TOP100summit【分享实录-网易】构建云直播分发网络

本篇文章内容来自2016年TOP100summit网易视频云、网易杭州研究院服务端技术专家邵峰的案例分享。

编辑：Cynthia

2017年11月9-12日北京国家会议中心第六届TOP100summit，留言评论有机会获得免费体验票。

 

邵峰：网易视频云、网易杭州研究院服务端技术专家

浙江大学计算机专业博士毕业。

自毕业以后从事数据库、分布式存储等领域研究，有十年左右的服务端开发经验。

目前在网易视频云负责产品化研发工作，在服务端开发、存储/数据库开发等方面有丰富的实战经验。

 

导读：在网易视频云直播产品开发中，研发团队遇到了直播卡顿难题。如何提供稳定、流畅、无卡顿的直播服务，是当时迫切需要解决的问题。通过客户端分析、网络统计等手段，定位卡顿问题的根源在于直播分发网络不佳。能否提供一套可靠的直播分发网络，决定了直播是否有卡顿，也最终决定了用户的直播体验。

为了流畅的直播体验，保证基本无卡顿，技术团队采用了一种融合式分发网络架构。通过该融合分发网络，直播云服务基本解决了卡顿问题，保证了流畅的直播体验。本文将介绍网易云直播分发网络架构的构建及优化过程。

 

一、问题的提出

 

直播业务迅猛发展，但其背后的直播技术门槛较高，为了降低技术门槛，让产品开发者迅速开发出直播产品，就出现了直播云服务的概念。直播云服务，为直播提供了端到端的解决方案，包括：直播端采集-编码-播放、网络端转码-分发、播放端解码-播放等。其中每个环节都涵盖大量技术，同时也影响着直播质量的高与低。

网易视频云就是为开发者用户提供这种直播云服务。我们在直播云服务的建设过程中，发现直播网络体验是所有直播产品的痛点，稳定、流畅、无卡顿是所有直播产品的共同诉求。那如何把我们的直播云服务做到体验好、无卡顿呢？起初，我们采用了一系列音视频技术，对主播和播放两端进行了优化，体验未得到实质性改善。分析后，我们把焦点集中于网络端，因此上述问题被转化为：如何优化分发网络，从而保证直播无卡顿、体验好？

在网络分发端，起初我们采用了一个传统第三方CDN网络，但第三方CDN在带宽配置和节点部署上存在诸多限制，而且直播线路调整采用人工手段，因此无法满足我们的优化需求。接着我们自建了一套分发网络，但由于节点数不足，分发性能要求也不甚理想。后续，我们又接入了多家第三方CDN网络，但每一家都不能完全满足我们的“无卡顿、体验好”的要求。最后，我们考虑能否在已有的单CDN分发网络基础上，构建一个融合式直播分发网络，达到稳定流畅要求？因此，我们开始了一趟融合分发网络的构建旅程。

 

二、实践过程

 

我们的云直播分发网络构建，从时间维度分为三阶段：单CDN阶段、多CDN阶段和融合CDN阶段。各阶段是渐进式发展的。

 

2.1 单CDN阶段

 

单CDN-构建阶段

 

 

我们为云直播服务选用了一个传统的第三方CDN分发网络。通过封装调用第三方CDN的分发网络接口，构筑了一套完整的分发网络服务，其基本架构如图1所示。

 

图1.  单CDN分发网络

 

单CDN分发网络的优点是实现简单，能快速封装实现。在我们云服务发展初期，该方案能帮我们迅速实现产品，并且应用于实际场景。

但缺点很明显：网络不稳定、卡顿率较高，并且线路调优较为麻烦。

 

单CDN-优化阶段

 

当我们的用户量达到一定规模时，单个CDN的问题就集中体现出来了，首先网络不稳定，经常出现卡顿掉线等情况，而且对国内运营商网络存在差异化支持，例如电信、联通线路较好，而移动线路较差等问题。

 

