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短视频宝贝=慢?阿里巴巴工程师这样秒开短视频

短视频宝贝=慢?阿里巴巴工程师这样秒开短视频

作者: 阿里云云栖号 | 来源:发表于2018-12-21 15:50 被阅读33次

    前言

    随着短视频兴起,各大APP中短视频随处可见,feeds流、详情页等等。怎样让用户有一个好的视频观看体验显得越来越重要了。大部分feeds里面滑动观看视频的时候,有明显的等待感,体验不是很好。针对这个问题我们展开了一波优化,目标是:视频播放秒开,视频播放体验良好。无图无真相,上个对比图,左边是优化之前的,右边是优化之后的:

    问题分析

    视频格式的选择

    在正式分析问题之前有必要说明下:我们现在首页的视频,都是320p H.264编码的mp4视频。

    • H.264 & H.265

      H.264也称作MPEG-4AVC(Advanced Video Codec,高级视频编码),是一种视频压缩标准,同时也是一种被广泛使用的高精度视频的录制、压缩和发布格式。H.264因其是蓝光光盘的一种编解码标准而著名,所有蓝光播放器都必须能解码H.264。H.264相较于以前的编码标准有着一些新特性,如多参考帧的运动补偿、变块尺寸运动补偿、帧内预测编码等,通过利用这些新特性,H.264比其他编码标准有着更高的视频质量和更低的码率.
      
      H.265/HEVC的编码架构大致上和H.264/AVC的架构相似,也主要包含:帧内预测(intra prediction)、帧间预测(inter prediction)、转换 (transform)、量化 (quantization)、去区块滤波器(deblocking filter)、熵编码(entropy coding)等模块。但在HEVC编码架构中,整体被分为了三个基本单位,分别是:编码单位(coding unit,CU)、预测单位(predict unit,PU) 和转换单位(transform unit,TU )。
      
      总的来说H.265压缩效率更高,传输码率更低,视频画质更优。看起来使用H.265似乎是很明智的选择,
      但我们这里选择的是H.264。原因是:H.264支持的机型范围更为广泛。    
      
      PS:闲鱼H.265视频在宝贝详情页会在近期上线,敬请关注体验!
      
      
    • TS & FLV & MP4

    TS是日本高清摄像机拍摄下进行的封装格式,全称为MPEG2-TS。TS即"Transport Stream"的缩写。MPEG2-TS格式的特点就是要求从视频流的任一片段开始都是可以独立解码的。下述命令可以把mp4转换成ts格式,从结果来看ts文件(4.3MB)比mp4文件(3.9MB)大10%左右。

    ffmpeg -i input.mp4 -c copy output.ts
    

    FLV是FLASH VIDEO的简称,FLV流媒体格式是随着Flash MX的推出发展而来的视频格式。由于它形成的文件极小、加载速度极快,使得网络观看视频文件成为可能,它的出现有效地解决了视频文件导入Flash后,使导出的SWF文件体积庞大,不能在网络上很好的使用等问题。FLV只支持一个音频流、一个视频流,不能在一个文件里包含多路音频流。音频采样率不支持48k,视频编码不支持H.265。相同编码格式下,文件大小和mp4几乎没有区别。

        ffmpeg -i input.mp4 -c copy output.flv 
    

    MP4是为大家所熟知的一种视频封装格式,MP4或称MPEG-4第14部分是一种标准的数字多媒体容器格式。MPEG-4第14部分的扩充名为.mp4,以存储数字音频及数字视频为主,但也可以存储字幕和静止图像。因其可容纳支持比特流的视频流,MP4可以在网络传输时使用流式传输。其兼容性很好,几乎所有的移动设备都支持,而且还能在浏览器、桌面系统进行播放。综合上面几个封装格式的特点,我们的最终选择是MP4.

