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百万级高并发WebRTC流媒体服务器设计与开发教程云

百万级高并发WebRTC流媒体服务器设计与开发

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百万级高并发WebRTC流媒体服务器设计与开发

5G时代音视频为王，随着实时音视频应用的爆发，来自Google 的WebRTC成为了人们关注的焦点，但很多人却不知道如何使用WebRTC实现多人实时互动，本课就将围绕与浏览器互通、级联、可扩展等6大痛点手把手带你学习大负载、高并发、高性能 WebRTC 流媒体服务器的设计与开发，揭秘万人互动直播背后的深层奥秘，打造可负载百万用户量的企业级的流媒体服务器

播答题的核心需求用一句话就可以概括：海量用户同时在线的场景下，确保用户的答题画面能展现，在直播过程中流畅地参与答题，最终分到奖金。

这一句话中有三个关键点，分别对应了不同的技术要求：

第一个：就是“海量用户同时在线”。海量用户带来的就是海量的数据。在这个场景下第一个用户高峰出现在活动开始前，海量的用户会在几分钟内加入房间。在直播进行中，答题的十秒倒计时内，海量用户会同时提交答案，会产生海量的答题消息，包括我们互动与题目结果的消息，所以下发、上传双向都会出现高并发。这就考验我们对海量数据高并发的处理能力。

第二个：关键点是“答题画面能够展示”，这是非常基础且首要的需求，因为用户参与答题，如果画面都展示不出来，那么这场游戏就没法进行下去了。每一轮答题都可能淘汰一批用户，淘汰答错题的用户是正常的，但如果是因为未能展示出答题画面而淘汰，那就是技术问题。其技术难点在于海量题目的下发成功率要有保证，给技术提出的对应要求就是服务的可靠性。

最后一个：是“流畅地参与答题”，这与用户体验相关，每一轮答题时间间隔很短，一旦错过一道题的答题时间，用户就没法完成这个游戏，所以要保证消息下发后，10秒内让用户收到并且正常展示。同时，每一轮答题后，主持人需要立刻看到答题数据，包括有多少用户答对，有多少用户使用了复活卡等。这给我们带来的是对海量数据进行实时下发、实时统计的挑战

 

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    14.1 Scripting脚本编程 脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行; 如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦; 如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的; 在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean; spring支持脚本
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