背景

随着互联网技术以及网络基建的快速发展和普及，视频直播已经成为了一种越来越普遍的娱乐和社交方式。无论是个人还是企业，都可以通过视频直播平台进行直播活动，向观众展示自己的生活、工作或者产品。同时，视频直播也成为了一种新型的社交媒体，让人们可以在虚拟空间中进行互动交流。

RTM（Real Time Media，低延时直播）是近期逐步兴起的一种以提升客户交互体验为目标的直播解决方案，它的特点是较传统的直播解决方案，端到端延时更小达到 1 秒级别，卡顿无明显负向，RTM 的网络传输层是基于 WebRTC 技术的（RTP/RTCP 协议）。

RTM 推流相比于传统的 RTMP 推流，在网络变化响应灵敏度、弱网对抗、带宽利用率等方面都有明显优势。在抖音的 AB 实验中主播人均被看播时长/被关注/被评论显著正向，拉流音频/视频卡顿 -22.2%/-7.8%，端到端延迟 -1.6%。目前 RTM 推流在抖音秀场完成了 10% 左右的常规放量。

技术架构

CDN 技术架构

目前 CDN 厂商对 RTM 的支持主要有两种技术架构，一种是基于传统的 RTMP/FLV 架构，在推拉流边缘节点增加 RTM 接入协议的支持，CDN 集群内部复用传统架构，另一种是 CDN 内部集群也采用 RTP/RTCP 协议和架构。CDN 的技术架构如下图所示：

客户端技术架构

在推流客户端，RTM 推流网络传输层使用了火山引擎自研 RTC SDK（VolcEngineRTC），在设计之初，为了支持业务无缝接入，以及最大化复用已有能力、避免重复造轮子，RTM 推流在客户端采用了 LiveCore（火山引擎自研直播推流 SDK）编码音视频 + VolcEngineRTC 传输的技术架构，如下图所示：

主要包括三部分：

• 推流建立连接时，LiveCore 调用 RTM 推流引擎的接口，RTM SDK 内部的 RTC 标准 SDP 信令管理模块，通过 VolcEngineRTC 的 W3C 标准 WebRTC 接口，和 CDN 服务端完成信令协商，信令交换使用的是 HTTP/HTTPS 协议（图中的红色箭头）
• 推流过程中，LiveCore 完成音视频采集、编码，把编码后的 AAC 和 H.264/H.265 码流，送入 RTM 推流引擎，RTM 推流引擎再通过 VolcEngineRTC 的外部音视频源私有接口，把音视频码流送入 VolcEngineRTC，进而封装为 RTP/SRTP 包，发送到 CDN 服务端（图中的蓝色箭头）
• 推流过程中，VolcEngineRTC 内部的网络传输引擎，对网络状态进行追踪，预估出网络可用带宽，并进行编码器带宽分配，再通过 VolcEngineRTC 私有接口回调到 RTM 推流引擎，最后再反馈到 LiveCore 的视频编码模块，进行视频编码码率调节（图中的黄色箭头）

技术优化

功能补齐和稳定性打磨

因为 RTM 是近期逐步兴起的直播解决方案，无论是在 CDN 服务端，还是客户端 SDK，都处于发展早期，功能仍有诸多欠缺，比如最初只有两家 CDN 支持 RTM 推流，音视频编码格式的兼容性也有欠缺，HE AAC、H.265 和视频 B 帧在前期联调阶段都是不支持的，而且稳定性也有待打磨，在联调和灰度放量过程中，多次遇到过花屏问题。

关于功能和稳定性，这里我们分享两个案例：支持视频 B 帧，解决花屏问题。

支持视频 B 帧

WebRTC 标准本身是不支持视频 B 帧的，因为 WebRTC 的设计初衷就是实时通话（RTC）场景，而视频编码开启 B 帧会引入额外的延迟，影响通话体验。但在直播场景，对延迟的要求比 RTC 要宽松很多，而开启 B 帧能提高视频压缩效率，可以提升画质或者节省带宽成本，所以在直播场景开启 B 帧是很普遍的做法。

下面是互娱-评测实验室同学针对开 B 帧进行的画质测评结论：

测评发现虽然软编和硬编的主客观清晰度有比较明显的差异，但是在软编的情况下（都开了 B 帧），降低编码码率主客观清晰度都没有明显的差异。

为了支持 B 帧，我们需要对 WebRTC 进行媒体能力协商的 SDP 标准进行扩展，下面是《超低延时直播技术白皮书》(https://www.volcengine.com/docs/6469/103017#%E8%A7%86%E9%A2%91-b-%E5%B8%A7%E6%94%AF%E6%8C%81)中关于视频 B 帧支持的相关扩展定义：

