腾讯课堂点播上云客户端实践总结

导语 | 自从2018年企鹅辅导直播、点播和腾讯课堂直播上云以后,19年上半年腾讯课堂点播也开始自研上云。本文是对腾讯课堂点播上云客户端方案的整理与总结,希望能与各位同行一起交流。

一、课堂腾讯云点播 HLS 播放

1. HLS 浅析

(1) HLS 协议

点播业务目前用的是 HLS 协议。HLS协议全称是 HTTP Live Streaming,它是一个由苹果提出的基于HTTP的流媒体网络传输协议。HLS协议规定:

  • 视频的封装格式是TS;

  • 视频编码格式为H264,音频编码格式为MP3、AAC或者AC-3;

  • 除了TS视频文件本身,还定义了用来控制播放的m3u8文件。

HLS的工作流程如下图(来源苹果官网)所示:

  • Server

    Server获取媒体输入流,Media编码 MPEG-4(H.264 video 和 AAC audio),然后打包到 MPEG-2 (MPEG-2 transport stream)的传输流中,传输流会经过Stream segmenter,MPEG-2传输流会被分散为小片段然后保存为一个或多个系列的 .ts 格式的媒体文件。

  • Distribution

    Stream segmenter会创建一个索引文件,通常会包含这些媒体文件的一个列表,也能包含元数据,一般都是一个.m3u8的列表,列表元素会关联一个 URL 用于客户端访问,然后按序去请求这些 URL。

  • Client

    Client主要接受Client客户端请求并提供相关联的资源给客户端。

(2)HLS 的 index 文件

index 文件就是 m3u8 文本文件,如下图(来源苹果官网)所示。客户端播放HLS视频流的逻辑是先下载一级 Index file,它里面记录了二级索引文件(Alternate-A、Alternate-B、Alternate-C)的地址,然后客户端再去下载二级索引文件,二级索引文件中记录了 TS、dk 的下载地址,这样客户端就可以按顺序下载 TS、dk 文件并连续播放。

以企鹅辅导为例,一级 index(master_playlist.m3u8)文件如下图所示:

  • #EXTM3U ---表明该文件是一个m3u8播放列表文件,必须在第一行给出;

  • #EXT-X-VERSION:3 ---播放列表文件的版本,现在主流版本是3;

  • #EXT-X-STREAM-INF ---不同码率的数据流 ;

  •  PROGRAM-ID=0 ---唯一标记;

  • BANDWIDTH=92166 ---这个值是十进制整数代表每秒钟的比特率,这个值必须是整个播放列表中码率的峰值;

  • RESOLUTION=384x288 ---视频流的分辨率。

二级 index(对应任意一个清晰度)文件如下图所示:

  • #EXT-X-KEY ---媒体文件有可能要被加密,该标签描述了如何解密媒体文件;

  • METHOD ---包括NONE、AES-128、和SAMPLE-AES。如果该值是NONE或播放列表没有定义该标签,表示媒体段没有被加密。如果设置了NONE,则其他属性不会出现。其中AES-128表示媒体是由AES-128标准构造的的128bit的 key,和密码块链接(CBC)和PKCS7加密组成的,URI 参数必须出现在METHOD后面;

  • URI ---描述了如何获取key文件;

  • IV ---IV可以不存在,如果没有IV则使用序列号作为IV进行编解码,将序列号的高位赋到16字节的buffer中,左边补0,如果有IV,则将该值作为16字节的16进制数;

  • #EXT-X-MEDIA-SEQUENCE ---m3u8播放列表中第一个出现的媒体段的序列号;

  • #EXT-X-TARGETDURATION ---该标签描述了媒体段的最大时长,EXTINF后面的实际媒体段时长不能超过这个标签描述的值,否则会引起错误;

  • #EXTINF ---该标签描述了媒体段的时长,在3.0版本后时长可以是浮点数,否则必须是整数。

2. 播放器本地代理

(1) 播放器直连Server

以企鹅辅导为例,播放器直连远端Server的播放流程如下图所示:

