关于webrtc:WebRTC目录结构

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咱们下载完 WebRTC 源码后想深入分析其源码的话,首先就须要理解 WebRTC 的目录构造。因为 WebRTC 的分层工作做的很好,其代码的目录构造也比拟清晰,在理解这个构造后,就能依据想剖析的性能去对应目录寻找须要的源码了。

WebRTC 目录分类

WebRTC 的源码目录次要能够分为 4 大类——接口层、业务解决层、音视频解决层和根底反对层。上面咱们先简要意识下各层所蕴含的目录和次要性能。

  • 接口层。蕴含 api 目录。WebRTC 对外的所有接口都在该目录下,所以如果要新增接口,也应该放在这里。
  • 业务解决层。蕴含 pc、call、media 目录。pc 目录中包含 PeerConnection 座的媒体协商、收集 Candidate、音视频数据传输等逻辑解决。call 目录次要是“呼叫”相干的逻辑。media 目录中包含媒体引擎相干逻辑解决。
  • 音视频解决层。蕴含 common_audio、common_video、audio、video 目录。common_audio、common_video 目录中别离是音频和视频算法相干代码。audio、video 目录别离是音频和视频流相干代码。
  • 根底反对层。其余目录都属于这层。次要都是一些根底模块代码以及编译工具等。

另外还有一个很重要的目录就是 modules,这个目录中内容将在后文介绍。

WebRTC 目录构造

上面这个表格就是 WebRTC 中蕴含的所有目录及其性能介绍。

ps:以下目录构造次要是基于 Windows 平台下的 WebRTC 的 m84 版本,其余平台下的其余版本会略有差异,总体大同小异。

目录 性能
api 接口层,提供对外接口。
audio 音频流相干。
base Chromium 根底代码,包含线程,零碎信息等。
build 编译脚本和 BUILD.gn 等文件,不同平台下会有不同。
build_overrides 提供一些可配置化的参数,能够定制化编译。
buildtools gn 等编译工具,不同平台下载不同的 gn。
call 数据流管理层,每一个 call 都代表同一个端的所有数据的流入流出。
common_audio 音频算法相干,包含环形队列、FIR 滤波器等。
common_video 视频算法相干,包含 libyuv、sps/pps 分析器等。
data 测试数据。
docs 文档,包含 faq 等。
examples 示例代码,各种 demo。
logging 日志。
media 媒体引擎层,包含音频、视频引擎等,次要用于音视频的管制。
modules WebRTC 子模块,包含音视频采集、解决、编解码等。
p2p NAT 穿透实现,turn、stun 等。
pc Peer Connection 连贯相干的业务逻辑。
resources 测试数据和资源。
rtc_base WebRTC 根底代码,包含线程、锁、网络等。
rtc_tools 网络监测、音视频剖析等脚本
sdk 挪动端音视频采集、渲染等代码,蕴含 Android 和 iOS
stats 数据统计相干。
style-guide 编码标准
system_wrappers 零碎相干封装,包含 cpu 个性、读写锁、时钟等
test 单元测试
testing gmock、gtest 等测试工具代码
third_party 第三方依赖库,不同平台下依赖库会有不同。
tools Chromium 工具汇合
tools_webrtc WebRTC 工具汇合
video 视频流相干。

modules 目录

modules 目录是 WebRTC 源码中最重要的一个目录。该目录中寄存的都是一些性能比拟独立的模块。包含音视频的采集,解决,编解码器,混音、回声打消、降噪等性能的实现。

上面这个表格就是 modules 目录蕴含的子目录及其性能介绍。

子目录 性能
audio_coding 音频编解码
audio_device 与设施无关的音频采集、播放等
audio_mixer 混音
audio_processing 音频前后解决
congestion_controller 拥塞管制,Transport-CC 等
desktop_capture 桌面采集
include module 头文件
pacing 码率探测和平滑解决
remote_bitrate_estimator 远端带宽评估
rtp_rtcp rtp/rtcp 协定
third_party 第三方依赖,fft、g711 等
utility 线程相干工具
video_capture 视频采集
video_coding 视频编解码
video_processing 视频前后解决

须要留神的是 remote_bitrate_estimator 中的 Goog-REMB 算法是接收端的拥塞控制算法,曾经被淘汰了,只是为了兼容老版本还保留着。新的拥塞控制算法 Transport-CC(GCC)是在发送端评估的,其体现要比接收端的评估算法更优良。

正文完
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