在 RTM 推流立项之初，VolcEngineRTC 对推流视频 B 帧的支持也是欠缺的，我们也对 VolcEngineRTC 的代码仓库提交了相关修改的 MR，并推动 CDN 服务端进行开发、联调，最终通过灰度放量，验证了功能和稳定性问题，完成了对视频 B 帧的支持。

解决花屏问题

花屏的可能原因很多，从主播端到观众端的整个链路中，任何一个环节都可能出错导致花屏，下面是典型的视频全链路涉及到的环节：

用户有两个环节会观察到花屏现象：主播的预览和观众的渲染。但问题不一定出在这两个环节，尤其是观众看到花屏时，就可能是编码器有 bug，推流传输过程丢失了视频参考帧，CDN 下发给观众端的数据出现了错误，解码器有 bug，或者渲染模块有 bug。

排查花屏问题最常用、也是最有效的手段，就是在一些关键环节的位置，保存视频码流数据，用可信的程序（比如 ffmpeg）验证到这个环节的数据是否正常，比如在推流端把编码器输出的数据写入到本地，抓取发送的数据包，或者在服务端抓包。

除了直接用 ffplay 播放观察是否花屏（或者 ffplay 控制台是否打印了错误日志），我们还可以用下面的 ffmpeg 命令，把视频的每一帧都导出为图片：

ffmpeg -i test.flv frames/$filename%03d.bmp

比如我们某次排查花屏问题时，就发现是从第 30 帧开始出现花屏：

而这个 flv 文件是 QA 同学在测试过程中使用 wget 命令保存的拉流 url 的数据，并且推流端的抓包码流播放并不会花屏，所以就实锤是 CDN 的问题了。

在 RTM 推流的联调和灰度放量过程中，多次遇到过花屏问题，每次出问题的环节都不一样，可以说基本上把坑都趟了个遍，这里就不一一展开介绍了，感兴趣的同学欢迎线下交流。

卡顿优化

功能和稳定性问题解决之后，我们在线下使用公司内部的 ByNet 弱网模拟工具测试发现，RTM 推流在弱网下的表现很差（测试基于 iOS 系统，视频编码格式为 H.265，分辨率 720p，码率自适应范围为 440kbps~1833kbps）：

5% 丢包 150ms rtt 的情况，RTM 推流就已经卡得无法播放了（表格中的 -- 表示基本无法播放，数据无法统计）。

经过和各家 CDN 服务端的联合分析，我们发现了几个问题：

• 某云 CDN 发送的音频 NACK 包没有携带正确的 sender ssrc，导致丢失的音频包没有重传；
• VolcEngineRTC 发送 RTCP XR 报文时 DLRR block 有问题，导致 CDN 无法正常估算网络 rtt，视频重传次数很快用完，进而导致视频重传也基本无效；
• CDN 推流边缘节点视频组帧之前的 buffer 过小，导致客户端重传的视频包也基本没有生效；
• CDN 没有启用 TCC 算法（之前用的 REMB 算法），推流端对网络状态的适应能力差；

在技术架构上，火山引擎直播 CDN 采用的是上文介绍的第一种技术架构，即边缘的收流节点会把 RTP 包组帧，转换成 RTMP/FLV 流推到源站，这里我们展开介绍火山引擎直播 CDN 在组帧环节做的两个优化。

组帧 jitter buffer：针对抖动、乱序、丢包重传场景，如果 CDN 接收组帧 buffer 设置得太小，就会导致帧丢失和 GOP 丢失，从而影响用户观看直播的流畅度并引起卡顿感；如果 CDN 接收组帧 buffer 设置太大，则由于组帧引入的延迟就很大，降低直播的交互性。为了解决这个问题，我们参考 WebRTC 的 NetEQ，引入了网络自适应的 buffer，即通过估算推流侧的网络抖动设置接收组帧 buffer 大小。对于大部分网络较好的推流，组帧 buffer 引入的延时极小；对于抖动、乱序、丢包重传的推流，又可以保障流畅性同时尽可能少引入延时。

组帧交织：UDP 数据包不保证到达顺序、视频组帧抖动等因素，会引起转换出 RTMP/FLV 流中的音视频不严格交织，有的视频连续 3~4s 都没有音频（或反过来）。在拉流端到端延时低至 2~3s 的背景下，播放端会因为音画同步机制引入卡顿，影响用户看播体验。对于这个问题，我们在 CDN 接收组帧的 jitter buffer 出帧时，结合音视频 jitter buffer 的长度，做了音视频交织，确保音视频帧尽量均匀，dts 差距不能过大。经过线上验证，不交织引起的播放卡顿显著下降。

上述问题都解决之后，再次进行模拟弱网测试，结果有了很大的改善：

可以看到在 10% 丢包 150ms rtt 时，推流仍保持在自适应的最高码率进行推流，并且拉流也没有任何卡顿。不过在丢包率增加到 15% 甚至 20% 时，RTM 推流的效果也基本就不行了，但我们分析线上数据发现，丢包率超过 10% 的情况占比很少，所以就没有继续优化了。

