baoyalive: php直播,直播源码,短视频,直播带货,比心陪玩等

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前端: VUE 移动端: Android + ios

微服务（Docker容器）组成：

goim ：不多说 B站 IM架构
livego ：基于golang开发的高性能rtmp服务器实测机型：阿里云32核64G独享服务器 30000路并发拉流，cpu占用率不到50%！
webrtc ：Janus Gateway：Meetecho优秀的通用WebRTC服务器（SFU）；
MongoDB ：云时代构建的基于文档的分布式数据库；
Redis：内存中的数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理；
kafka ：队列群聊，私聊，消息通知等。
Coturn ：TURN和STUN Server的开源项目；
Nginx ：高性能负载平衡器，Web服务器和有HTTP3 / Quiche和Brtoli支持的反向代理；
Docker：用于构建、部署和管理容器化应用程序的平台。
后台管理界面: php（老业务php后台）+ gin（API接口重构）+ vue + Element-UI

技术群：

纯技术群，入群有一定门槛，谢谢理解。

商业合作（UI设计，定制开发，系统重构，代理推广等）

类目	价格	商业授权
基础开源版本（php+go的基础版本仅供学习使用）	￥0	无（不可商用）
php国内商用版本	￥15000	有（可以商用）
golang海外商用版本	￥30000起	有（可以商用）

上线app搜：【欢心交友】

账号：admin 密码： live1219

前端展示

后台界面

入门推荐书籍

技术结构

前端

集小视频/IM聊天/直播等功能于一体的直播项目。界面仿制抖音|火山小视频|陌陌直播|比心陪玩等。

注意：前端的具体细技术细节请移至前端篇赘述，本贴暂不描述前端内容。

陪玩app

后端

系统开发语言

PHP|golang 视频互动系统由 WEB 系统、REDIS 服务、MYSQL 服务、视频服务、聊天服务、后台管理系统和定时监控组成，后台管理采用PHP + golang 语言开发，所有服务提供横向扩展。

WEB 系统提供页面、接口逻辑。
REDIS 服务提供数据的缓存、存储动态数据。
MYSQL 服务提供静态数据的存储。
视频服务提供视频直播，傍路直播，转码、存储、点播等支持腾讯云阿里云七牛等自建流媒体服务器等（包括两套成熟方案 nginx_rtmp 和 golang的）。
golang +kafka 队列聊天服务提供直播群聊，私聊，消息通知等。
consul + grpc 系统监控：监听主播异常掉线情况、直播消息推送等。

分布式架构

注：本教程适用于 Go 1.13 版本，因为 Go 1.11 才正式引入了 Go Module 作为包管理器。

针对市面上现有的直播系统多为单机裸奔版本，系统臃肿，业务耦合 IM API等不可横向扩展，所以采用分布式尤为必要，采用到技术如下：

后台管理：laravel

分布式：go mirco + micro api + etcd + kafka等

前端：vue

移动端： ios+android+小程序等

数据库：mysql+redis

通讯框架：gprc

长连接通讯协议：protocol buffers

环境搭建

准备工具先，比如需要开发的东西，虚拟机镜像，工具等等。

安装虚拟机

1.安装虚拟机 centos7 系统镜像链接: https://www.centos.org/download/ 此处省略··

安装golang

wget http://www.golangtc.com/static/go/go1.3.linux-amd64.tar.gz

tar -C /usr/local -zxvf  go1.3.linux-amd64.tar.gz

vim /etc/profile	
// 在最后添加
export GOROOT=/usr/local/go
export PATH=$PATH:$GOROOT/bin
export GOPATH="$HOME/go
export GO111MODULE=on
export GOPROXY=https://goproxy.io

