作者 | 小萱

导读 

基于实际业务需求，介绍了自定义Wasm截帧方案的实现原理和实现方案。解决传统的基于canvas的截帧方案所存在的问题，更高效灵活的实现截帧能力。

全文10103字，预计阅读时间26分钟。

01 项目背景

在视频编辑器里常见这样的功能，在用户上传完视频后抽取关键帧 ，提供给用户以便快捷选取封面，如下图：

在本文中，我们将探讨一种使用FFmpeg和WebAssembly（Wasm）的Web端视频截帧方案，以解决传统的基于canvas的截帧方案所存在的问题。通过采用这种新方法，我们可以克服video标签的限制，实现更高效、更灵活的视频截帧功能。

首先，我们需要了解一下传统的Web截帧方案的局限性。虽然该方案在处理一些常见的视频格式（如MP4、WebM和OGG）时表现良好，但其存在以下缺陷：

• 类型有限：video标签支持的视频格式十分有限，无法处理一些其他常见的视频格式，如FLV、MKV和AVI等。

• DOM依赖：该方案依赖于DOM，只能在主线程中完成。这意味着在处理大量截帧任务时，可能会对页面性能产生负面影响。

• 抽帧策略局限：传统方案无法精确控制抽帧策只能传递时间交给浏览器，设置currentTime时会解码寻找最接近的帧，而非关键帧。

为解决上述问题，选取FFmpeg+Wasm的方案，通过自定义编译FFmpeg，在web-worker里执行rgb24格式数据到ImageData的运算，再传递结果给主线程，实现。

02 Wasm核心原理

2.1 Wasm是什么

用官网的话说，WebAssembly(缩写为Wasm)是一种用于基于堆栈的虚拟机的二进制指令格式。

WebAssembly (abbreviated Wasm) is a binary instruction format for a stack-based virtual machine. Wasm is designed as a portable compilation target for programming languages, enabling deployment on the web for client and server applications.  

--- https://webassembly.org/

Wasm 可以看作一种容器技术，它定义了一种独立的、可移植的虚拟机，可以在各种平台上执行，类比于docker，但更为轻量。WebAssembly 于2017年粉墨登场，2019年12月正式认证为Web标准之一并被推荐，拥有高性能、跨平台、安全性、多语言高可移植等优势。

业界有很多Wasm虚拟机的实现，包含解释器，单层/多层AOT、JIT模式。

2.2 chrome如何运行Wasm

浏览器内置JIT引擎，V8使用了分层编译模式（Tiered）来编译和优化 WASM 代码。分层编译模式包括两个主要的编译器：

1. 基线编译器（Baseline compiler） Liftoff编译器

2. 优化编译器（Optimizing compiler） TurboFun编译器

2.2.1 Liftoff 编译器

当 WASM 代码首次加载时，V8 使用 Liftoff 编译器进行快速编译。Liftoff 是一个线性时间编译器，它可以在极短的时间内为每个 WASM 指令生成机器代码。这意味着，它可以尽快地生成可执行代码，从而缩短代码加载时间。

然而，Liftoff 编译器的优化空间有限。它采用一种简单的一对一映射策略，将 WASM 指令独立地转换为机器代码，而不进行任何高级优化。这使得生成的代码性能较低。

2.2.2 TurboFan 编译器

对于那些被频繁调用的热函数（Hot Functions），V8 会使用 TurboFan 编译器进行优化编译。TurboFan 是一个更高级的编译器，能够执行各种复杂的优化技术，如内联缓存（Inline Caching）、死代码消除（Dead Code Elimination）、循环展开（Loop Unrolling）和常量折叠（Constant Folding）等，从而显著提高代码的运行效率。

V8 会监控 WASM 函数的调用频率。一旦一个函数达到特定的阈值，它就会被认为是Hot，并在后台线程中触发重新编译。在优化编译完成后，新生成的 TurboFan 代码会替换原有的 Liftoff 代码。之后对该函数的任何新调用都将使用 TurboFan 生成的新的优化代码，而不是 Liftoff 代码。

2.2.3 流式编译与代码缓存

V8 引擎支持流式编译（Streaming Compilation），这意味着 WASM 代码可以在下载的同时进行编译。这大大缩短了从加载到可执行的总时间。流式编译在基线编译阶段（Liftoff 编译器）尤为重要，因为它可以确保 WASM 代码在最短的时间内变得可运行。

