP |
| 26 mikulch OP |
 | 27 wangyu17455 2022-03-15 12:30:17 +08:00 via Android 一定要拆开逐帧操作的话建议用云函数，一帧调用一次 |
 | 29 mayli 2022-03-15 13:01:43 +08:00 ffmpeg 本身就可以做这个，拉取流，转码，然后推出去，一个 shell 脚本搞定 |
| 30 rb6221 2022-03-15 13:34:44 +08:00 @mikulch #26 差不多就是这样，所有计算型的任务都是消耗云端的硬件资源。阿里云也是有类似服务的，像这种 https://www.aliyun.com/product/mts?spm=5176.100239.blogrightarea51182.6.4NU75C |
 | 31 skiy 2022-03-15 13:52:16 +08:00 插楼，C++ 我知道国人开发的一款比较不错的： https://github.com/ZLMediaKit/ZLMediaKit |
| 32 hu8245 2022-03-15 14:01:47 +08:00 还是交给云不错，只靠 java 很难做到高性能的音视频处理。推拉的过程带来的时延和卡顿一直都是业界研究的重点，比较靠谱的方案是推给 CDN ，这个 CDN 还是得支持 http chunck encoding 的，使用 low latency 的 DASH/HLS, 延迟能到 2s 左右，但是这都是商业方案才能做到的，开源方案基本上没有较好的办法 |
| 33 LLaMA2 2022-03-15 14:33:30 +08:00 1 我仔细读了一下你补充的内容和原始的内容，由于你需要使用 opencv 做物体识别，我的建议你的 server 只处理推拉流，opencv 识别的部分放到客户 client 处理，好点的 android 设备，不带屏幕，2500 以内，用 opencv 做识别输出视频，如果甲方的摄像头能直连 android 识别的话性能更好，60FPS 没问题 |
| 34 darkengine 2022-03-15 14:42:13 +08:00 先不说 CPU 使用率的问题，每帧都调用 API 怎么能保持实时性 |
 | 36 zliea 2022-03-16 11:53:05 +08:00 个人感觉肯定不能每帧都调用，在误差或者允许的情况下每秒调用 4-6 次足够了。 如果必须要求每帧，我觉得需要考虑边缘计算。 |
| 37 zliea 2022-03-16 11:56:51 +08:00 当然非实时就随便搞了。 |
| 38 mikulch OP @zliea 刚刚新增了需求，不用实时，可以延迟 5 - 10 分钟。但是即使是这样子，问题还是存在，就是消费端看视频，看完推送过去的视频以后，就要等后续新推送的视频了。 但是这边推送因为要走 api 处理推送会很慢，没有办法。 |
| 39 mikulch OP @darkengine 现在的问题就是这个，消费端的速度太快，生产端的速度跟不上。 |
| 40 darkengine 2022-03-16 17:28:05 +08:00 所以这个方案有问题啊，搞个本地的 SDK 还差不多。 |
| 41 zliea 2022-03-16 18:04:28 +08:00 1. 不是每一帧数据都请求 API 。 2. 并发请求 API ，要求 API 可以并发执行，然后等待固定延迟后再推数据。 一个直播流就需要这么大的计算量，有没有考虑同时多个直播流，如果有趁早考虑边缘计算。 |
| 42 mikulch OP @zliea 并发请求 api 的话如何保证帧数返回的顺序呢？ 另外不是每一帧都请求的话，因为数据这边要做标注，如果不每一帧都请求的话，画面上就会出现上一帧标注了，下一帧不标注的情况，这样就感觉很奇怪。 等待固定延时后再推送和一帧一帧的好像都差不多哇。速度还是那么慢。 |
| 43 zliea 2022-03-16 18:30:04 +08:00 1. 每一帧做一个标记 request id ，API 返回的时候把标记 request id 也要返回回来，然后重排。 2. “不是每一帧数据都请求 API”，这个意味着标注不更新，就是假定每 4 帧取第 1 帧计算，那么 2-4 帧的标注也是第 1 帧的标注去合成。 |
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