成功

在这里插入图片描述

安装etcd

curl -L https://github.com/coreos/etcd/releases/download/v3.3.2/etcd-v3.3.2-linux-amd64.tar.gz -o etcd-v3.3.2-linux-amd64.tar.gz

tar -zxf etcd-v3.3.2-linux-amd64.tar.gz

解压后是一些文档和两个二进制文件etcd和etcdctl。etcd是server端，etcdctl是客户端。

mv etcd-v3.3.2-linux-amd64/etcd* /$GOPATH/bin

./etcd

成功

在这里插入图片描述

安装 Protobuf 相关工具

先创建项目文件 mkdir /www/go/live

cd /www/go/live

go mod init live
#自动生成go.mod文件

Go Micro是Go开发微服务的RPC框架

go get github.com/micro/go-micro

安装 protoc

可以从这里 https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases 下载`最新`版的 protoc 截止教程结束本人下载最新的是protobuf-all-3.13.0.tar：
./configure
make && make install
注意：没有c++ 的提前安一下，否则编译不过去，这种问题就不用赘述了，这个都不懂也没必要继续往下看了

protoc --version

安装 protoc-gen-micro

go get -u github.com/micro/protoc-gen-micro

安装 protoc-gen-go

go get -u github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go

cp protoc-gen-* /usr/local/bin/

至此你的$GOPATH/bin下有如下文件 复制一份到/usr/local/bin 下

在这里插入图片描述

编写代码测试一把

mkdir /www/go/live/proto
然后在 proto 目录下创建一个 Protobuf 格式的服务接口声明文件 live.proto：

syntax = "proto3";

service Live {
rpc Call(LiveRequest) returns (LiveResponse) {}
}

message LiveRequest {
string name = 1; 
}

message liveResponse {
string result = 1;
}

protoc自动生成代码
protoc --proto_path=. --micro_out=. --go_out=. proto/live.proto

此时proto文件下多出几个文件：

编写GO服务实现代码 live 目录下创建 mian.go

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"github.com/micro/go-micro"
	proto "live/proto"
)

type LiveServiceHandler struct{}

func (g *LiveServiceHandler)Call(ctx context.Context, req *proto.LiveRequest, rsp *proto.LiveResponse) error {
	rsp.Result = "我的github：https://github.com/DOUBLE-Baller/" + req.Name
	return nil
}

func main()  {
	// 创建新的服务
	service := micro.NewService(
		micro.Name("go.micro.api.Live"), //go.micro.api 命名空间
	)

	// 初始化，会解析命令行参数
	service.Init()

	// 注册处理器，调用 Live 服务接口处理请求
	proto.RegisterLiveHandler(service.Server(), new(LiveServiceHandler))

	// 启动服务
	if err := service.Run(); err != nil {
		fmt.Println(err)
	}
}

go run main.go

如图表示成功启动服务 注意：添加环境变量 MICRO_REGISTRY=etcd 来统一设置 或者使用go run main.go --registry=etcd 命令手动注册服务

在这里插入图片描述失败如下图

如遇此错误：添加go.mod最后一行即可！
replace google.golang.org/grpc => google.golang.org/grpc v1.26.0

在这里插入图片描述

利用 go micro 提供 HTTP 服务接口

go get github.com/micro/micro/v2

安装完成后，会在 $GOPATH/bin 目录下创建一个 micro 可执行文件，cp 到/user/local/bin 下即可

micro api --handler=rpc

如下表示启动成功 默认端口8080

在这里插入图片描述

访问IP:8080 如图有防火墙的请添加规则放开8080端口即可访问！在这里插入图片描述

ok 到此基础环境搭建完成下面运行远程调用 api

micro call go.micro.api.Live Live.Call '{"name": "momo"}'

在这里插入图片描述

项目代码

项目目录：

server: 服务启动入口

config: 服务配置

app: 每个服务私有代码

comm: 服务共有代码

sql: 项目sql文件

test: 长连接测试脚本

app服务介绍

在这里插入图片描述

1.tcp_conn
维持与客户端的TCP长连接，心跳，以及TCP拆包粘包，消息编解码
2.ws_conn
维持与客户端的WebSocket长连接，心跳，消息编解码
3.logic
设备信息，好友信息，群组信息管理，消息转发逻辑
4.user
可以根据自己的业务需求，进行扩展,也可以替换成自己的业务服务器

