最近几年，实时音视频领域越来越热，今年的疫情更是“火上浇油”了一把。网易智企旗下产品网易云信在实时音视频领域深耕多年，积累了不少实践经验。在本文里，笔者将以烹饪为比喻，深入浅出地将网易云信如何从0到1构建实时音视频引擎的过程分享给读者。
跟业界很多引擎的实现方案一样，网易云信也是基于 WebRTC 构建的实时音视频引擎。本文会从介绍 WebRTC 提供了什么开始，一步步引入工程化/产品化/优化实践等内容，完整呈现引擎的整个构建过程。
WebRTC 是什么
首先，WebRTC 是什么？
WebRTC 全称 Web Real-Time Communication。原本是用于支持网页浏览器开发实时音视频用的一套 API，它提供了统一的交互协议：SDP，同时提供了视频会议的核心技术，包括音频引擎、视频引擎、传输控制三大块，并且还支持跨平台：Windows / Mac / Linux / Android / iOS。
WebRTC 本来就是给浏览器用的，没有 native 代码可以参考。但是，在 2011 年它被 Google 开源了，源码被应用于各种 native 开发，并被业内广泛借鉴，大有一统天下的趋势。
WebRTC 提供了什么？
有了 WebRTC，是不是就等于有了实时音视频引擎呢？并不是，以烹饪来做比喻的话，有了 WebRTC 就好比是有了厨具/原材料，而实时音视频引擎是给客户的那顿大餐。
有了厨具/原材料，第一步是什么呢？“学会厨具使用方法”— WebRTC 的源码工程化。
WebRTC 官网和其他第三方渠道已有不少资料介绍如何使用 Google 提供的工具编译出 WebRTC 的生成物，本文不再详细赘述。
会用厨具之后，是不是就能做出一顿好吃的饭菜了呢？
现实往往是这样的：用着很牛的厨具和材料，做着难以下咽的料理…
所以要以合理的步骤来做一顿饭菜，这饭菜才适合下咽。
基于 WebRTC 网易云信如何构建音视频能力
在网易云信的实践中，我们选择了怎样的步骤呢？因为基于 WebRTC 建立通话的基础是通过设置 SDP 来完成的，所以我们选择了通过信令传递 SDP 信息，然后设置 SDP 信息给 PeerConnection 来完成建联。整个多人音视频能力中核心的是发布、订阅、响应订阅等媒体功能，其他的功能都是围绕着这些核心功能来做的。而核心功能是采用如下流程来完成的：
举例：
发布音视频：把自己的 SDP 信息给媒体服务器（上图中的媒体服务器是 SFU 服务器），媒体服务器把自己对应的 SDP 信息返回来。这样就具备了 Local SDP 和 Remote SDP，就可以完成一次设置并建联了。
订阅和被订阅也是类似的过程，通过发送自己的 SDP 给服务器，拿到远端的 SDP 信息，然后建立/更新联接。
以上是一个基本的建联过程。拿烹饪来说，是不是饭菜做熟了就很好吃了呢？其实还有很多需要提升的：把饭菜做得更好吃/根据不同人的口味做不同的饭菜。这个提升的过程，就是各种优化。
网易云信优化实践
网易云信的优化实践有很多，下面介绍其中的几种优化。
优化一：Simulcast
所谓 Simulcast，就是在一路视频里提供多个分辨率的视频流，订阅方灵活根据需要订阅想要的视频流。典型的就是在会议场景的应用，如下图：
如果没有 Simulcast 功能，假定需要 720P 的视频，在这个场景里，发送方需要发送/压码一路 720P 视频，接收/解码4路 720P 视频，带宽和性能压力非常大。如果增加了 Simulcast 能力，同时能够发送 720P/180P 的视频。在这个场景里，发送方通常只要发送/压码 180P 视频，接收/解码1路 720P 视频，接收/解码3路 180P 视频。带宽要求和性能要求降到了原先的1/4左右，而效果是完全一样的。
WebRTC 的 Simulcast 功能，并不是由 WebRTC 团队完成的，而是一个第三方开发团队开发，并 merge 到 WebRTC 里去的。要开启它，需要开启一个实验室接口，然后在 Video quality control 里更改相应的源码才能正常运行。配合上层的信令，就能做到灵活订阅了。
优化二：视频硬件编解码
通常，视频硬件编解码会比软件编解码性能开销更低。无论在日常使用还是上高清分辨率（比如 1080P）都有很重要的作用。WebRTC 的硬件编解码功能不够完整，为了能用起来，我们在整条路径中做了不少事情。如下图：
Android 端主要是硬件的碎片化引起，iOS 端主要是偶发的崩溃引起。碎片化靠下发白名单来解决（只对认证过的硬件启用），偶发崩溃靠收集线上信息来限制特定版本/特定机型来解决。两个移动端都有偶发失败的问题，所以设计了一个失败时的回退机制，以免视频卡住的现象发生。最后再补完 simulcast 逻辑，就完成了这个硬件编解码的支持。
以上的优化，基本上是大部分场景都可以适用的，但也有些优化要看具体场景确定。这就好比不同的人口味不一样，有人喜欢辣，有人喜欢原味，做不到一套方法搞定所有的食客，于是我们做了定制化的优化来进行适应。
优化三：Audio profile
Audio 的优化做了很多，这其中挑了一个 Audio profile 的优化来讲。语音场景里，需要的编码码率不太高，而娱乐场景里（比如播放伴音歌曲的），对码率要求就高很多了，不然会丢失音质。码率要求高了对网络要求也会高，所以为了应对不同的场景，audio 的采样数/声道数都是不一样的。音频硬件又是五花八门，能力不统一，如果采集上来的数据不合适，就需要做重采样支持。同时 codec 的倾向也做了 speech 和 music 的区分，以适应不同的需要。WebRTC 原先的设计里，基本只考虑了语音，跟娱乐场景相关的部分都需要优化支持。同时，为了能够兼容更多的音频处理/更差性能的机器，我们在优化过程中，将播放/采集线程进行了分离，相当于硬件要求降低了一半。
优化四：传输策略优化
传输策略要照顾实时性/清晰度/流畅度三个维度，理想中的优化当然是三个都做得更好，可惜这三个维度是互为掣肘的。如下图所示：
这三个点里，一个点加强了，其他点会被影响。举个例子：实时性要求很高，那缓存时间就得降低，这时候如果出现网络抖动，很可能会卡顿，流畅性就受影响。所以想要同一个策略满足不同的需求不太现实。在项目实践中，我们根据不同的场景，设置不同的策略，来满足不同倾向的需求。
通信场景一般对实时性要求高。举个例子，你跟别人语音聊天，隔了一秒钟才听见对面的声音，那么两个人的聊天很容易“打架”，互相抢着发言。如果是多人语音聊天，那这个现象就更加严重了。娱乐直播场景对清晰度要求很高，但却可以接受较高的延时。所以我们在实践过程中给予了不同的策略支持，就好比做不同口味的饭菜来满足不同人的口味。
以上就是网易云信在构建音视频引擎过程中的一些实践经验，在此分享给大家，希望能给有兴趣的同学参考。
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