WebRTC 是由一家名为 Gobal IP Solutions,简称 GIPS 的瑞典公司开发的。Google 在 2011 年收购了 GIPS,并将其源代码开源。然后又与 IETF 和 W3C 的相关标准机构合作,以确保行业达成共识。其中:
Web Real-Time Communications (WEBRTC) W3C 组织:定义浏览器 API。
Real-Time Communication in Web-browsers (RTCWEB) IETF 标准组织:定义其所需的协议,数据,安全性等手段。
简单来说,WebRTC 是一个可以在 Web 应用程序中实现音频,视频和数据的实时通信的开源项目。在实时通信中,音视频的采集和处理是一个很复杂的过程。比如音视频流的编解码、降噪和回声消除等,但是在 WebRTC 中,这一切都交由浏览器的底层封装来完成。我们可以直接拿到优化后的媒体流,然后将其输出到本地屏幕和扬声器,或者转发给其对等端。
时序图:
搭建设计架构可以采用下面3种模式中的一种:
我使用的是第一种Mesh架构,无需任何流媒体服务器,直接利用成熟的WebRTC协议。该体系架构基于从每一个发送者创建多个一对一 的数据流到每一个接收端。客户端创建多个对等连接,连接数量基于房间内的其它成员数。
先请出我们今天的主角 - WebRTC,它是由谷歌推广的实时音视频技术栈,是音视频领域搜索热度最高的技术。它有多重身份,既是W3C的标准,也是一个开源项目,还有一个对应的IETF工作组(RTCWEB)。在WebRTC出现之前,音视频通信是高不可攀的领域,需要大量的专业积累才能入门,而现在,越来越多的开发者通过WebRTC来深入了解RTC技术。
WebRTC技术的本质是构建点对点的实时通信,目前主流的浏览器,包括Chrome, Firefox, Edge等,天然就支持WebRTC协议。对入门开发者来说,选用这几款浏览器,连开发客户端的时间都省了。最简单的Web视频会议,只需要架设一个Web服务器,服务器兼具信令交换的能力(信令服务也可以独立部署),两个浏览器通过Web Server交换会话信息,就能建立P2P通道来传输媒体流,进行1v1的视频会议。如下图所示。
两个浏览器向Web服务器请求页面,并进行SDP交换,然后在浏览器之间直接建立P2P Transport,进行媒体流传输。这是最简单的WebRTC应用形式。
这种简单的媒体流直联的方式,线上有很多教程,也可以参考WebRTC的demo (https://webrtc.github.io/samples/),这里不展开。
如果拓展到多方的视频会议,架构是这样的:
可以看到,这种”简单”的视频会议,有两个风险点:
P2P在两个客户端之间建立,不可避免的涉及到NAT穿透的问题,打洞的成功率直接影响P2P的可用性,在会议场景是不能接受的。
在多人场景下,本地的媒体流以拷贝的形式发送给每个对端,对网络带宽是个极大的浪费,上行网络的带宽瓶颈决定了会议的方数上限,影响体验,也不利于扩展。
要解决这两个问题,就要引入媒体服务器。看下面的架构图:
加入媒体服务器后,每个浏览器只和服务器建立媒体传输通道。
媒体服务器架设在公网,P2P的可用性有保障。
每个浏览器只向服务器发送一路本地媒体流,由服务器负责转发给远端,避免了带宽浪费。
对于视频会议来说,这是更优的架构选择。
常用的媒体服务器主要分为SFU(Selected Forward Unit)和MCU(Multipoint Control Unit),SFU只负责媒体流转发,不做太多复杂的媒体处理,并发能力会强一些。MCU除了媒体流的接收/发送,还会进行转码和混流,对服务器的性能要求比较高,在实时传输系统中,转码会带来额外的延时,在选型时也必须考虑。多人视频会议场景下的SFU/MCU架构示意如图:
SFU对接入的媒体流进行全网转发,MCU对接收到的媒体流做转码后,只转发一路合成后的媒体流。它们的优势和劣势总结如下表:
WebRTC的生态中,有许多优秀的开源媒体服务器,下面列出部分关注度高的项目。
大家可以根据自己的需求,选择合适的项目来搭建媒体服务器。对于实时性和高并发有强要求的会议场景,笔者还是推荐采用SFU架构,下面的进阶篇中也会基于SFU展开介绍。
另外,如果不满足于浏览器入会,有扩展客户端覆盖的需求,上述的开源项目中,也有相应的native的客户端库,比如mediaSoup,有提供一个libmediasoupclient的C++ library,这个库本身是基于libwebrtc的,大家可以基于这个库来搭建iOS/Andriod/PC的客户端,需要一定的时间摸索编译环境,但不会太复杂。
这还不是WebRTC生态的全部,在客户端扩展方面,WebRTC是一直走在路上的,各种前沿的混合开发框架项目中,都能看到它的身影,比如RN/Flutter/Cordova等等,在Github上都有WebRTC开发库,愿意实践的开发者可以尝试,不过,要用这些开发框架做到产品化,还是需要一定积累的,需要踩一些坑。