客户端接入流程

1.调用LogicExt.RegisterDevice接口，完成设备注册，获取设备ID（device_id）,注意，一个设备只需完成一次注册即可，后续如果本地有device_id,就不需要注册了，举个例子，如果是APP第一次安装，就需要调用这个接口，后面即便是换账号登录，也不需要重新注册。
2.调用UserExt.SignIn接口，完成账户登录，获取账户登录的token。
3.建立长连接，使用步骤2拿到的token，完成长连接登录。
如果是web端,需要调用建立WebSocket时,将user_id,device_id,token，以URL参数的形式传递到服务器，完成长连接登录，例如：ws://localhost:8081/ws?user_id={user_id}&device_id={device_id}&token={token}
如果是APP端，就需要建立TCP长连接，在完成建立TCP长连接时，第一个包应该是长连接登录包（SignInInput），如果信息无误，客户端就会成功建立长连接。
4.使用长连接发送消息同步包（SyncInput），完成离线消息同步，注意：seq字段是客户端接收到消息的最大同步序列号，如果用户是换设备登录或者第一次登录，seq应该传0。
接下来，用户可以使用LogicExt.SendMessage接口来发送消息，消息接收方可以使用长连接接收到对应的消息。

未完待续

视频服务

RTMP服务添加一个application这个名字可以任意起，也可以起多个名字，由于是直播我就叫做它live，如果打算弄多个序列的直播就可以live_cctv。

#user  nobody;
worker_processes  1;

#error_log  logs/error.log;
#error_log  logs/error.log  notice;
#error_log  logs/error.log  info;

#pid        logs/nginx.pid;


events {
    worker_connections  1024;
}

rtmp {  #RTMP server
    server {    
        listen 1935;  #server port
        chunk_size 4096;  #chunk_size
        # vod server
        application vod {
            play /mnt/hgfs/dn_class/vod; #media file position
        }
        # live server 1
    application live{ #Darren live first add
        live on;
    }
        # live server 2
    application live_cctv{ #Darren live  add
        live on;
    }
    }
}
........
其他配置不需理会

在Ubuntu端用ffmpeg产生一个模拟直播源，向rtmp服务器推送

推流

ffmpeg -re -i /mnt/hgfs/dn_class/vod/35.mp4 -c copy -f flv rtmp://192.168.100.33/live/35

注意，源文件必须是H.264+AAC编码的

拉流

ffplay rtmp://192.168.100.33/live/35

点播配置

/mnt/hgfs/dn_class/vod

    #user  nobody;
    worker_processes  1;
    
    #error_log  logs/error.log;
    #error_log  logs/error.log  notice;
    #error_log  logs/error.log  info;
    
    #pid        logs/nginx.pid;
    
    
    events {
        worker_connections  1024;
    }
    
    rtmp {  #RTMP server
        server {    
            listen 1935;  #server port
            chunk_size 4096;  #chunk_size
            application vod {
                play /mnt/hgfs/dn_class/vod; #media file position
            }
        }
    }
    ........
    其他配置不需理会

goim聊天服务

特性

轻量级
高性能
纯Golang实现
支持单个、多个、单房间以及广播消息推送
支持单个Key多个订阅者（可限制订阅者最大人数）
心跳支持（应用心跳和tcp、keepalive）
支持安全验证（未授权用户不能订阅）
多协议支持（websocket，tcp）
可拓扑的架构（job、logic模块可动态无限扩展）
基于Kafka做异步消息推送

安装

一、安装依赖

$ yum -y install java-1.7.0-openjdk

二、安装Kafka消息队列服务

kafka在官网已经描述的非常详细，在这里就不过多说明，安装、启动请查看这里.

三、搭建golang环境

1.下载源码(根据自己的系统下载对应的安装包)

$ cd /data/programfiles
$ wget -c --no-check-certificate https://storage.googleapis.com/golang/go1.5.2.linux-amd64.tar.gz
$ tar -xvf go1.5.2.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local

2.配置GO环境变量 (这里我加在/etc/profile.d/golang.sh)

$ vi /etc/profile.d/golang.sh
# 将以下环境变量添加到profile最后面
export GOROOT=/usr/local/go
export PATH=$PATH:$GOROOT/bin
export GOPATH=/data/apps/go
$ source /etc/profile

四、部署im

1.下载goim及依赖包

$ yum install hg
$ go get -u github.com/Terry-Mao/goim
$ mv $GOPATH/src/github.com/Terry-Mao/goim $GOPATH/src/goim
$ cd $GOPATH/src/goim
$ go get ./...

