SRS:如何用NGINX搭建HLS分发集群

本文介绍了如何利用NGINX搭建HLS分发集群,解决高并发直播观看问题。通过配置NGINX的缓存策略,实现边缘集群,减轻SRS源站压力。文中还提供了基准测试方法、示例配置以及与SRS Edge Server的配合使用,确保低延迟和高扩展性。此外,探讨了NGINX作为HLS源站的可能性和调试缓存效果的方法。

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SRS的集群,终于补齐了最后一块拼图,就是基于NGINX的HTTP文件分发集群,比如HLS分发集群。

并且,HLS分发集群,可以和HTTP-FLV一起工作。高并发,高扩展性的NGINX,YYDS。

边缘集群(Edge Cluster)就是为了解决很多人观看的问题,可以支持非常多的人观看直播流。注意:

•SRS Edge只支持直播流协议,比如RTMP或HTTP-FLV等,参考RTMP Edge Cluster[1]。•SRS Edge不支持HLS或DASH等切片的直播流,本质上它们不是流,就是文件分发。•SRS Edge不支持WebRTC的流分发,这不是Edge设计的目标,WebRTC有自己的集群方式。

本文描述的就是HLS或DASH等切片的边缘集群,基于NGINX实现,所以也叫NGINX Edge Cluster。

1.NGINX Edge Cluster


NGINX边缘集群,本质上就是带有缓存的反向代理,也就是NGNIX Proxy with Cache。

只需要配置NGINX的缓存策略就可以,不需要额外插件,NGINX本身就支持:

http {
    # For Proxy Cache.
    proxy_cache_path  /tmp/nginx-cache levels=1:2 keys_zone=srs_cache:8m max_size=1000m inactive=600m;
    proxy_temp_path /tmp/nginx-cache/tmp; 
​
    server {
        listen       8081;
        # For Proxy Cache.
        proxy_cache_valid  404      10s;
        proxy_cache_lock on;
        proxy_cache_lock_age 300s;
        proxy_cache_lock_timeout 300s;
        proxy_cache_min_uses 1;
​
        location ~ /.+/.*\.(m3u8)$ {
            proxy_pass http://127.0.0.1:8080$request_uri;
            # For Proxy Cache.
            proxy_cache srs_cache;
            proxy_cache_key $scheme$proxy_host$uri$args;
            proxy_cache_valid  200 302  10s;
        }
        location ~ /.+/.*\.(ts)$ {
            proxy_pass http://127.0.0.1:8080$request_uri;
            # For Proxy Cache.
            proxy_cache srs_cache;
            proxy_cache_key $scheme$proxy_host$uri;
            proxy_cache_valid  200 302  60m;
        }
    }
}
Note: 可以配置缓存的目录proxy_cache_path和proxy_temp_path,改成能访问的目录就可以。
Note: 一般不要修改location配置,除非你知道代表什么含义,要改也先跑起来了再改。
<think>好的,我现在要解决用户的问题,关于如何使用Spring Boot、FFmpegSRS服务器实现多条RTMP流的推送。首先,我需要理解用户的具体需求。他们可能希望构建一个系统,能够同时处理多个视频流,并通过FFmpeg推送到SRS服务器,而Spring Boot作为后端框架来处理业务逻辑。 首先,我得回忆一下这些技术的基本概念。Spring Boot是用来简化Spring应用的初始搭建和开发的,适合做后端服务。FFmpeg是处理视频和音频流的强大工具,支持编码、转码、推流等。SRS(Simple RTMP Server)是一个开源的流媒体服务器,支持RTMP、HLS、HTTP-FLV等协议,适合作为流媒体的接收和分发服务器。 接下来,用户提到的是多条RTMP流,这意味着可能需要同时处理多个输入源,比如多个摄像头或者视频文件,然后分别推送到SRS的不同应用或流名称下。我需要考虑如何用FFmpeg命令来指定不同的输出URL,每个URL对应不同的流。 然后,结合Spring Boot,可能需要编写一个服务,能够动态生成FFmpeg命令,并执行这些命令来启动推流任务。这里需要注意的是,在Java中执行外部命令可能会涉及到进程管理,比如使用Runtime.getRuntime().exec()或者更高级的ProcessBuilder。同时,需要处理可能出现的异常,比如命令执行失败、流中断等。 另外,需要考虑如何管理多个FFmpeg进程。每个推流任务可能对应一个独立的FFmpeg进程,Spring Boot需要跟踪这些进程,以便在需要时停止或重启它们。可能需要设计一个任务管理机制,比如使用一个Map来保存进程的引用和相关信息。 还有配置SRS服务器的部分,需要确保SRS已经正确安装和配置,监听的端口(如1935)是开放的,并且应用和流名称的路径是正确的。例如,推流地址应该是rtmp://srs_server_ip:1935/live/stream_key,其中stream_key是每个流的唯一标识。 接下来,验证步骤也很重要。用户可能需要检查SRS服务器是否成功接收到流,可以使用VLC等播放器来测试拉流。同时,需要监控FFmpeg的日志输出,确保没有编码错误或网络问题。 可能的挑战包括处理并发推流时的资源管理,比如CPU和内存的使用,因为多个FFmpeg实例可能消耗较多资源。另外,网络带宽也是一个考虑因素,特别是当推流数量增加时,需要确保服务器带宽足够。 最后,扩展性方面,可以考虑将任务分布式部署,或者使用线程池来管理FFmpeg进程,以提高系统的处理能力。此外,添加身份验证或安全措施,比如在推流URL中使用token,可能也是必要的,以防止未授权的推流。 总结来说,步骤大致分为:配置SRS服务器,准备视频源,编写FFmpeg命令,集成到Spring Boot服务中,执行和管理进程,以及验证和监控。需要确保每个环节都正确无误,才能实现稳定的多路RTMP流推送。</think>以下是一个分步骤的解决方案,介绍如何使用 SpringBoot + FFmpeg + SRS 实现多条 RTMP 流推送: --- ### 一、系统架构理解 $$系统架构 = \text{SpringBoot(控制层)} \rightarrow \text{FFmpeg(推流工具)} \rightarrow \text{SRS(流媒体服务器)}$$ 1. **SpringBoot** 作为控制中心,管理推流任务 2. **FFmpeg** 负责视频转码和 RTMP 协议推流 3. **SRS** 接收并分发 RTMP/HLS/HTTP-FLV 流 --- ### 二、环境准备 #### 1. SRS 服务器部署 ```bash # 下载并编译 SRS git clone https://github.com/ossrs/srs cd srs/trunk && ./configure && make # 启动 SRS(默认使用 RTMP 端口 1935) ./objs/srs -c conf/srs.conf ``` #### 2. FFmpeg 安装 ```bash # Ubuntu 示例 sudo apt install ffmpeg ``` #### 3. SpringBoot 项目 ```xml <!-- pom.xml 添加进程调用依赖 --> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-exec</artifactId> <version>1.3</version> </dependency> ``` --- ### 三、核心实现步骤 #### 1. 定义推流命令模板 $$cmd = \text{ffmpeg} \ -re \ -i \ {input\_url} \ -c:v \ libx264 \ -f \ flv \ {rtmp\_url}$$ - `{input_url}`: 输入流地址(如:`/dev/video0`, `rtsp://ip:port/stream`) - `{rtmp_url}`: 输出地址 `rtmp://srs_ip:1935/live/{stream_key}` #### 2. SpringBoot 服务实现 ```java public class StreamService { // 存储推流进程 private static Map<String, Process> processMap = new ConcurrentHashMap<>(); // 启动推流 public static void startStream(String streamKey, String inputUrl) { String rtmpUrl = "rtmp://your_srs_ip:1935/live/" + streamKey; String cmd = String.format("ffmpeg -re -i %s -c:v libx264 -f flv %s", inputUrl, rtmpUrl); try { Process process = Runtime.getRuntime().exec(cmd); processMap.put(streamKey, process); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } // 停止推流 public static void stopStream(String streamKey) { Process process = processMap.get(streamKey); if (process != null) { process.destroy(); processMap.remove(streamKey); } } } ``` #### 3. 控制层示例 ```java @RestController @RequestMapping("/stream") public class StreamController { @PostMapping("/start") public ResponseEntity<String> start(@RequestParam String streamKey, @RequestParam String sourceUrl) { StreamService.startStream(streamKey, sourceUrl); return ResponseEntity.ok("推流启动: " + streamKey); } @PostMapping("/stop") public ResponseEntity<String> stop(@RequestParam String streamKey) { StreamService.stopStream(streamKey); return ResponseEntity.ok("推流停止: " + streamKey); } } ``` --- ### 四、多流管理关键点 1. **流标识唯一性**:每个 `stream_key` 对应唯一流(如:`stream1`, `stream2`) 2. **资源隔离**:为每个推流任务创建独立进程 3. **错误处理**: - 监控 FFmpeg 进程退出码 - 添加日志重定向:`ProcessBuilder.redirectErrorStream(true)` --- ### 五、验证推流 1. **推流测试命令**: ```bash ffmpeg -re -i input.mp4 -c:v libx264 -f flv rtmp://srs_ip:1935/live/test ``` 2. **播放验证**: - VLC 打开:`rtmp://srs_ip:1935/live/{stream_key}` - HTTP-FLV:`http://srs_ip:8080/live/{stream_key}.flv` --- ### 六、扩展优化建议 1. **动态参数配置**: ```yaml # application.yml srs: rtmp-url: rtmp://${srs.host}:1935/live/ ``` 2. **资源监控**: - 限制单个 FFmpeg 进程的 CPU/内存使用 - 使用 `-threads 2` 控制编码线程数 3. **集群部署**:多 SRS 节点 + NGINX 负载均衡 --- ### 七、常见问题排查 1. **推流失败**: - 检查 SRS 防火墙设置(开放 1935/TCP) - 验证 FFmpeg 路径是否在系统 PATH 中 2. **流延迟过高**: - 添加低延迟参数:`-preset ultrafast -tune zerolatency` - 调整 GOP 长度:`-g 30` 通过以上步骤,可实现基于 SpringBoot 的多路 RTMP 流推送系统,适用于直播、监控等场景。
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