QQ视频直播架构及原理
作者：王宇（腾讯音视频高级架构师）
自我介绍下，毕业以来加入腾讯，一直从事客户端研发，身处互联网公司，踏着互联网的浪潮，一直在浪尖行走，从最早的PC QQ，到移动时代的手Q，再到腾讯物联的嵌入式，以及最近这两年直播领域风起云涌，接下来主要给大家介绍下QQ视频直播的架构及原理。
今天主要给大家介绍三个方面的内容，视频直播的框架及基础介绍；
直播中的一些关键技术：主要包括播放控制问题，性能与质量等；直播APP的整体解决方案。
首先来看下直播前后台的大致框架，通过推流App或者第三方推流器将数据推送给后台服务器；
服务器将收到的数据进行转码发送给DC；
观看者从OC上拉取对应的直播流进行观看；
目前主要采用RMTP、HLS、FLV三种直播格式。接下来我们重点看下直播过程中客户端架构。
这是直播客户端的大体框。
左侧是推流端：音视频采集；预处理；音视频编解码；数据封装网络发送；
右侧是播放端：网络收数据；音视频解码；视频渲染与音频播放。
整个过程就是一个线性的流水化过程，流程看起来还是比较简洁的。
视频编码，就是一个压缩的过程，如何将视频数据压缩后便于网络传输，这里有几个纬度：
1.每一帧数据的帧内压缩，也就是这里的I帧，能够独立还原出图像数据，一般比较大；
2.连续的两帧画面之间存在相似性，参考前面一帧数据，只记录差异部分，这样数据量就比较小，也就是这里的P帧，采用的是前向预测编码；
3.更进一步，如果参考前后两帧数据记录差异部分，这样数据量会更小压缩率最高，也就是这里的B帧，采用双向预测内插编码。
麦克风采集到的原始PCM数据一般比较大，以44.1k，双声道为例，码率大概有1M多，不做压缩的话很难传输，音频编码，就是将采集到的PCM数据，根据不同的音频格式进行压缩，当然目的也是为了在保证音质的前提下尽量压缩音频数据，目前采用的是AAC来压缩。
流媒体音视频数据封装格式，原始的编码之后的音视频数据不太利于网络传输，目前有多种封装格式：
1.RTMP协议，需要做拆包与组包，将每个数据帧拆成小分片加上协议头发送，一般用于推流；
2.FLV格式，比较简单每个数据帧加协议头，一般用于播放；
3.HLS格式，将一组音视频数据组合在一起，通过m3u8文体来关联，相当于一个个的小文件，适用于网页播放。
直播的框架及基本原理就这么简洁，但是要做到好的体验却不是一件很简单的事情，基本上几个人花一两个月就能做出来，但是要优化出一个好的效果需要长期的积累与打磨。
接下来主要看下直播过程中的一些关键问题，主要包括：首屏秒开、流畅与延迟控制、实时音画同步等等。
当我们观看一个直播的时候不能等半天才出画面，体验显然很差，我们期望的是能够立马看到画面，即首屏秒开。
首先来看下解码过程：推流端上传P帧，播放端拉到一个P帧，如果帧连续，能立马解出来正常显示；如果没有之前的参考帧，而仅仅只收到了一个P帧，解析不出来不能显示，直到遇到一个关键帧；如果要做到数据来了就能立马显示，对于首次打开就必须要能收到一个I帧，那么问题来了，服务端如何保证返回给播放端的第一帧为I帧？
假设有一个人正在观看，推流端上传一个P帧，服务器将其发送给播放端，播放端正常播放，同时服务器将其放到一个缓存队列里面；有了这样一个临近数据的缓存队列，当有一个新的观看者来播放的时候，就可以直接从缓存队列里面取最新的一个GOP一次性返回给观看端，此时播放端就可以立马解析出I帧渲染，这样就能做到秒开。
流畅与时延控制，对播放而言，来数据就播放，这个问题应该就这么简单，但是..
播放有两类需求：
1.游戏场景下更关注流畅性；
2.主播场景下更关注低延迟；
于是就有了流畅与极速两种模式，流畅就是缓冲播放，极速就是来数据就播放，缓存大的时候就做速播；看起来还不错，但是..
