演讲 / 黄开宁
整理 / 小极狗

作为实时音视频领域最火的开源技术，WebRTC点对点的架构模式，无法支持大规模并发。如何在架构中引入服务端，一直是开发者关注的热点。5月20日，在WebRTCon大会上，即构科技资深音视频架构师黄开宁带来了他的实践分享。

我们对他的演讲内容做了整理,整理后的文章分为上下两篇，本文为第二篇，欢迎阅读。关注本公众号，回复“webrtc”还可获取他的演讲视频和PPT。

前面（第一篇：WebRTC网关服务器搭建：开源技术VS自行研发）我给大家分享了：

第一，为什么需要WebRTC网关。对于即构来说，目前所使用的系统已经较为成熟，也经过了市场的检验，为什么还要在如此成熟的商用系统中加入WebRTC？

第二，WebRTC通信模型对比。分析了目前的WebRTC通信模型以及不同模型的适用场景，以便大家在选型时能结合自己的需求匹配对应的场景。

第三，开源VS自研。分享了目前市面上的一些开源系统及其特点以及即构自研WebRTC网关的目的和出发点。

下面，我将结合即构自研的WebRTC网关服务器方案，分享在开发过程中遇到的难点和解决办法。

Zego-Gateway架构的改进

在加入WebRTC网关之前，即构自研系统架构如下图所示，主要分成两部分，左边是低延时用户，而右边是围观用户。低延时用户主要是通过ZEGO的实时传输网络进行推拉流。

由于RTMP的实时性并不是很好，在浏览器端没有办法通过RTMP进行上行传输达到低延时的特点，所以即构对原有的系统架构进行了升级，在低延时的实时传输网络中加入了WebRTC网关服务器，具体如下图所示。

在加入了WebRTC网关服务器后（图中红线部分所示），即构的系统已经能全面支持网页端视频互动场景，同时实现了APP、微信小程序、WebRTC三端的连麦互通。浏览器登录 https://videotalk.zego.im/  即可体验 Web版 demo。

Zego-Gateway架构的实践

在开发WebRTC网关的过程中，我们遇到了不少的难题。下面我将结合即构的方案给大家一一分享。

首先我们需要了解网关在架构中的地位。如上图，左边是浏览器端的接入方式，右上角是后台房间、信令等服务，中间就是Gateway。通过网关可以连接即构现有的实时音视频架构，而即构的架构是基于UDP私有协议的，同时搭配CDN分发网络，或者是自主实现的RDN服务器。同时即构的架构体系中还包含了部署在全球范围的实时音视频架构。通过网关与原有的媒体服务器进行连接，可以轻易实现跨国实时音视频通信。目前，即构的架构体系在路由器选择和负载平衡方面都非常完善，只需要在中间的Gateway中进行对接就能获得原本架构中的实时音视频能力。

上图是Gateway的系统架构，与WebRTC的架构图十分类似。这个图包含了Gateway的一些模块，对比上一篇文章中介绍的开源项目，可以发现大多数开源项目只包含最右边的四个模块。如果只是需要实现WebRTC网关，只需要右边的四个模块，就可以搭建一个最简单的服务器架构。但是若想实现功能较为完善的WebRTC网关，MCU的模型、路由带宽预测、JitterBuffer、Codec等都是需要实现的模块。下面主要根据不同的模块，分享即构在自研过程中实现的技术难点和模块间的结合应用。

图中所示的是非常典型的RTMP的转协议流程，左边是浏览器，中间是RTP、RTCP的模块，右边是RTMP的模块。由于RTMP的TCP是有序的，所以在网关的内部，需要引用JitterBuffer，进行丢包和抖动的处理。另外，由于RTP、RTCP和RTMP的时间戳处于不同的体系，不是基于同一个标准的，所以需要实现时间戳的同步。RTP是基于NTP，而且音频和视频会根据各自采样时钟来打时间戳的，而RTMP却是一个绝对时钟，需要通过RTCP的SendReport反馈对音频和视频时间戳进行同步校对。实现同步后，还需要实现转码，一般来说是将OPUS转成AAC。在这个模块中，包含了JitterBuffer、时间戳同步和转码等技术，虽然有些技术看上去很简单，但是实际上要做到很好的实时性，也是比较困难的。

在评价一个系统时，时间是非常重要的考量指标。大家会发现使用WebRTC进行接入测试的时候速度非常慢，这是由于WebRTC用到的ICE流程非常复杂，导致耗时过长。在STUN中，首先需要做IP的映射识别出内网的IP，然后根据需要进行协助打洞。为了减少接入时间，我们首先要去掉STUN。

为什么在有服务器的情况下还需要打洞？从图上可以看到在ICE流程中，首先是左边的浏览器发起了Offer，接下来是信令阶段，主要是SDP Candidate的协商交换，随后会进入连通性检测。在ICE标准中，需要Answer方是要先发起Binding Request请求，假如在Candidate的协商交换时没有经过STUN做IP的映射，那么浏览器端的IP是内网地址。而Gateway在云端，对应的IP是公网的地址。很明显，这种地址的不对称会导致连通失败。这也是为什么需要打洞，或者是中间服务器的原因。

这个时候可以利用TURN的方案，在上一篇文章所介绍的开源系统中，可能有相当一部分的TURN方案都是独立部署的。独立部署的优点是扩展性比较好，缺点是可能会造成资源浪费。针对此即构的方案是在TURN的基础上做了一个整合，直接在Gateway中实现TURN。这样，既节省了资源，在部署上也有保持一定的优势。