为了进一步提高性能和加载速度，V8 引擎支持代码缓存（Code Caching）机制。代码缓存可以将编译后的 WASM 代码存储在缓存中，以便在将来需要时直接从缓存中加载，而无需重新编译。这大大缩短了页面加载时间，提高了用户体验。目前WebAssembly 缓存仅针对流式 API 调用， compileStreaming 和 instantiateStreaming 这两个API，使用流式API拥有更好的性能。对于缓存的工作原理：

1. 当TurboFan完成编译后，如果.wasm资源足够大（128 kb），Chrome 会将编译后的代码写入 WebAssembly 代码缓存。

2. 当.wasm第二次请求资源时（hot run），Chrome.wasm从资源缓存中加载资源，同时查询代码缓存。如果缓存命中，编译后的module bytes将发送到渲染器进程并传递给 V8，V8将其进行反序列化，与编译相比，反序列化速度更快，占用的 CPU 更少。

3. 如果.wasm资源发生了变化或是 V8 发生了变化，缓存会失效，缓存的本地代码会从缓存中清除，编译会像步骤 1 一样继续进行。

2.2.6 编译管道（Compilation Pipeline）

△频效果V8编译Wasm的流程图

V8 编译 WASM 代码的整个过程可以概括为以下几个步骤：

1. 解码（Decoding）：首先，将 WASM 模块解码为二进制可执行代码，并验证其是否符合 WASM 标准。

2. 基线编译（Baseline Compilation）：接下来，使用 Liftoff 编译器进行快速编译。这一阶段生成的代码性能较低，但编译速度快。流式编译在这个阶段发挥作用，使得代码在下载过程中就能进行编译。

3. 热点分析（Hotspot Analysis）：V8 引擎会持续监控 WASM 函数的调用频率，以识别 Hot Function。

4. 优化编译（Optimizing Compilation）：对于被标记为热门函数的代码，使用 TurboFan 编译器进行优化编译。编译完成后，优化后的代码会替换原有的 Liftoff 代码。这一过程称为分层升级（Tier-up）。

5. 执行（Execution）：在优化编译完成后，代码将在 V8 引擎中运行。

对比V8执行js的流程，省去了Parser生成ast，Ignition生成字节码的的过程，因此有更高的性能和执行效率。

03 FFmpeg的介绍

FFmpeg作为一个开源的强大的音视频处理工具，实现视频和音频的录制、转换、编辑等多种功能。FFmpeg包含了众多的编码库和工具，可以处理各种格式的音视频文件，例如MPEG、AVI、FLV、WMV、MP4等等。

FFmpeg最初是由Fabrice Bellard于2000年创立的，现在它是由一个庞大的社区维护的开源软件项目。FFmpeg支持各种操作系统，包括Windows、macOS、Linux等，也支持各种硬件平台，例如x86、ARM等。

FFmpeg的功能非常强大，可以进行很多复杂的音视频处理操作，例如视频转码、视频合并、音频剪辑、音频混合等等。FFmpeg支持众多编码格式和协议，包括H.264、HEVC、VP9、AAC、MP3等等。同时，它还可以进行流媒体的处理，例如将视频流推送到RTMP服务器、从RTSP服务器拉取视频流等等。

04 截帧策略的制定

4.1 I、B、P帧是什么

这个概念来源于视频编码，为描述视频压缩编码中的帧类型。

I帧（Intra-coded frame），也叫关键帧（keyframe），它是视频序列中的一种独立帧，也就是说，它不需要参考其它帧进行解码。I帧通常用来作为视频序列的参考点，后续的B帧和P帧都会参考它进行编码。I帧通常具有较高的压缩比和较大的文件大小，但是它也提供了最高的图像质量。

P帧（Predictive-coded frame） 是通过对前面的I帧或P帧进行运动预测得到的帧，也就是说，P帧需要参考前面的一个或多个帧进行解码。P帧通常比I帧小一些，但是它的压缩比比I帧高。

B帧（Bidirectionally-predictive-coded frame） 是通过对前面和后面的帧进行运动预测得到的帧，也就是说，B帧需要参考前面和后面的帧进行解码。B帧通常比P帧更小，因为它可以更充分地利用前后两个参考帧之间的冗余信息进行编码。

因此，视频编码中通常会使用一种叫做“三合一”编码的方式，即将一个I帧和它前面的若干个P帧以及后面的若干个B帧组成一个GOP（Group of Pictures）。这样的编码方式既可以提高编码的效率，也可以提供高质量的图像。