通过与第三方CDN排查问题，发现其本质原因为：节点覆盖不足、带宽资源提供不足。

 

通过让CDN厂商加节点资源、优化线路，部分解决了卡顿流畅性问题，但是无法从本质上解决网络覆盖等问题。

 

2.2 多CDN阶段

 

多CDN-构建阶段

 

针对第三方CDN的问题，我们考虑采用多CDN方案加以解决。通过对不同的几个CDN厂商进行基调测试后，发现每个CDN厂商都有局部优势和劣势，例如CDN厂商A对移动线路支持较好，而CDN厂商B对电信/联通线路支持较好。针对该特点，我们接入了多家CDN进行节点及线路互补。对于一些特殊区域，例如小运营商、海外节点等情况，我们通过部署自有节点，开发了一套简单的自研CDN进行区域覆盖。最终我们形成了一个多CDN分发网络系统，架构如图2所示。

 

图2. 多CDN分发网络

 

多CDN-优化阶段

 

在多CDN分发网络中，由云管理中心为主播选择分发线路。在卡顿率分析时，我们发现上行推流的稳定性起着决定作用。因此我们根据主播端的IP,查询推流源位置信息，然后选择最佳CDN进行流分发。

 

举例说明，主播A为北京移动线路，我们就选择上行较优的CDNⅡ进行分发；主播B为上海电信线路，选择电信较优的CDNⅠ进行分发。选择策略在云管理中心进行配置。选择策略根据，基调测试结果或线上结果反馈，定期调整。

 

2.3 融合CDN阶段

 

融合CDN构建阶段

 

多CDN分发网络极大地降低了卡顿率，但运行一段时间后，我们发现多CDN分发网络，还存在一些缺陷，例如第三方CDN上行线路无法达到最优化；下行观众端拉流无法选择最佳CDN；直播线路无法临时调优等。

 

为此，我们重构了分发网络，提出了一种融合CDN架构，如图3所示。融合CDN分发网络，在多CDN的基础上，主要增加了两大功能：接流源站和智能云调度中心。

● 通过自建接流源站，我们能最大限度的优化直播上行线路。

● 通过智能云调度中心，我们能自适应网络环境，根据网络变化，动态的调整上下性线路。

 

图3. 融合CDN分发网络

 

融合CDN优化阶段

 

当前我们处于融合CDN使用阶段，但我们还将对该分发网络进行优化。考虑下行线路，第三方CDN厂商无法完全覆盖所有区域，而自研分发网络构建/维护成本过高。因此，考虑对于CDN厂商无法覆盖的下行区域，如果用户访问密度高，我们将在下行边缘做一层服务转发。

 

这样带来的好处有两点：

● 增加边缘覆盖率，同时降低CDN流量成本；

● 路由判断更加精准，避免CDN厂商路由漂移情况。

 

其框架如图4所示，我们正处于该优化阶段的建设过程中。

图4.  融合CDN分发网络-改进

 

 

直播分发网络构建中，融合CDN分发网络的设计/建设最为关键。

 

接下来将具体描述其两大关键模块的设计思路：接流源站、智能调度中心。

 

接流源站

 

在最初的设计中，源站的目的性很明确，用于接收主播的推流，并转发CDN。由于直播流采用rtmp协议，因此源站主要实现了rtmp协议处理。在内部，源站架构分为三层：接口协议层、逻辑处理层和网络分发层。

● 接口层接收解析rtmp流协议；

● 处理层进行流媒体处理；

● 网络分发层进行rtmp转发。

 

需要注意的是：每路推流转发一路给不同的CDN网络，这样观众就能从不同的CDN网络获取流信息。

 

随着云直播业务的扩展，互动直播以及直播连麦等需求也引入到了直播框架中，因此我们对源站进行了扩展，提供了一种多协议源站。引入的协议为RTP类协议，有交互性要求或实时性要求较高的直播形式，都走RTP类协议，其底层走UDP通道。而对广播式要求，我们通过RTMP转封装和混屏处理，无缝对接现有CDN。整体框架如图5所示。

