直播的基础原理和介绍，网上的材料多不胜数，这里先不赘述。一般而言，一个直播系统包括采集编码、推流、CDN分发、*载下***放播**等必不可少的几个模块。当然，各家业务的需要，还会标配转码、美颜等等功能。
从传输的角度，本文重点分析直播系统中的推流传输协议模块，主要考虑到推流传输协议直接关系着媒体源的延迟、流畅等问题，一旦传输协议不够高效，将导致媒体源到CDN的卡顿与延迟，进而导致所有用户观看的卡顿，极大的影响应用程序的体验。而目前的主流配置是采用RTMP+CDN，例如映客、斗鱼、战旗等，也有少数采用基于UDP的推流协议，例如花椒。
基于RTMP的推流协议，其底层主要是基于TCP的，但TCP在推流时存在固有的问题，例如重传导致的延迟、拥塞控制算法的不够高效等，从而导致带宽利用率不够高。一般情况下，在TCP下进行媒体传输，为了保证媒体的质量，要求带宽至少是视频码率的2倍以上，也即保持带宽利用率不超过50%。
而基于UDP的推流策略虽然可以很灵活，但是对协议的设计与优化有一定的挑战，即在应用层如何做流控、FEC保护、容错、一定程度的可靠性保障等，都需要很好地设计，同时各个环节需要很好地配合，否则其效率将大大折扣，不如传统的TCP。正因为基于UDP的门槛较高，目前大部分的直播系统还是基于RTMP的。
针对TCP&UDP的这些特性，以及推流模块在整个直播系统中的关键角色，微吼流媒体部门设计了一种高效的主动增强流媒体传输协议——AESTP。基于该协议进行直播推流，可以大大提高带宽占用率，提高推流码率，降低传输延迟。对比测试显示，其推流码率可达到市面主流直播应用推流码率的4~6倍。
为了测试AESTP的性能，我们与主流的直播应用做了详尽的对比测试，以下主要展示AESTP协议，在推流部分与主流直播应用在网络带宽受限时，各自对网络带宽的占用情况。在对比结果中，我们选择了AESTP协议，标准RTMP协议，战旗、斗鱼、六间房、映客、花椒等直播应用进行展示与说明。
注：当网络足够好时，各个应用都可以顺利推流，在网络极端好情况下，任何算法和协议都能达到非常完美的效果，而实际网络一般波动较大且带宽受限，因此，我们主要分析在网络带宽受限时，各个传输协议和直播应用对带宽的占用情况。
第一步：基础数据测量
在保证网络足够好的情况下，我们测试各种应用的平均码率。在该环境下，推流的码率取决于推流端编码器的参数配置和协议开销，网络不会构成任何瓶颈，其效果如图一所示。不同直播应用，其码率主要取决于应用层编码参数的设置。可以看出，不同应用支持的媒体码率，差异性较大，因此，单纯的从观看质量去衡量其网络传输协议的好坏，不具有说服力。例如六间房的视频看起来比斗鱼模糊，并不能说明六间房的网络传输协议实现得比斗鱼差，而有可能是因为应用层视频码率较低的缘故。
该基础测量数据，主要为后续对比测试进行带宽限制时，提供一定的参考依据。为了分析在网络带宽受限时，比较各传输协议与各直播应用对带宽的占用与竞争情况，我们利用分组对比的办法进行对比测试，即我们逐个比较各直播应用与标准RTMP协议和AESTP协议，在带宽受限时对网络的占用情况。而在各组实验中，我们都将带宽限制为两应用在第一步测量的技术数据总码率的一半，从而保证带宽不足以同时承载两路直播应用的推流。例如当对比测试RTMP与战旗时，总带宽限制为 (1536+1365)/2kbps，其中1536kbps对应的RTMP或AESTP推流时的码率，1365kbps对应的战旗推流的码率。
图1:基础数据
第二步：标准RTMP与直播应用推流对比
在这一步，我们展示了基于标准RTMP的推流策略与不同直播应用在带宽受限时，对带宽的占用情况，其结果如图2所示。从图2可以看出，在带宽受限时，战旗和斗鱼的表现与基于标准RTMP协议的推流策略大致差不多。
我们经过抓包分析，战旗和斗鱼底层也的确是基于RTMP协议。六间房和映客则表现不如标准的RTMP，通过抓包分析，六间房和映客底层也是基于RTMP协议，但其效果不如标准的RTMP协议，猜测可能是这类应用考虑到了流媒体的一些特性，在传输时采取了一些保守的措施，从而导致其带宽占用情况不如标准的RTMP。
最后是花椒，其效果要优于标准的RTMP，这主要是抓包分析发现，花椒底层采用的不是RTMP，而是基于UDP的QUIC协议，通过在应用层增加合适的流控与容错机制，基于UDP的流媒体协议优于TCP，也是可以理解的。
图2 :RTMP vs. 主流直播推流
第三步：主动增强流媒体传输协议AESTP与直播应用推流对比
在这一步，我们展示了基于主动增强流媒体传输协议AESTP 1.0版本与不同直播应用在带宽受限时，对带宽的占用情况，其结果如图3所示。
图3 :AESTP vs. 主流直播推流
从图3可以看出，在带宽受限时，无论是基于RTMP（TCP）的战旗、斗鱼、六间房和映客，还是基于QUIC（UDP）的花椒，其效果都远远不如AESTP，在带宽受限时，AESTP的推流速度是其他直播应用的4~6倍。可见，在直播应用中，采用AESTP协议，将能大大提高推流的效率，从而保证视频源的质量，降低传输延迟，提升用户的整体感受。
注：在第二步和第三步中，每组的对比，其带宽限制都不一样，限制的值为两应用在第一步测量的技术数据总码率的一半。
目前，AESTP1.0已经通过测试正式上线，但是微吼流媒体部门负责研发的同事认为，目前的效果远远没有达到预期，还存在很大的挖掘和优化空间。虽然AESTP1.0推流速率能达到相关直播应用的4~6倍，但这距离理论目标还有较大差距，也存在很大的挖掘空间。微吼流媒体部门正在设计与优化AESTP2.0。
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