△I、B、P帧关系示例图

4.2 关键帧生成策略

视频编辑器抽帧的目的是为用户提供有效的封面图选取，因此我们希望抽出来包含较大信息量质量较高的图作为抽帧产物，从上面的介绍可知，一般情况下关键帧是包含信息量较大的帧，因此理想状态是只产出关键帧。

按照需求场景，我们需要对每个视频提取12张图片。若使用canvas抽帧方案，就意味着这12张图片只能根据时间间隔进行抽取，无法使用视频本身的关键帧信息，图片可能是关键帧，也可能是BP帧。非关键帧的图片往往质量较差不适合作为封面图。且浏览器也需要基于I帧进行逐帧的解码，这会耗费较长的时间。因此我们决定借助FFmpeg库的能力，生成关键帧。

为什么不直接使用FFmpeg的命令生成关键帧呢，一个视频具体有多少张关键帧这是不一定的，可能多于12张也可能少于12张，因此只用FFmpeg的命令生成关键帧一把梭生成全部关键帧这是不够的。

对于少于12张关键帧的视频，采取补齐的策略，在两关键帧之间，以2s为时间间隔进行补齐。如果两帧间隔时间不足2s间隔分配，那就按照两关键帧间隔时间/在此间隔需要补的帧数，计算出需要补齐的帧的所在时间。

FFmpeg在获取关键帧是很快的，因为关键帧的时间信息是可以直接从视频里获取到的，可以直接调用av_seek_frame 跳到关键帧位置，然后解一帧即可，对于指定时间的非关键帧的寻找，需要跳到最近的关键帧，再一帧帧的解包寻找，知道寻找的指定的时间，进行输出。

对于超出12帧关键帧的视频，按照相等的间隔进行选取，比如有24张，那么选取0、2、...23索引的帧为输出帧。

其他的优化点，第一帧一定是I帧，因此在第一时间读取第一帧并返回，让用户瞬间看到一帧，减少视觉等待时间，其他帧每确定一帧是符合输出帧就立即输出，用户看到的是一帧帧输出的，而不是等到全部抽帧任务完成再输出。

△百家号wasm抽帧效果图

05 定义编译FFmpeg

5.1 环境准备

Emscripten、LLVM、Clang都可以将c、cpp代码编译成Wasm，我们使用 Emscripten 编译。Emscripten会帮你生成胶水代码(.js文件)和Wasm文件。

首先下载emsdk，执行以下命令配置并激活已安装的Emscripten。

git clone https://github.com/emscripten-core/emsdk.git
cd emsdk
  git pull
  ./emsdk install latest
  ./emsdk activate latest
   source ./emsdk_env.sh

最后source环境变量，配置Emscripten各个组件的PATH等环境变量。

5.2 编译FFmpeg

为了产出能在以在浏览器中运行的WebAssembly版本的FFmpeg，我们禁用了大部分针对特定平台或体系结构的优化，以便生成尽可能兼容的WebAssembly代码。

使用Emscripten的emconfigure命令运行FFmpeg的configure脚本，传入自定义参数以便完成兼容。下面是自定义参数：

CFLAGS="-s USE_PTHREADS"
LDFLAGS="$CFLAGS -s INITIAL_MEMORY=33554432" # 33554432 bytes = 32 MB
CONFIG_ARGS=(
  --prefix=$WEB_CAPTURE_PATH/lib2/ffmpeg-emcc \
  --target-os=none        # use none to prevent any os specific configurations
  --arch=x86_32           # use x86_32 to achieve minimal architectural optimization
  --enable-cross-compile  # enable cross compile
  --disable-x86asm        # disable x86 asm
  --disable-inline-asm    # disable inline asm
  --disable-stripping     # disable stripping
  --disable-programs      # disable programs build (incl. ffplay, ffprobe & ffmpeg)
  --disable-doc           # disable doc
  --extra-cflags="$CFLAGS"
  --extra-cxxflags="$CFLAGS"
  --extra-ldflags="$LDFLAGS"
  --nm="llvm-nm-12"
  --ar=emar
  --ranlib=emranlib
  --cc=emcc
  --cxx=em++
  --objcc=emcc
  --dep-cc=emcc
)
cd $FFMPEG_PATH
emconfigure ./configure "${CONFIG_ARGS[@]}"