2.安装router、logic、comet、job模块(配置文件请依据实际机器环境配置)

$ cd $GOPATH/src/goim/router
$ go install
$ cp router-example.conf $GOPATH/bin/router.conf
$ cp router-log.xml $GOPATH/bin/
$ cd ../logic/
$ go install
$ cp logic-example.conf $GOPATH/bin/logic.conf
$ cp logic-log.xml $GOPATH/bin/
$ cd ../comet/
$ go install
$ cp comet-example.conf $GOPATH/bin/comet.conf
$ cp comet-log.xml $GOPATH/bin/
$ cd ../logic/job/
$ go install
$ cp job-example.conf $GOPATH/bin/job.conf
$ cp job-log.xml $GOPATH/bin/

到此所有的环境都搭建完成！

五、启动im

$ cd /$GOPATH/bin
$ nohup $GOPATH/bin/router -c $GOPATH/bin/router.conf 2>&1 > /data/logs/goim/panic-router.log &
$ nohup $GOPATH/bin/logic -c $GOPATH/bin/logic.conf 2>&1 > /data/logs/goim/panic-logic.log &
$ nohup $GOPATH/bin/comet -c $GOPATH/bin/comet.conf 2>&1 > /data/logs/goim/panic-comet.log &
$ nohup $GOPATH/bin/job -c $GOPATH/bin/job.conf 2>&1 > /data/logs/goim/panic-job.log &

如果启动失败，默认配置可通过查看panic-xxx.log日志文件来排查各个模块问题.

六、测试

Arch

在这里插入图片描述

Benchmark Server

CPU	Memory	OS	Instance
Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v2 @ 2.60GHz	DDR3 32GB	Debian GNU/Linux 8	1

Benchmark Case

Online: 1,000,000
Duration: 15min
Push Speed: 40/s (broadcast room)
Push Message: {"test":1}
Received calc mode: 1s per times, total 30 times

Benchmark Resource

CPU: 2000%~2300%
Memory: 14GB
GC Pause: 504ms
Network: Incoming(450MBit/s), Outgoing(4.39GBit/s)

Benchmark Result

Received: 35,900,000/s

推送协议可查看push http协议文档

配置

TODO

例子

Android: Android

iOS: iOS

文档

集群

comet

comet 属于接入层，非常容易扩展，直接开启多个comet节点，修改配置文件中的base节点下的server.id修改成不同值（注意一定要保证不同的comet进程值唯一），前端接入可以使用LVS 或者 DNS来转发

logic

logic 属于无状态的逻辑层，可以随意增加节点，使用nginx upstream来扩展http接口，内部rpc部分，可以使用LVS四层转发

kafka

kafka 可以使用多broker，或者多partition来扩展队列

router

router 属于有状态节点，logic可以使用一致性hash配置节点，增加多个router节点（目前还不支持动态扩容），提前预估好在线和压力情况

job

job 根据kafka的partition来扩展多job工作方式，具体可以参考下kafka的partition负载

==问题反馈==

在使用中有任何问题，欢迎反馈给我们，可以用以下联系方式跟我们交流

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微服务（Docker容器）组成：

纯技术群，入群有一定门槛，谢谢理解。

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技术结构

前端

*注意：*前端的具体细技术细节请移至前端篇赘述，本贴暂不描述前端内容。

后端

分布式架构

环境搭建

项目代码

视频服务

goim聊天服务

特性

安装

一、安装依赖

二、安装Kafka消息队列服务

三、搭建golang环境

四、部署im

五、启动im

六、测试

Arch

Benchmark Server

Benchmark Case

Benchmark Resource

Benchmark Result

配置

例子

文档

集群

comet

logic

kafka

router

job

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注意：前端的具体细技术细节请移至前端篇赘述，本贴暂不描述前端内容。