通过整合去掉了STUN服务器后，只需要几步简单的连通性检测，不需要再经过中间服务器的转发，所以即构的方案在连通时间上可以达到毫秒级。

有关连通性的另一个方面是端口复用。在使用WebRTC的过程中，会接收到弹框提示相关的权限申请，但是作为播放端可能并没有音视频的采集设备，在这种情况下，弹框的出现会影响用户的体验感。在每次调用getUserMedia的时候都会有弹框出现，如果不调用getUserMedia，则createOffer会失败，所以即构的方案将Offer换到Gateway方发起，这个时候浏览器作为Answer方就不会出现弹框了。除了弹框的问题外，由于网关的端口是随机分配的，所以可能会出现防火墙对某些端口受限，这种情况下可能会无法建立连接。因此通常情况下需要将对端的随机端口换成公共端口，例如80或者8080，这样有利于提高连通性。

在分布式的系统中，由于节点众多，所以可能会出现Nack风暴。

Nack风暴是如何引发的？假设现在Publish方需要将序列号为7、8、9的三个包传输到Gateway1，网关只是做简单的转发。在传输过程中，发生了8号序列包丢失的状况，这个时候网关会实时将7、9号序列包转发给所有用户，同时判定8号序列包丢失并给Publish方发送丢包重传的Nack请求。而下方的用户在收到7、9号序列包时，同样会发现8号序列包丢失并发送Nack请求。假设接入用户有10万，在序列包丢失时会瞬间产生10万个重传请求，这个就是Nack风暴。

对于Nack风暴，即构有几个设想方案。

第一在服务器间增加扩展协议，因为在RTP中没有相关的协议，如果与Gateway1连接的服务器是自建的，可以在RTP中扩展头处理。第二可以考虑上行端不用Nack机制而用FEC。但是由于FEC本身冗余较大且复杂度高，所以不太建议采用这种方式。第三就是WebRTC只用在上行端，下行端采用RTMP或者其他替代方案，这个方案需要基于对下行的实时性要求不高的情况下才能使用。而在线娃娃机就是典型的不需要上行的例子，但是对于摇杆操作的实时性还是非常高的，所以还是需要使用RTC的方案。这种情况下，即构的方案是将Gateway下一个节点转换成基于私有协议的服务器。由于Gateway跟UDP服务器是通过私有协议进行传输的，所以Gateway会在包里增加一些相关信息，UDP服务器会根据信息判断包的完整性。当Gateway收到了重传的包后，自然会传给UDP服务器，当然UDP服务器也有一个超时机制，通过评估判定超时后也会发起重传请求。最后是隔离和负载，前面通过接入UDP服务器起到隔离的作用，接下来通过接入Gateway集群实现负载平衡。

第一种是联播方式。假设上行是4M的码流，下行端用户的网络状况不一样，对高于4M带宽的用户来说没有影响，但是对带宽低于4M的用户来说，由于带宽不足会导致无法观看。在WebRTC的RTP体系中包含专有的联播方案，会在评估了用户节点的能力之后，根据节点选择对应码率的视频流。假设两个用户节点中，最高分别支持2M和0.6M的宽带能力，这种情况下，联播方案会在上行中分为两路编码，一个是2M或者是2.5M的编码，另一个是0.6或者是更小的编码。这两路视频编码会同时上传，根据用户的带宽能力选择对应的码流进行传输。但是，这种方案对于带宽能力良好的用户来说并不公平，因为在足够的带宽条件下却无法获取更好的画质。这种方案在WebRTC及Gateway中已经实现，尽管这种方案有一定的缺陷，但是根据不同的场景，也是一个值得考虑的方案。

另外一种方案是分层编码。大家应该知道在视频中，帧和帧之间是有一定的关联性，根据帧率的不同，关联的帧数目也不太一样。假设目前有三种帧率，分别是30fps、15fps和7.5fps，对应用蓝色、红色和绿色进行标记。在15fps的帧率下，在两个标记帧中间也就是没有被红色标记的帧是不需要的，换句话说，在网络情况不好的情况下，只转发红色标记的帧就能进行解码，同时流畅性也很好。因为降低了帧率，对应的码率就也可以随之降低。在不同的带宽情况下，同时保证流畅性的前提下，可以选择不同帧率的码流进行转发，充分利用带宽的能力获取对应是高清视频体验。而绿色标记的部分是我们在评估了所有下行方的能力情况后，选择了QCIF作为转发视频的分辨率。QCIF具体是一个177*144像素的画面，在视频会议中会经常用到的一个标准视频采集分辨率。尽管画面比较差，但是这个分辨率下的视频非常流畅。

为了支持直播中大量的分发性需求，即构的方案采用的是H.264编解码，而不是WebRTC中的VP8、VP9。因为如果使用VP8或者VP9的编解码格式，就必须在服务器中进行转码，这样会造成延时。另外，H.264是支持SVC，类似分层编码的能力，基于这些，即构选择了H.264编码格式。而在RTP协议里面，包括头和扩展协议，暂时没有帧之间关联性的描述，或者可以说WebRTC没有实现。由于分层编码是基于帧的关联性，所以说如果没有层关系的描述，就没有办法区分帧之间的关系。

而VP9是支持分层编码的，可以在网页端或者是WebRTC场景下进行编解码，因为编码信息中带有PictureID信息，可以直接分析出帧之间的关联性。但是VP9的编码开销非常大，如果需要支持分层编码的话开销会更大，特别在移动端中性能还是比较差。分层编码不仅是编码端和解码端的结合，更重要的是要和服务器结合，在服务器中根据不同用户的带宽情况选择不同的码流进行转发，这样可以显著降低带宽的需求。

以上为我的分享内容，谢谢大家！