到这里,我们完成了基础的视频会议搭建,或许在通话时会面对这样那样的质量问题,但至少实现了听得见、看得到,浅尝则止的目标已达成。下面的进阶篇,就留给打算深入学习RTC的小伙伴(需要一些音视频基础)。
视频会议的基础是实时音视频通信(RTC)技术,在上一篇解决了听得见、看得到的问题之后,在接下来的进阶篇中,我们重点关注下如何能让音视频通信稳定、流畅、可靠,也就是关乎视频会议的质量体验问题。
大家可能都会有这样的体会,视频会议总是很难保持稳定,偶尔会视频卡住,或者声音断续,或是今天可以正常完会,改天就不好。其实实时音视频通信的原理就是信号的采集,处理和传输,而其中传输部分是最难把控的,为了做到实时性,我们要摒弃长时延、可靠的TCP,选择不可靠,但有可能做到实时的UDP。在公共互联网上用UDP搭建传输网络,它的不可靠的因子会被放大,比如时延,抖动,丢包等,都有可能影响视频会议的体验。
下面的章节中,我们重点介绍实时音视频通信中的Quality of Service(QoS)。QoS可以狭义地理解为链路分组数据传输的质量指标,相对的另一个指标是Quality of Experience(QoE),它是用户对设备,网络和系统总体的端到端主观体验。
QoS那些事
WebRTC中已经具备了一些保障QoS的策略,比如ARQ,FEC,Jitter Buffer,Congestion Control等,让我们结合前面的SFU架构来展开探讨。
QoS策略的主要任务是对抗影响数据传输的网络变量,比如时延,抖动,丢包,带宽等。我们简单介绍下QoS的常规武器。
在典型的SFU传输链路中,媒体流(RTP数据包)由Sender发送到Receiver,媒体控制流(RTCP包)由Receiver反馈给Sender。控制流中包括了NACK, PLI, REMB, Receiver Report等反馈信息。这些反馈信息是配合QoS策略的辅助手段。
有了这些QoS策略的加持,WebRTC的视频通话能够对抗一定程度的网络状况,正常情况下的通话质量可以保障。但是,这种默认的策略也存在明显的改进空间,比如:
针对这两个典型的问题,我们可以分别尝试改进。
如上图所示,在改进的SFU传输架构中,重传请求不再是全链路反馈,而是在客户端和服务器之间进行。一方面,服务器具备了NACK请求的能力,及时发现上行链路的丢包,及时向发送到请求重传。另一方面,服务器能够及时响应接收端的NACK请求。丢包重传的效率提升,有助于减少端到端延时,改善音视频体验。
对于弱网下视频帧率较低的问题,除了优化传输过程中的FEC+NACK策略之外,还可以从源端编码器入手调整。
常规的RTC系统中的编码GOP是IPPP…P,每一个P帧都作为参考帧,一旦某一帧有数据包缺失,其后的所有P帧都无法正常解码,抗误码扰动的能力比较差。
一种改进的思路是,改变编码器的参考帧选择,采用长参考帧Long-Term Reference (LTR) frames机制,比如:
可以看到,引入LTR后,P帧不再是单一的前向参考,而是会有选择性的参考一些固定的帧,只要这部分固定的参考帧能够完整被接收,就能确保其他的完整帧能够正常解码,提高接收端的视频帧率,保障流畅。这种编码方式是比较适合于RTC系统的,能够对抗更大的网络抖动。
应用在视频会议中,需要接收端实时反馈的配合。接收端借助于RTCP,实时反馈能够正常解码的帧信息,发送端可以利用收集到的这些信息,选择合适的参考帧序列(需要兼顾编码效率),这样端到端的配合,能够最大程度的提升实时传输系统的体验。
这种反馈与编码协同的机制,同样适用于多人的会议场景。只不过,在多人场景中,我们要面对更加棘手的多端拥塞控制问题。
前面介绍过WebRTC自带的端到端拥塞控制,在会议场景下,拥塞控制需要综合考虑各个客户端的情况,如下图所示:
在多人会议情况下,各个接收端的带宽能力是不相同的,每条链路的带宽估计值都会反馈到发送端,由发送端来统一决策,控制编码和发送码率。这会带来两个潜在的问题:
解决这些问题,我们就要来改进拥塞控制模型。大致的思路是,在SFU上实现带宽估计反馈,以及下行的拥塞控制。将端到端的拥塞策略,演进为分段的拥塞控制策略。
理想情况下,发送端会根据上行的带宽估计值控制源端编码和发送码率,SFU则会利用下行的带宽估计值,来控制下发给各接收端的最高码率。
然而,现实问题是,当SFU只有一路视频可以转发时,如何根据各链路的带宽情况进行下发控制,有点巧妇难为无米之炊的感觉。
这里要借助于两种源端编码策略 - Simulcast和SVC。
Simulcast:同步广播,指的是同时编码/发送多路视频流,比如常规发送一路720p,外加一路180p的流,这样在SFU下发给接收端的时候,可以根据下行带宽的限制,选择下发不同分辨率的流,照顾到每个端的体验。
应用Simulcast的系统示意:
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