2张图看懂ijkplayer大致流程

最新推荐文章于 2025-10-23 12:20:04 发布
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本文介绍了一种配合图表阅读源码的方法，并提供了相关图片链接以便更好地理解源码结构。
播放器的流程和解码流程
John-525的博客
12-23 8033
一. 播放器的流程 1. 输入 : 从文件或网络等读取原数据，对原数据进行解析，比如文件，首先要分析文件格式，从文件中取得音视频编码参数，视频时间长度等信息，然后要从其中取出音频编码数据和视频编码数据送到解码部分，这里暂称这种编码源数据块为 packet。 2. 解码 : 初始化时，利用输入端从源数据中取得的信息调用不同的解码库初始化；然后接收输入端传送来的音视频编码数据，分别进行音频解码和视
ijkplayer解析
技行天下的博客
02-28 1003
比较全面，解析一： http://blog.youkuaiyun.com/weixin_39799839/article/details/79186034
全格式视频解码SO库：ijkplayer支持HTTP/HTTPS/RTSP/RTMP直播与点播实战
最新发布
weixin_42097508的博客
10-23 504
ijkplayer是由B站（bilibili）基于FFmpeg开发的一款轻量级、高性能音视频播放器框架，专为移动端优化设计。其核心目标是提供跨平台（Android/iOS）的高效解码能力与低延迟播放体验，广泛应用于直播、点播等场景。音视频数据在存储或传输过程中通常以“封装格式”（Container Format）的形式存在，如 MP4、FLV、MKV、TS 等。
视频播放器（一）：流程
搬砖
06-27 636
视频播放器（一）：流程
一般播放器流程
jaychouavril的专栏
06-04 604
最近领导让工作空闲之余对ijkplayer进行二次开发，在开发过程中，决定写一些关于播放器的博客，以便记录学习过程。 一般播放器的流程： streaming。这里包括下载和流媒体协议解析，这里重点就是控制下载缓存的ringbuffer。 Demux。这里对容器进行音视频分离。 AudioDecode&VideoDecode。音视频解码。Android的解码最终都是通过OMX IL最终调用到芯片方案商的硬解。 Audiorender&Videorender。音视频渲染...
ijkplayer原理
专注移动开发
09-18 396
https://blog.youkuaiyun.com/qianxiangsen/article/details/96427072 https://blog.youkuaiyun.com/achina2011jy/article/details/116046380 https://www.jianshu.com/p/3a0f1eb2898a https://www.cnblogs.com/harlanc/p/9681643.html https://blog.youkuaiyun.com/u014099894/article/details/
30张图看懂中国金融体系
04-12
30张图，详细描述了中国目前金融体系架构情况，可以比较高阶性掌握目前的金融体系。
21张图看懂2016年的热点事件ppt模板.rar
09-11
回顾2016年的热点事件，文字、配图、数据表精美大气设计，适合重点事件简约报道的着重文字与图文排版ppt模板，21张图看懂2016年的热点事件ppt模板。
40张图看懂2019年汽车行业.zip
10-17
40张图看懂2019年汽车行业
14张图看懂什么是区块链技术
09-09
主要为大家分享了14张图，帮助大家看懂什么是区块链技术，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
40张图看懂2019年汽车行业.pdf
07-03
40张图看懂2019年汽车行业.pdf
最新ijkplayer播放框架 超完整so文件版
12-21
最新ijkplayer播放框架超完整so文件版，才花费一天时间弄出来的，请放心下载
Android ijkplayer的使用解析
12-01
详见http://blog.youkuaiyun.com/huaxun66/article/details/53401231
基于播放器流程对FFmpeg源码脉络梳理
zhang_jun_ling的博客
09-22 382
背景 很久以前对FFmpeg的源码脉络详细的梳理过，当时阅读的是雷神的FFmpeg 源码分析的博客文章，最近经常使用FFmpeg进行编解码、解封装等处理，但对FFmpeg内部的脉络只记得一点点它的结构设计及它的功能及API的使用方式，所以就准备了这篇博客。单纯分析FFmpeg的结构设计会非常枯燥，结合FFplay播放器的流程去梳理FFmpeg的脉络应该会起到事半功倍的效果。 本人才学疏浅，ffmpeg 工程非常复杂庞大，理解可能有误，还请热心指正。 播放器流程梳理 我这里把播放器的流程分为9个模块：文件的读
Android标准调用播放器流程
Jocheng的博客
04-22 1301
安卓播放器视频的基本流程可以分为三步，setDatasource->prepare->start。基本上这三个步骤就可以播放setDatasource传下来url的视频。 1、但是在执行这三个步骤之前首先需要new一个MediaPlayer对象，并且创建一个播放器；     MediaPlayer mp = new MediaPlayer()；     MediaPlayer.create(
0基础学习音视频编解码技术1
zhang_fun_0710的博客
07-04 574
1 视频播放器原理 视频播放器播放互联网上的一个视频文件，需要经过以下几个步骤：解协议，解封装，解码视音频，视音频同步。 如果播放本地文件，则不需要解协议这一步。如下图所示： 解协议的作用：就是将流媒体协议的数据，解析为标准的相应的封装格式数据。视音频在网络上传播的时候，常常采用各种流媒体协议，例如HTTP，RTMP，或是MMS等等。 这些协议在传输视音频数据的同时，也会传
Android --- IjkPlayer 的核心：音视频同步原理（十）
silently_frog的博客
10-05 2211
音视频同步原理
IJKPLAYER源码分析-点播原理
老中医的博客
04-23 1523
本文对IJKPLAYER的点播原理做下分析，主要涉及到拖动播放、精准SEEK、暂停和恢复播放等几个常用操作。下文分析均是在iOS端，Android端也类似，只是多了JNI层调用。
ijkplayer基本函数调用脑图
Sloven
02-18 357
整理了下ijkplayer基本函数调用关系的脑图，供大家学习参考
八张图搞懂Flink的Exactly-once
01-08