PS：上面我们允许了C++使用pthread，但因为在浏览器使用pthread多线程需要SharedArrayBuffer 允许多个Web Workers或WebAssembly线程访问和操作相同的内存区域，而SharedArrayBuffer的兼容性较差，并且要求https，因此我们在接下来产出wasm时禁用pthread。

FFmpeg包含了很多库，若直接使用@ffmpeg/ffmpeg @ffmpeg/core便是全量的库的wasm版本。

1. libavformat：负责多媒体文件和流的格式处理。这个库可以帮助你读取和写入多种音频和视频文件格式，以及网络流。

2. libavcodec：负责音视频编解码。这个库包含了众多的音频和视频编解码器，可以处理多种格式的音频和视频。

3. libavutil：提供一些实用功能，例如内存管理、数学运算、时间处理等。这个库被 libavformat 和 libavcodec 等其他库所使用，用于辅助处理各种任务。

4. libswscale：负责图像的缩放和颜色空间转换。这个库可以帮助你将视频帧从一种像素格式转换为另一种，或者对图像进行缩放。

5. libswresample：负责音频重采样、混合和格式转换。这个库用于处理音频数据，例如改变采样率、改变声道数等。

6. libavfilter：负责音视频滤镜处理。这个库提供了一系列音视频滤镜，用于处理音频和视频，例如调整色彩、裁剪、添加水印等。

7. libavdevice：负责获取和输出设备相关的操作。这个库提供了对各种设备的支持，例如摄像头、麦克风、屏幕捕捉等。

而我们抽帧只需要读取视频文件或流、解码、对产生的像素格式转换以及通用工具函数，也就是libavformat、libavcodec、libswscale和libavutil这几个库， 在接下来产出wasm我们便选取这几个库作为编译的输入文件，可以大幅减少产出的wasm资源体积。

5.3 编译产出.wasm、.js

Emscripten支持产出多种格式文件，我们这里使用他为我们准备的胶水代码，故生成.wasm和.js文件，

使用emcc命令编译cpp代码，首先通过Clang编译为LLVM字节码，然后根据不同的目标编译为asm.js或Wasm。由于内部调用Clang，因此emcc支持绝大多数的Clang编译选项，比如-s OPTIONS=VALUE、-O、-g等。除此之外，为了适应Web环境，emcc增加了一些特有的选项，如--pre-js <file>、--post-js <file>等。

emcc $WEB_CAPTURE_PATH/src/capture.c $FFMPEG_PATH/lib/libavformat.a $FFMPEG_PATH/lib/libavcodec.a $FFMPEG_PATH/lib/libswscale.a $FFMPEG_PATH/lib/libavutil.a \
    -O0 \
    # 使用workerfs文件系统
    -lworkerfs.js \
    # 讲这个文件内连到胶水js里面 共享上下文
    --pre-js $WEB_CAPTURE_PATH/dist/capture.worker.js \
    # 指定编译入口路径
    -I "$FFMPEG_PATH/include" \
    # 声明编译目标是wasm
    -s WASM=1 \
    -s TOTAL_MEMORY=$TOTAL_MEMORY \
    # 告诉编译器我们希望从编译后的代码中访问哪些内容(如果不使用，内容可能会被删除)
    -s EXPORTED_RUNTIME_METHODS='["ccall", "cwrap"]' \
    # 告诉编译器需要塞到Module里的方法
    -s EXPORTED_FUNCTIONS='["_main", "_free", "_captureByMs", "_captureByCount"]' \
    -s ASSERTIONS=0 \
    # 允许wasm的内存增长
    -s ALLOW_MEMORY_GROWTH=1 \
    # 产出路径
    -o $WEB_CAPTURE_PATH/dist/capture.worker.js

Emscripten提供了四种文件系统，默认是MEMFS（memory fs），其他都需要在编译时候添加进来，-lnodefs.js ( NODEFS ), -lidbfs.js ( IDBFS ), -lworkerfs.js ( WORKERFS ), or -lproxyfs.js ( PROXYFS )。我们在worker中运行wasm，选取workerfs文件系统，它提供了在worker中的file和Blob对象的只读访问，而不需要将整个数据复制到内存中，可能用于巨大的文件，防止了文件过大导致的浏览器crash。

生成的js里面，Module是全局 JavaScript 对象，Module里固有的方法，可以参考文档 Module object documentation ，同时，你也可以通过--pre-js往Module里添加方法，没有塞入Module的方法可以通过EXPORTED_FUNCTIONS添加。