    播放流程

    一个视频在客户端的播放流程是怎么样的?播放首开慢耗时在什么地方?耗时点是否能够快速低成本的解决?了解视频的播放流程有助于找到问题的突破口。视频从加载到播放可以分为三个阶段:

    • 读取(IO):“获取” 内容 -> 从 “本地” or “服务器” 上获取
    • 解析(Parser):“理解” 内容 -> 参考 “格式&协议” 来 “理解” 内容
    • 渲染(Render):“展示” 内容 -> 通过扬声器/屏幕来 “展示” 内容

    可以看出内容获取从“服务器”改为“本地”,这样会节省很大一部分时间,而且成本很低,是一个很好的切入点。事实也是如此,我们的优化正是围绕此点展开。

    PS: 我们使用的网络库,播放器都是集团内部的,本身做了很多优化。本文不涉及网络协议,播放器方面的优化讨论。

    技术方案

    鉴于上面的分析,我们要做的工作是:把mp4文件提前缓存一部分,到feeds滑动要播放的时候,播放本地的mp4文件。由于用户可能继续观看视频,所以本地的数据播放完后,需要从网络下载数据进行播放。这里需要解决两个问题:

    • 应该提前下载多少数据
    • 缓存数据播放完成后该怎么切换到网络数据

    MOOV BOX的位置

    对于第一个问题,我们不得不分析一下mp4的文件结构,看看我们应该下载多少数据量合适。MP4是由很多Box 组成的,Box里面可以嵌套Box:


    这里不详细介绍MP4的格式信息。但是可以看出moov box对播放很关键,它提供的信息如:宽高、时长、码率、编码格式、帧列表、关键帧列表等等。播放器没有获取到moov box是没办法进行播放的。所以下载的数据应该要包含moov box再加上几十帧的数据。

    做了一个简单的计算:闲鱼短视频一般最长是30s,feeds里面的分辨率是320p,码率是1141kb/s,ftyp+moov这个视频的数据量在31kb左右(打开文件可以看出mdat是从31754byte的位置开始的),所以,头部信息+10帧的数据大约是:(31kb + 1141kb/3)/8 = 51KB

    Proxy

    第二个问题:缓存数据播放完成后该怎么切换到网络数据呢?在本地数据播放完成之后,设置一个网络地址给播放器,告诉播放器下载的offset是多少,然后继续从网络下载数据播放。这样看起来可行,但是需要播放器提供支持:本地数据播放完成的回调;设置网络url并支持offset。另外,服务端需要支持range参数,而且切换到网络播放的时候需要新建立网络连接,很可能会造成卡顿。

    最终,我们选择了proxy的方式,把proxy作为中间人,负责预加载数据、给播放器提供数据,切换逻辑在proxy里面来完成。未加入proxy之前流程是这样的:


    加入了proxy之后流程是这样的:


    这样做的好处很明显,我们可以在proxy里面做很多事情:例如本地文件缓存数据和网络数据的切换工作。甚至是和CDN使用其它的协议进行通信。我们这里假定预加载工作已经完成,看看播放器是怎么和proxy进行交互的。播放的时候会用Proxy提供的一个localhost的url进行播放,这样代理服务器会收到网络请求,把本地预加载的数据返回给播放器。播放器完全感知不到proxy模块、预加载模块的存在。播放器、预加载模块都是Proxy的client,调用逻辑都是一样。图示说明如下:


    下面逐步解释一下,数据的加载过程:

    • Client发起http请求获取数据,箭头1所示
    • 文件缓存如果存在所请求的数据则直接返回数据,箭头2所示
    • 若本地文件缓存数据不够,则发起网络请求,向CDN请求数据,箭头3所示
    • 获取网络数据,写入文件缓存,箭头4所示
    • 返回请求的数据给Client,箭头2所示

    实现模块

    预加载模块

    确定了技术方案后,预加载模块还是有很多工作要做的。在列表网络数据解析完成后会触发视频预加载,首先会根据url生成md5值,然后去查看这个md5值对应的任务是否存在,如果存在则不会重复提交。生成任务后会提交到线程池,在后台线程进行处理。网络从Wifi切换到3G的时候,会把任务取消,防止消耗用户的数据流量。

    预加载任务在线程池执行的时候,其流程是这样的:首先会获取一个本地代理的url。然后发起http请求。Proxy会收到http请求进行处理,开始做真正的数据预加载工作。预加载模块读取到指定的数据量后终止。到此,预加载的任务就已完成。流程图如下所示:


    在用户快速滑动的时候,怎么能保证视频还能继续秒开呢?预加载模块对于每一个任务都会维护一个状态机,在Fling的时候会把划过的任务暂停下,把最新要显示的任务优先级提高,让其优先执行。