最后我们请视频云团队的音视频实验室对 RTM 推流和 RTMP 推流在抖音上进行了权威的测评，测评结果为：

算法优化

经过上述一系列工程优化，最后开启线上 AB 实验，相比基线算法 RTMP，结果却不如预期：QoE 开播场次无明显趋势，开播时长稳定偏负，被看播指标无明显趋势，QoS 音频渲染百秒卡顿时长/次数 -3.641%/-4.649%，视频渲染百秒卡顿时长/次数 -2.926%/-8.044%。

直观的疑问是：为什么 QoS 卡顿有收益了却没有 QoE 收益，甚至 QoE 还是负向？

为了探寻原因和更好的进行下一步迭代优化，我们开始深入到 RTM 算法部分进行研究。

问题分析

黑盒测评分析

无网损场景、相同直播推流内容下，测试发现，RTM 比 RTMP 目标码率更加保守。e.g.

2Mbps 网损下，RTM 带宽利用率仅 50%，对于拉流侧的影响则是画质损伤严重，e.g.

RTM（TCC 开启）的 2Mbps 网损下画面质量（左）无网损画面质量（右）

这意味着 RTM 在部分场景下通过牺牲画质体验置换来了卡顿收益。

基于线上大规模数据分析

我们基于抖音的数据集，分析出了以下 3 类关键问题：

1、bwe 周期性震荡问题

红色线 bwe 震荡波动，大概率会导致黄色线目标码率震荡波动；bwe 的波动不是因为高丢包率，rtt 也是在绝对值较小（100ms 以内）范围内波动。

2、目标码率周期性震荡问题

目标码率自身震荡波动，不是受 bwe 影响的（bwe 是稳态的）

3、传输能力足够，固定式码表限制了画质提升

bwe 高达 8Mbps 以上，而 max bitrate 才3Mbps 左右

我们还量化识别了问题类型在全部数据集中的重要程度情况：

• bwe 波动较普遍（19.7%），且 bwe 波动几乎都会引起目标码率波动

• 目标码率波动更普遍（28.3%），但不一定是由 bwe 波动引起的

• 在低带宽场景下更容易产生 bwe 波动

白盒测试复现问题及根因分析

我们选取了 典型的非稳态网络场景进行上述问题复现实验，并对算法内部原理进行分析，发现：

在非弱网比如只是 rtt 较小范围（150 以内）抖动的网络场景下，VolcEngineRTC TCC 带宽估计算法中，delay_based_bwe 部分，trendline estimator 对时延信号太过敏感，经常误判弱网，导致周期性下调估计的带宽值，从而降低了带宽利用率。

具体分析过程如下：

首先是复现问题场景，这里举例2个场景来说明。4Mbps 带宽+时延波动场景（左图）的实验表现和前面线上埋点（5 秒级别）的波动现象吻合，当bwe波动在码表范围内，该测试场景复现了线上 bwe 波动的问题场景；带宽泊松波动场景（右图）周期性波动问题复现更加明显。

其次，进行问题根因定位。bwe 波动的根因在于算法频繁置位 overuse （左图）来降低所估计的带宽，而 overuse 的判别逻辑在 delay_based_bwe 部分，trendline estimator（基于趋势线的时延估计器）这里把时延抖动误判成了弱网（注：误判是指实际的rtt和丢包情况均不表现为弱网特征，如右图的子图4和子5）。

解决方案

带宽估计算法

1、调优已有 VolcEngineRTC bwe 算法模型参数

我们梳理了 VolcEngineRTC 代码逻辑以及 bwe 算法参数。好处是可以很方便的通过线上配置直接修改做实验，但是缺点是参数太多、调参太耗费精力且很大可能是收益非常有限（理论上参数的默认值应该就是一个推荐的最优值了），最终我们决定先凭借经验挑选了几个关键参数作为一期方案优化，离线验证调参的收益后就开展一期方案线上 AB 实验，期间也为我们留下了相对充足的时间去做后期优化。

2、Beyond VolcEngineRTC bwe 算法，进行线上问题模式检测与 bwe 模型纠正

我们在 bwe 算法之上，引入周期性震荡场景识别及平滑策略，以改善带宽估计的准确性、提升带宽利用率，进而提升视频画质。

码控算法

1、解耦码控算法与带宽估计算法

在原来 RTM 推流的架构下，没有单独的码率控制算法，码控的上下界由 LiveCore 的码表决定，在上下界之间如何变化则完全是由 VolcEngineRTC bwe 算法决定。