### Flink Exactly-Once Semantics Explained In the context of stream processing, ensuring that each record is processed only once (exactly-once) without any loss or duplication becomes critical for applications requiring high accuracy and reliability. For this purpose, Apache Flink implements sophisticated mechanisms to guarantee exactly-once delivery semantics. #### Importance of Exactly-Once Processing Exactly-once processing ensures every message is consumed precisely one time by downstream systems, preventing both data loss and duplicate records[^3]. This level of assurance is particularly important when dealing with financial transactions, billing information, or other scenarios where even a single error can lead to significant issues. #### Implementation Mechanisms To achieve exactly-once guarantees, Flink employs several key technologies: 1. **Checkpointing**: Periodic snapshots are taken across all operators within a job graph at consistent points in time. These checkpoints serve as recovery states which allow jobs to resume from these saved positions upon failure. 2. **Two-phase commit protocol**: When interacting with external systems like databases or messaging queues through sinks, Flink uses an extended version of the two-phase commit transaction mechanism. During checkpoint creation, pre-commit actions prepare changes; after successful completion of the checkpoint process, global commits finalize those operations[^4]. ```mermaid graph LR; A[Start Transaction] --> B{Prepare Changes}; B --> C(Pre-Commit); C --> D{All Pre-commits Succeed?}; D -->|Yes| E(Global Commit); D -->|No| F(Abort); ``` This diagram illustrates how the two-phase commit works during sink operations. Each operator prepares its part before confirming globally whether everything has been successfully prepared. Only then does it proceed with committing or aborting based on consensus among participants. #### Barrier Insertion & Propagation For maintaining consistency between different parts of computation while taking periodic snapshots, barriers play a crucial role. They act as synchronization markers inserted into streams periodically according to configured intervals. As they propagate along with events throughout the topology, they ensure that no new elements enter until previous ones have completed their respective stages up till the barrier point. ```mermaid sequenceDiagram participant Source participant OperatorA participant OperatorB Note over Source: Time advances... Source->>OperatorA: Data Element 1 Source->>OperatorA: Checkpoint Barrier X Source->>OperatorA: Data Element 2 OperatorA->>OperatorB: Forwarded Elements + Barrier X Note right of OperatorB: Process pending items\nbefore handling next element post-barrier ``` The sequence above shows how barriers travel alongside regular data flow but enforce order so that computations remain synchronized despite asynchronous nature inherent in distributed environments. --related questions-- 1. What challenges arise when implementing exactly-once semantics in real-world applications? 2. How do checkpointing frequencies impact performance versus fault tolerance trade-offs? 3. Can you explain what happens if some nodes fail midway through a two-phase commit operation? 4. Are there alternative methods besides using barriers for achieving similar levels of consistency? 5. In practice, under what circumstances might at-least-once be preferred over exactly-once semantics?
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