实际使用发现流畅模式会带来延迟大的问题，而极速模式卡顿的概率又比较高；有没有一种更好的方案？这里问题的根源在于网络是抖动的，要保证低延迟的同时又能流畅播放，其实就是在流畅与低延迟之间做平衡；应该怎么设计？
对于播放端而言，网络来数据，自己播放，这就是一个生产消费模型，正常情况是生产多少，消费多少，但网络抖动引发卡顿与数据堆积从而造成时延。
这里统计过去一段时间内的数据，有两个指标：
1.待播放数据的大小反应时延，即这里的过去一段时间内的AvgCache；
2.过去一段时间内的网络抖动大小决定了待播放数据抖动的大小，也即决定了卡顿，即这里的Jitter，Jitter随时间推移而修正。
平均cache太大即延迟大，为了消除延迟就需要快速消耗掉一部分数据，这里要消耗掉多少数据呢？
理想情况下是要调整到红色曲线所示的，加速MinCache的数据，这样既能保证不触发卡顿又能做到最小延迟，但是这太理想化了，这里需要更谨慎一些，于是做了以下调整：
1.引入最小阈值，如图所示最多加速到这个程度；
2.不是一次加速到最佳状态，设定最大加速时长。
总结下，统计数据决策加速；计算调整时长，恒定加速；如此循环，就能调整到一个最佳状态，这就是自适应播放控制策略。
这里加速有三种策略：
1.直接丢弃部分数据；
2.短时的快速播放；
3.长时的较快速的播放，让人察觉不到在速播。
这里问题的根本就是要多消耗一部分数据，毫无疑问不论是丢弃、快速加速、慢速加速都是有损的，三种方案各有优劣，瞬时的大损伤好，还是长时的低损伤好？这里还是看个人喜好，萝卜白菜各有所爱，最终还是要看用户反馈来选择。既然做了速播，那不可避免会遇到音画不同步的问题，如何解决？
音画如何做同步？
经典的音画同步有三种方案：音频同步到视频；音视频同步到外部时钟；视频同步到音频；
方案一音频很难去频繁的做调速，所以直接pass了；
方案二在卡顿的时候需要做时间修正，做加减速的时候保持步调一致不是很好处理；
方案三视频同步到音频比较自然，视频能够很方便做调速处理，目前大多推荐的也是方案三，实现起来也比较简单，接下来看下整个播放控制方案。
音视频jitter队列分开方便取数据，控制器根据jitter大小及当前策略来决定加速还是正常播放；
音频按需播放，在最末端，音频将PTS同步给视频，视频据此修正当前帧的播放时机，解决音画不同步问题；
引入一个负反馈机制来保证解码后的数据不会太大；
声音如何加速，声音处理有变调变速，变调不变速，变速不变调，这里采用了变速不变调算法来对声音进行加速。
来看下实际效果，这分别是两种损伤模型下的效果，左边的是瞬时高损伤，右边的是长时低损伤；可以感受下两种的不同效果。
高分辨率下性能如何保证，360p一般都能达到比较好的性能，那么问题来了，720P推流与播放、1080P播放性能如何保证？主要包括以下几个方面：
1.整个系统采用多线程处理，推流与播放都是流水化的过程，每个处理流程都采用独立线程，每秒帧率完全由单一处理过程的最大耗时决定，而不是整个流程的处理时间。
2.多核手机已经普及，采用软编软解能够在手机性能达标的情况下完成高帧率编解码。
3.目前手机基本都支持硬编硬解，对于高分辨率采用硬件编解码，可以显著降低CPU占用，提升性能。
4.能用GPU处理的尽量用GPU来做，如本地渲染与镜像处理、格式转换等。
5.采用ARM指令集优化来提升性能，比如视频裁剪、旋转等算法。
既然做直播SDK，那么有问题如何定位？直播质量如何监控？
这里问题主要包括两大类：
1.开发测试过程中遇到的问题；
2.用户现网问题；这里直播质量主要包括CPU占用率、卡顿率、播放延迟、上下行带宽等等。
用户遇到的问题如何怎么定位，LOG肯定是第一手资料，如何方便快捷的获取到LOG？
这里有一套LOG提取系统，三个步骤：获取地址软色、问题重现、提取log分析；这个就是我们的LOG提取系统。
为了监控直播质量，这里做了完备的数据上报及分析系统，基本上涵盖了各种关键性指标，既能反应直播的各种性能方便优化，同时也能辅助定位各种问题；这个是播放端的整体统计数据，下行带宽、卡顿率、缓冲大小、CPU占用率，这是一个宏观统计数据，反应了当前直播观看端的一个质量。
有了直播质量监控，更精细一些我们可以做一些运营分析，比如说，最近我们内部对一个游戏直播的流畅性做了一个运营统计分析，把外网用户分成了三组，通过配置不同的播放端参数来统计质量，最后我们得出了几个比较有意思的结论：
这是对直播推流端做的一个质量评估，根据一些指标对每项进行打分，然后给出一个综合得分来评估当前直播推流端的质量。
这个是直播后台的整套大体框架。
上面主要是完成视频的推流与播放，包含了接入集群，计算集群及CDN加速网络；
下面主要是帐号、消息等基础服务，及社交互动系统,我们使用这些后台服务构建了小直播的App。
小直播客户端App及业务后台源码对客户开放，提供了直播App的整套集成解决方案，基于此可以很方便的完成一款直播App的开发。
这个就是我们做的小直播App，可以在官网下载体验。