直播作为实时性和互动性要求较高的音视频利用场景，存在十分多的技术难点，就连一对一的直播模式也毫不例外。比方低提早、流畅性、回声打消、国内外互通和海量并发等问题，都是开发过程中的难点。然而，在开发过程中如果具备了优质的一对一语音直播零碎源码，那么这些难点可能都会失去肯定的解决。
1. 低提早
要想保障低提早，前端和后端整个链条肯定要做的十分谨严。像前端的一些编码算法或者是丢帧策略等都要做好。此外，不同的业务场景之间编码器的抉择也会有所不同，从而也会带来不同水平上的编码提早，所以不同的业务场景可能达到的提早水平也是不一样的。还有就是对于推拉流网络的抉择，大部分的解决方案都会让须要实时互动的用户通过外围的语音视频网络，像是 BGP 之类的优质节点来做传输，也有可能须要做转码、转协定或混流之后，再通过聂荣散发网络去散发。这样一来，在接入外围语音视频网络时就须要有智能的调度策略来实现就近接入了。
2. 流畅性
流畅性作为直播过程中容易呈现较多技术难点的一个方面，须要留神的也有很多。
（1）能够做动静伸缩的 jitterbuffer，在网络情况差或者是网络抖动比拟激烈的状况下，可能够适当增大，从而升高提早来对应呈现的网络抖动状况。
（2）快播和满播技术在网络环境较差时，能够在用户毫无感知的条件下略微升高播放速度，而后来解决短暂呈现的网络抖动所引起的卡顿状况，当网络复原后，还能够疾速追赶回来。须要留神的是，这种形式并不适宜所有的利用场景。
（3）码率自适应，也就是说抉择适合的码率来做动静传输。为了保障晦涩度能够适当调整分辨率和帧率，当然，语音视频引擎会依据以后的网络测速后果和利用须要的码率，动静调整码率、帧率和分辨率，以此达到晦涩观看的用户体验。
（4）在推流端做一些分层的编码，这样一来，在拉流端能够动静的依据侦测到的网络带宽状况来拉取不同的数据去做渲染。而分层编码容许拉流端抉择不同档次的视频编码数据，网络状况好的时候，就选取较多层次的数据，网络状况差的状况下，就选取根底档次的数据。
（5）在推拉流端监测以后推拉流品质比拟差时，即便通过降低码率、分辨率和帧率等策也无奈保证质量时，能够抉择放弃此链路。
3. 回声打消
先简略介绍一下回声打消的原理，对端发送的信号会先给到回声打消的模块，作为未来打消的参考信号，再将信号给到扬声器播放，播放后因为周围环境反射造成回声，与实在的音频输出一起被麦克风采集，这时采集到的输出信号是带有回声的，回声打消模块会依据后面的参考信号生成滤波对消掉会回声后再发送进来。至于回声打消的问题，谷歌开源的 WebRTC 提供了回声打消模块，但它自身设计是为了在 PC 端实现音视频互动场景，在挪动端的适应性较差，尤其是 Android 端。
4. 国内外互通
这一点实用于海内经营的用户，流媒体数据和管制信令就须要做好跨国互通，所以要思考在寰球正当安排一些中继节点。数据门路的抉择是须要依据业务决定的，也就是说在物理链路路由之上还须要再有一条业务的路由表，并且依据用户的场景制订，比方用户散布、拜访频率或高频段峰值等。可能每次的路由都会不同。
5. 海量并发
这是所有的互联网相干产品都会遇到的问题，次要思考负载平衡，如何平滑扩容，对于无奈笼罩的中央要做代理调度，甚至须要思考容灾、接入层的设计等等，再此就不多做赘述。
由此可见，在开发过程中不仅须要优质的一对一语音直播零碎源码作为“辅助”，还须要思考多方面因素和可能产生的问题，只有这样能力开发出真正优质的直播 app。如若不然，将会在直播畛域中就此“匿影藏形”。
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