该流程存在一些缺点,比如:用户播放视频的时候可能等待的时间较长,造成流量的浪费,无法做缓存、预加载等优化策略等。

(2) 通过本地代理播放

基本流程如下图所示:

企鹅辅导详细流程如下图所示:

具体流程可以概括为:

  • 启动本地代理服务器(一期采用mongoose);

  • 视频源地址传给本地代理服务器;

  • 将视频源地址转换成本地代理服务器(127.0.0.1)的地址作为播放器的视频源地址;

  • 播放器向本地代理服务器发送请求;

  • 本地代理服务器截取这个请求,再根据解析出来请求的信息向远端服务器发起请求;

  • 本地代理服务器开始接受数据,写入文件并将文件数据再返回到播放器;

  • 播放器接收到这些数据之后播放。

目前是使用mongoose(https://github.com/cesanta/mongoose)来实现本地Http Server,在这里简单介绍一下mongoose。

mg_mgr:用于管理连接、事件等的 Manager ;mg_connection:单个连接,保存了连接信息。

主要用法步骤:

  1. 调用mg_mgr_init进行初始化;

  2. 调用mg_bind,第2个参数为需要监听的端口号,第3个参数为处理请求的handler;

  3. 调用mg_set_protocol_http_websocket将上一步返回的mg_connection与内建的http handler绑定。这样我们的handler才能收到http事件;

  4. 通过一直调用mg_mgr_poll接收请求。

(3) Cache功能

使用本地代理一个重要作用就是Cache。

  1. 首先缓存m3u8文件内容;

  2. 当播放器请求第1个ts分片,异步请求下一个ts分片并缓存数据;

  3. 当播放器请求分片data时,内存有就内存返回,内存没有就向远端Server请求。

缓存淘汰:

假定用户经常看的视频不能优先淘汰,那么用 LFU 淘汰策略即可。每个缓存块设置一个count,缓存命中一次就 count++,触发淘汰的时候,把 count 最小的先淘汰。

流量控制:

例如用户只看了视频前面一点,就暂停了,那么后面的视频不再下载等,具体细节后续文章将会详细说明。

seek:

播放视频的时候,用户会拖动进度条进行seek,与 mp4 文件不同,对于 hls 文件 ffplay 会根据 seek 的 position,向本地服务器请求 seek 的 position 所在的  ts 分片。

3. 腾讯课堂云点播在线播放时序图解析

如上图所示:

  • 第一步通过业务 get_token 协议拿到防盗链需要的Key。这里需要注意的是防盗链的Key顺序一定要按照腾讯云文档中的顺序,带KEY防盗链的视频播放地址的校验工具;

  • 第二步通过腾讯云 getplayinfo 协议拿到播放的链接,这里的链接 master和 transcodelist 都会返回;

  • 第三步在请求的 URL 中拼接 voddrm.token 参数,用于鉴权;

  • 第四步将请求的 URL 透传给教育自研的播放器 ARMPlayer,ARMPlayer会启动本地代理,请求数据/解码/渲染。课堂采用的是HLS加密 [1],所以播放的时候还需要通过DK(密钥)进行TS解密。

4. 课堂腾讯云点播本地播放时序图解析

如上图所示:

  • 第一步启动本地代理,通过上层透传的本地存储的URL,读取DB中的指定清晰度的 m3u8 链接和指定清晰度的 m3u8 的内容;

  • 第二步改写 m3u8 链接和 DK/TS 的域名为:127.0.0.1;

  • 第三步请求本地 DK 和 TS 数据;

  • 第四步解密/解封装/渲染。

二、课堂腾讯云点播优化

1. 首帧优化

首帧的主要耗时点有:

  • master.m3u8 透传给FFmpeg,FFmpeg 会串行拉取3个清晰度的m3u8及第1个TS分片;

  • DNS解析耗时高;

  • 每个清晰度.m3u8大小是400kb左右,拉取慢;