 

图5.  多协议源站

 

源站调度

 

我们在全国二十几个主要区域部署了源站集群，在重要区域，例如北京、上海、广州、杭州等，采用BGP网络。其他区域采用多线。从而保证用户与源站之间网络的高质量。我们通过全局调度中心GSLB进行源站调度。调度中心，通过心跳式探活，感知实时情况。通过配置模块，动态调整源站的配置，如流量限制，黑白名单限制等。主播在推流之前，从调度中心获取源站路由。调度中心会根据推流源地址、策略表，最优选择一个源站。整体框架如图6所示。

 

图6.  源站调度

 

 

调度中心智能调优

 

调度中心是整个分发网络的核心，它统一调度上行接入点和下行拉流点。调度中心内部最重要的是路由规则表的制定。传统的规则表是固定配置规则表，跟实际网络的适配性较差。我们在融合网络中，设计了一套智能调优策略，通过网络实际情况动态调整规则。调优的流程如图7所示，采用五步骤循环模式。

● 步骤1，GSLB调度中心获取/解析用户地址信息；

● 步骤2，调度中心获取已有调度规则；

● 步骤3，调度中心生成路由地址，下发客户端；

● 步骤4，两端上报卡顿信息到云统计中心；

● 步骤5，云统计中心，定时分心数据，触发规则，调整规则库。

图7. 调度中心路由调优

 

通过这些步骤，调度中心实现了统计式自调优。

 

三、效果评价

 

我们在真实环境对上述分发网络进行了一系列对比测试，核心测试点就是卡顿率指标。为增加云直播产品质量，我们在卡顿率指标选择上采用了更为严格的一分钟卡顿率，而未使用常规的时长卡顿率。

 

所谓一分钟卡顿率，就是如果一分钟之内播放器连续卡两次，就视为该一分钟都为卡顿。而时长卡顿率，以每秒钟为间隔，该秒内播放器卡，视该秒为卡顿。播放器卡的定义为：解码线程每隔3ms从播放器缓冲区获取数据，如果缓冲器为空，则定义为播放器卡。一般意义上，一分钟卡顿率 = 4 ~ 15倍 × 时长卡顿率。

 

 

图8. 两周卡顿率比较

 

如图8所示，我们选择了X、Y、Z三个月的前半个月（两周）卡顿率数据进行了比较。其中X月运行了单CDN分发网络；Y月运行了多CDN分发网络；Z月运行了融合CDN分发网络。每天给出一个综合卡顿率数据。各月，云平台环境情况为：网络实际流量分别为日均5TB、12TB和20TB， 98%以上流量运行于国内， 流量无重大区域变化性差异。从图中，可以看出卡顿率有了明显下降，在融合CDN分发网络中，达到了我们预定<5%的指标要求。

 

图9. 卡顿率优化比例

 

如图9所示，给出了单CDN、多CDN和融合CDN的平均卡顿率下降指标。使用多CDN分发网络比用单CDN分发网络两周平均卡顿率下降26%。 使用融合CDN分发网络比用多CDN分发网络两周平均卡顿率下降44%。

 

因此，我们根据统计总结出：融合CDN分发网络，能极大优化网络分发，并把卡顿率指标降到了小于5%的优质范围。接下来，为了达到极致体验，我们将继续改进融合CDN分发网络，在拉流端考虑进一步优化。

 

四、推广建议

● 使用渐进方式，分阶段进行网络优化；

● 网络框架优化前，必须事先分析，寻找关键瓶颈点；

● 网络数据收集很重要，尽可能多收集；

● 必须深挖细节点，每个小模块都能做出大文章；

● 国内网络环境有特殊性，必须考虑运营商和区域性因素；

● 边缘加速很重要，尽量靠近用户；

● 善于使用第三方服务，并能在别人服务基础上进行优化升华。

 

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