△Module内方法的定义

5.4 Js和C的通信

5.4.1 Js调用C

JavaScript调用C只能使用Number作为参数，因此如果参数是数组、对象等非Number类型，就麻烦了，使用Module._malloc()分配内存，拿到栈指针地址，将数组拷贝到栈空间，将指针作为参数调用c的方法。Emscripten的cwrap方法可以轻松解决。

crap(函数名，返回值，传入c的参数类型数组)

// example ts：captureByMs(info: 'string', path:'string', id:'number'):number
this.cCaptureByMs = Module.cwrap('captureByMs', 'number', ['string', 'string', 'number']);

5.4.2 C调用Js

可以通过emscripten_run_scriptapi在c里调用js，接受参数是拼接成字符串的要执行的js内容，用起来很像eval。

emscripten_run_script("console.log('hi')");

如果传参是指针，js的方法里接受到的是c的指针地址，在当前版本的Emscripten中，指针地址类型为int32，Wasm中js的内存空间均为ArrayBuffer，Emscripten提供的访问对象是Module.buffer,但是js中的ArrayBuffer无法直接访问，Emscripten提供TypedArray对象进行访问。

比如需要传递给js是结构体指针，是这样定义的。

typedef struct
{
    uint32_t width;
    uint32_t height;
    uint32_t duration;
    uint8_t *data;
} ImageData;

结构体的内存对齐，所以选取最长的就是uint32_t，uint32_t对应的TypedArray数组是Module.HEAPU32，由于是4字节无符号整数，因此js拿到的ptr需除以4（既右移2位）获得正确的索引。按此类比，8字节无符号整数就需要右移3位。

虽然看起来c调用js很简单，但你不应该做频繁的调用，这会导致较大的开销抵消掉Wasm本身的物理优势。这也是为什么dom操作相关的框架不会选用Wasm进行优化，Wasm还无法直接操作dom，频繁的js和Wasm的上下文的开销也带来不可忽视的性能缺失，他的目的从不是替代js， 类比react，reconciler部分是可以用rust/go 重写，社区也有人做过此尝试，但是并没有带来显著性能优势，社区也有用go/rust编写web应用的框架，比如( yew )，他们为跨端带来更多的可能。

5.5 FFmpeg api介绍

对整体抽帧流程使用到的关键api做简单的介绍，包含对视频的解码、编码以及处理等操作。

• av_register_all 注册全部解码器，在使用FFmpeg的其他函数之前调用，以确保Ffmpeg可以正确地加载和初始化。

• avformat_open_input 根据路径读取文件，并将其解析为一个AVFormatContext结构体，其中包含了文件的格式信息和媒体流的信息。

• avformat_find_stream_info 获取视频的媒体信息 类比ffplay file获取的信息，包含编码格式、视频长度、fps、分辨率等。

• avcodec_find_decoder 寻找视频对应的解码器。

• av_read_frame 大量耗时在解码环节，在解码前，可以通过读取压缩的帧信息，获取关键帧队列，AVPacket结构体里的flag等于1，标志该帧是关键帧。

• av_seek_frame 快速定位到某个时间戳的视频帧，在这里使用它定位到关键帧。

• 基于关键帧进行解包，先调用av_read_frame读取压缩帧，avcodec_send_packet发送压缩包到FFmpeg的解码队列（如果成功，则返回0），avcodec_receive_frame从解码队列里成功取出，判断pts（位于的时间），符合条件的frame信息被存储。

△抽帧的关键代码及解释

5.6 编译后产物体积对比

自定义编译

使用npm包@ffmpeg/ffmpeg @ffmpeg/core

对比全量引入24.5M，我们只需要4M，体积上的收益还是非常明显的。

06 总结

使用FFmepg+Wasm方案进行视频抽帧，通过自定义编译FFmpeg减少编译产物的体积；定义关键帧优先策略，第一时间给到用户抽帧结果，尽可能减少用户等待时间。在 Emscripten 工具链的加持下，可以方便地将C/C++代码编译成Wasm，并配合产出完整的与web的交互js。在速度和体验以及视频兼容性方面都取得了较为明显的收益，请大胆拥抱WebAssembly为web赋能吧！

目前这套方案已在百家号视频场景落地数月，收益明显。

项目地址：https://github.com/wanwu/cheetah-capture，欢迎star。

封装好api支持按照帧数目和秒数抽取。你也选择自定义编译，通过更改FFmpeg的编译参数让他支持更多的视频类型，通过更改capture.c文件增加更多api能力，期待你来丰富更多场景。

——END——

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