  • DK和TS每次都需要拉取。

点播首帧优化前请求流程 

这里面可能会涉及到一些问题,下面给出它们的解决方案。
问题1:master.m3u8透传给FFmpeg,FFmpeg会串行拉取3个清晰度的m3u8及第1个TS分片。

指定清晰度.m3u8 

解决方案:

  • getplayinfo协议直接获取指定清晰度m3u8,减少master.m3u8 ->清晰度.m3u8的网络请求;

  • 播放器从master.m3u8改为指定清晰度.m3u8透传给FFmpeg,减少avformat_find_stream_info串行拉取3个清晰度和第1个TS分片的耗时。

问题2:DNS解析耗时高。

 DNS缓存 

解决方案:

  • 增加DNS结果缓存模块,缓存“{域名: IP}”;

  • 视频播放时,直接查表,取出域名对应的IP地址。

问题3:每个清晰度.m3u8大小是400kb左右,拉取慢

解决方案:

  • 预加载;

  • 预加载策略

    预加载学生报名直播课结束1周内的m3u8数据和指定位置的TS、DK。

问题4:DK和TS每次都需要拉取

 本地代理缓存 

解决方案:

播放器设计了一个本地代理层,播放器不直连远端server,而是通过本地代理层发出请求,通过本地代理层实现缓存和读取本地资源进行播放。

2. 播放成功率优化

对于播放成功率,最主要是要完善监控系统以及对出现的问题各个击破,目前遇到的主要问题和解决方式如下:

 主要问题和解决方式1 

 主要问题和解决方式2 

3. 播放体验优化
  • ffplay音视频同步;

  • 企鹅辅导录播多路视频流精确对齐。

 精确Seek流程 

4. 下载优化
  • 下载成功率

    因为教育自研的播放器下载和播放底层库共用,所以除了播放出现的类似问题,下载方面我们还针对存储、写磁盘、安全性做了优化,已下载视频采取DB分级映射缓存。

  • 下载速度

    因为HLS是由无数个TS和DK构成,如果是单线程下载,每次请求一个TS和DK地址都将重新建立连接,所以这里我们采用的是多线程以及播放缓存复用逻辑。

5. 缓冲优化
这里存在两个问题,下面来做出解决方案。
问题1:旧播放器在读数据 -> 解封装 -> 解码 -> 渲染链路上均出现过因为抖动而出现的缓冲。

 缓冲区 

解决方案:

  • 帧缓冲区,抵抗网络抖动和解码抖动;

  • 显示缓冲区,抵抗渲染抖动。

问题2:旧播放器是顺序存储同时没有异步请求后面的TS分片和DK。

 多线程和存储 

解决方案:

  • 顺序存储和Seek之后的非顺序存储;

  • 多线程异步请求。

6. 安全性优化
  • 防盗链,腾讯云防盗链主要有2种形式Referer防盗链和Key防盗链,目前课堂采用的是Key防盗链,腾讯云防盗链[2];

  • HLS加密;

  • 水印。

三、课堂腾讯云点播踩过的坑

因为腾讯课堂不仅是新生成或上传的视频要上云,同时对于之前存量的几百万MP4视频要重新转码上传到云上,这个过程中容易踩到不少坑。这里提供一些常见的问题以及解决方案。

1. 转码出的视频清晰度不全
这里主要有2个原因:机构上传的视频清晰度较低,低转高不一定能转码出来,其次1080p不一定能转成功。

解决方案:

  • 后台重新转码;

  • 客户端健壮性,对于清晰度缺少的视频播放和下载采用降级策略,降级到最近的清晰度最清晰的视频。

2. 获取腾讯云播放链接是通过getplayinfo接口
回包中包括 master.m3u8 和 transcodelist 两个信息,出现 master.m3u8 包含的清晰度个数和 transcodelist 清晰度个数不一致。