    Proxy模块

    Proxy内部有个local的httpServer负责拦截播放器和预加载模块的http请求。client在请求时会带入CDN的url,在本地缓存数据没有的时候会去CDN获取新鲜数据。因为有多个地方向Proxy请求数据,所以用线程池来处理多个client的连接很有必要,这样多个client可以并行,不会因为前面有client在请求而阻塞。文件缓存使用LruDiskCache,在超过指定文件大小后,老的缓存文件会删除,这是一个在使用文件缓存时很容易忽视的问题。由于我们的场景视频是连续播放的,不存在seek的情况,所以文件缓存相对比较简单,不用考虑文件分段的情况。Proxy内部对于同一个url会映射到一个client,如果预加载和播放同时进行,数据只会有一份,不会去重复下载数据。再来一个Proxy内部构造示意图:

    遇到的问题

    在测试中发现,有的视频还是会播放很慢,仔细查看本地的确缓存了期望的数据大小,但是播放的时候还是有较长的等待时间,这种视频有个特点:moov box在尾部。对于moov在尾部的视频,是整个文件都下载完成后才进行播放的,原因是moov box里面存了很多关键信息,前面分析mp4格式的时候有提到。对于这个问题有两个解法:

    • 解法一:

    服务端在进行转码的时候保证moov的头部在前面,发现moov位置不正确的视频服务端进行订正。

    PS:查看moov在文件中的位置可以用hex文本编辑器打开,按字符搜索moov所在的位置即可,MAC上面还可以使用MediaParser , 另外还可以用ffmpeg命令生成moov在头部或者尾部的mp4文件。

    例如:
    
     从1.mp4 copy一个文件,使其moov头在尾部
    
    
    ffmpeg -i 1.mp4 -c copy -f mp4 output.mp4 
    
    
    从1.mp4 copy一个文件,使其moov头在头部:
    
    
    ffmpeg -i 1.mp4 -c copy -f mp4 -movflags faststart output2.mp4
    
    • 解法二

    不用修改moov box的位置,而是在播放端进行处理,播放端需要检测流信息,如果moov前面没有,就去请求文件的尾部信息。具体就是:发起 HTTP MP4 请求,读取响应 body 的开头,如果发现 moov 在开头,就接着往下读mdat。如果发现开头没有,先读到 mdat,马上 RESET 这个连接,然后通过 Range 头读取文件末尾数据,因为前面一个 HTTP 请求已经获取到了 Content-Length ,知道了 MP4 文件的整个大小,通过 Range 头读取部分文件尾部数据也是可以的。示意图如下

    这个方案的缺点是:对于moov box在尾部的视频会多两次http connection。

    结语

    本文介绍了常见的视频编码格式,视频封装格式,介绍了moov头信息对于视频播放的影响。随着对于播放流程的分析,我们找到了问题的切入点。简单说就是围绕着数据预加载展开,把网络请求数据的工作提前完成,播放的时候直接从缓存读取,而且后续的视频回看都是从缓存读取,不仅解决了视频初始化播放慢的问题,还解决了播放缓存问题,可以说是一箭双雕。Proxy是这个方案的核心思想,本地localhost的url是一个关键纽带,视频预加载模块和播放器模块解耦彻底,换了播放器照样可以使用。到此为止,视频feeds秒开优化就已完成。上线后的数据来看视频打开速度在800ms左右。

    回过头来,或许我们还可以更进一步,可以对预加载收到的数据进行验证,确保缓存了准确的信息,而不是固定的数值。还可以进行更加深度的优化,让用户观看视频的体验更加顺滑。

    参考文献

    *  [AndroidVideoCache](https://github.com/danikula/AndroidVideoCache)
    *  [视频的封装格式和编码格式](https://www.jianshu.com/p/8034fa1ed682)
    *  [播放器技术分享(1):架构设计](http://blog.51cto.com/ticktick/2324928?source=dra)
    *  [MP4文件格式的解析,以及MP4文件的分割算法](https://cloud.tencent.com/developer/article/1120604)
    *  [从天猫某活动视频3次请求说起](https://juejin.im/post/5c0e0f75e51d45410c5e1aea)
    *  [视音频编解码学习工程:FLV封装格式分析器]https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/17934487
    *  https://www.adobe.com/content/dam/acom/en/devnet/flv/video_file_format_spec_v10_1.pdf
    *  https://baike.baidu.com/item/flv
    *  https://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/index.html
    


    本文作者:闲鱼技术-邻云

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