上述架构存在以下 2 个问题：

A. bwe 算法的问题会直接体现在码控层面，e.g. 前面的问题类型（bwe 震荡波动几乎一定会引起码率震荡波动，进而导致画质问题，e.g. 业务方反馈的推流码率突降导致画面模糊的问题）

B. 码控算法很好地利用了 VolcEngineRTC 弱网感知优势，却忘记了利用 VolcEngineRTC 的强网感知优势，e.g. 当带宽估计值超过码表码率上界时，还可以超越码表上界再进一步提升码率（非中国区码表上界比中国区低很多），从而提升画质。

因此，我们将传输层的 bwe 算法和应用层的码控算法进行了解耦。在 RTM SDK 层面设计实现单独的码控算法，可以更加灵活的根据业务场景/需求设计码控策略。

2、目标码率波动在线识别和平滑策略

与 bwe 算法的震荡波动识别和平滑思路类似，设计在线检测算法识别码率周期性波动并进行码率平滑。码控算法不一定要听从 bwe 算法，因为 bwe 算法也可能误判，此外，非实时通讯的直播场景下，秒级的端到端延时、推流拉流均有buffer情况下，不一定要立即响应带宽的波动，码控算法可以选择性的在清晰度和流畅度（卡顿）之间平衡，根据线上实验用户体验偏好进行迭代。

算法优化离线效果评估

在有限的测试场景下

• 弱网场景

• bwe 波动识别与平滑方案开启 vs 该方案关闭

  bwe 波动识别与平滑方案对 bw、rtt 抖动场景的 bwe 进行了有效的平滑，特别是 rtt jitter 场景下有效去除了部分不必要的码率下调，有约 10% 的码率收益；
• 码控码率波动识别与平滑开启 vs 该方案关闭
  码控优化点 2 即使在 bwe 波动识别与平滑方案关闭的情况下也可平滑一定的网络震荡（特别是 bwe 波动场景下）；码控优化方案整体在强网下 PSNR 有约 6% 的收益（720p）；
• bwe 波动识别与平滑方案叠加码率波动识别与平滑效果

         两者无冲突，在带宽剧烈波动场景下叠加生效有带宽利用收益；

• 强网场景
• 相比对照组无负向效果，以上实验中拉流侧均未出现卡顿。

综上，在有限测试场景下，bwe 波动识别与平滑方案在 rtt jitter 场景有更明显的码率收益，而码率波动识别与平滑方案在 bwe jitter 场景有明显的画质收益，两者叠加在两种场景下均有较好的码率收益。

优化结果

目前为止，我们的 RTM 方案在抖音已经落地以及完成放量，在抖音的指标收益主要在主播人均被看播时长/被关注/被评论显著正向，拉流音频/视频卡顿 -22.2%/-7.8%，端到端延迟 -1.6%。

未来展望

目前 RTM 推流在抖音秀场完成了 10% 左右的常规放量，但 RTM 推流的效果远远没有达到最佳状态，仍有很多优化工作需要推进。

从工程优化角度，下一步工作考虑以下几方面：

• 更多家 CDN 的支持，目前只有三家 CDN 完成了接入和灰度放量，覆盖率还需要提高；
• 目前 RTM 推流和 CDN 服务端交换 SDP 使用的是 HTTP/HTTPS 信令，在网络较差的情况下有一定的失败率，使用数据压缩、基于 UDP 的 MiniSDP 信令，可以提升推流建立连接的成功率；
• 在 RTT 很高、丢包率较低的弱网场景，使用 FEC 的效率要比重传更高，预期可以进一步提升弱网抗性；
• 目前 RTM 推流的 CPU 占用是比 RTMP 要高一点的，而且 RTMP 推流本身功耗也是比较高的，所以性能功耗方面也需要做一些优化，改进主播的开播耗电和发热体验；

从算法优化和创新角度，我们考虑以下几点：

• 虽然通过这次优化我们解决了 VolcEngineRTC 的 bwe 算法在一些场景下的问题，但是在另一些场景下相比 RTMP over TCP 方案，RTM 并不拥有绝对优势。未来还要继续努力针对这些场景进行优化，进一步提高网络带宽的利用率以及弱网抗性，从而提升 bwe 算法的核心竞争力；
• RTM 码控算法方面，颠覆现有/传统的只以码率为锚的控制方式，面向最小化码率最大化画质体验做策略控制，向体验和成本极致优化方向演进；
• 目前看到工业界宣传文章中有类似 RTM 推流的技术在应用，但在多媒体和网络领域的顶级会议上较少看到相关创新算法的文献，未来考虑将我们的更多创新技术转化成论文的形式，弥补学术界空白，提升公司在多媒体和网络领域的影响力；
• RTM 的码控算法优化思路，在 RTMP over QUIC 的场景也是适用的，后续我们会把码控算法和传输协议代码进行解耦，以便码控算法的优化也能在 RTMP over QUIC 场景落地，并通过 AB 实验探索不同传输协议各自更适用的场景。