解决方案:后台重新转码。

3. 播放提前结束或seek不准确
HLS标准中的EXTINF 标志的切片时间总和和TS分片实际的时间总和不一致,导致播放提前结束和Seek不准确。

解决方案:后台重新转码

4. 录播视频经过腾讯云转码出现拉伸
机构上传的原视频不是标准的720,腾讯云重新转码会出现拉伸。

解决方案:后台重新转码。

5. 播放一直加载中
因为存量视频从原来的MP4视频切到HLS,偶现从后台拉到的用户上一次MP4播放进度同步到HLS,超过了HLS视频总时长, 播放一直loading

解决方案:客户端容错, 超过视频总时长将 Position 置为0。

除了上面视频本身可能会出现的坑,还有客户端灰度期间兼容两种视频源同时存在切换、Next学位和普通课程、回放分段视频切换等也容易踩坑。目前课堂建立了完善的监控,第一时间发现解决问题。

从辅导到课堂,直播回放全量上云,各项数据和用户体验都有了很大的提升,欢迎大家一起参与腾讯课堂点播上云,一起为教育点播保驾护航!

参考资料:

[1] HLS 加密:

https://cloud.tencent.com/document/product/266/9638

[2] 腾讯云防盗链:

https://cloud.tencent.com/document/product/266/14047

欢迎关注「云加社区」,腾讯在线教育部上云实践系列文章将会陆续上线。

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QcloudCommunity的博客 885

一文讲透如何构建Harness——六大组件全解析

本文将从"裸模型的四个硬伤"出发,逐一拆解 Harness 的六大组件——文件系统、Bash + 沙箱、记忆(AGENTS.md)、Web Search + MCP、上下文工程、编排 + Hooks——带你看清 AI Agent 真正的竞争壁垒,不在模型层,而在 Harness 层。如果你用过 Agent 做复杂任务,你一定有过这样的体验:一开始 Agent 的表现很好,但随着对话变长,它开始"变笨"——遗忘之前的约定,重复之前犯过的错误,甚至对同一个问题给出前后矛盾的回答。对于简单的问答场景,这无所谓。

QcloudCommunity的博客 759

Harness Engineering 来了,SDD 还有意义吗?

他们的解法是把「品味」编码进规则,然后用一个定期运行的「doc-gardening」Agent 自动扫描漂移、发起修复 PR——「技术债务就像一笔高息贷款,不断地以小额贷款的方式偿还,总比让债务不断累积要好」。代码仓库本地的、已版本化的工件,才是 Agent 所能看到的全部。在 Vibe Coding 模式下(即不做规划、随意向 AI 提需求的开发方式),大量设计决策、跨服务约定、「为什么不选另一个方案」的讨论,全部停留在一次性的 AI 对话里——下一个人,或者下一次 AI 会话,完全无从获取。

QcloudCommunity的博客 417

零废话!一文讲透从0构建AI Agent

每个工具都要写一套"定义→解析→执行"的胶水代码。上下文管理就是在"记住足够多"和"别超标"之间找平衡,常见策略包括滑动窗口、摘要压缩、RAG 检索增强。上下文窗口是 Agent 的"工作记忆",但它有硬性限制。LLM 负责"动脑"决策,代码负责"动手"执行。这是从"聊天机器人"进化到"Agent"的关键一步。每次调 API 都把完整对话历史发过去,LLM 本身是无状态的,"记忆"完全靠客户端的数组模拟。这样 Agent 一开始就知道自己"在哪里"、"手头有什么",不需要先花一轮工具调用去探索环境。

QcloudCommunity的博客 710

距离AI把小编我裁掉还有72小时

这是一个基于 OpenClaw 开源生态打造的本地化 AI Agent 助手,已于上周开启全量公测,无需复杂配置,三步即可上手,自带安全防护,支持微信直连绑定,内置多款优质国产大模型,现阶段也是完全免费使用,基本上前面提到过的痛点都可以靠它解决。对了,这里特别强调一点,上面的截图让产品同事汗流浃背,再三找我确认 QClaw 思考过程中优美的“草”字说法,不会是默认出现的吧?AI 好,AI 得学,但更重要的是,在你的工作和生活里,哪些东西是能结构化地被 AI 所接入的,不要死守着那些脏活累活不放。

QcloudCommunity的博客 673
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