2021-09-20 视频流实时请求实时转发

视频流

之前的写法是

1. 直接一次性全部转发视频流
2. 把target视频流和视频id的对应关系写到数据库中
   但是转发20多个视频流，服务器是不能够承受。
   640*480 30fps占了9G左右的内存，但是CPU使用还是太高了【跑18个是极限，10个还是没问题的】

为了稳妥起见，现在考虑的是：

1. 把source视频流、target视频流和视频id的对应关系写到数据库中
2. 每次请求的时候才转发
   • 考虑到后端没法判断前端什么时候不请求视频流了。现在设定的方案是
     • 用全局变量liveList保存正在转发的摄像头id和进程的pid
     • 前端每隔10秒额外发送一个信息表示还在请求视频流，此时后端更新对应摄像头id的最近使用时间戳timestamp，并检测其他的摄像头是否已经超过了最大的阈值threshold（如2分钟），若超过了的话，就杀死对应的进程。
       • 这样可以保证如果有新增的摄像头，会及时杀死没有被请求的摄像头。

代码仅供参考：

import subprocess as sp
import multiprocessing as mp
import time
class Live(object):
    '''用于推流。
        time: 上一次访问的时间
        timeThreshold: 时间阈值，超过2mins下次检测到时会关闭转发
    '''
    def __init__(self, id, sourceUrl, middleUrl, targetUrl, timeThreshold=120):
        # 自行设置
        self.id = id
        self.sourceUrl = sourceUrl # rtsp://admin:[email protected]:554
        self.middleUrl = middleUrl # rtmp://localhost:1935/live/3
        self.targetUrl = targetUrl # http://172.18.194.3/live?port=1935&app=live&stream=4
        
        self.time = time.time()
        self.timeThreshold = timeThreshold # 默认2mins，如果
        
    def run(self):
        print(type(self.id), str(self.id))
        print('---开启推流，id={}, source={}, middle={}, target={}'.format(
            self.id, self.sourceUrl, self.middleUrl, self.targetUrl))
        fps = 30
        width = 640
        height = 480
        
        # ffmpeg -rtsp_transport tcp -i rtsp://admin:[email protected]:554 -vcodec h264 -f flv -an rtmp://localhost:1935/live/1
        command = ['ffmpeg',
                       '-rtsp_transport',
                        'tcp',
                        '-i', self.sourceUrl,
                        '-vcodec', 'h264',
                        '-f', 'flv',
                        '-r', str(fps),
                        '-s', '{}x{}'.format(width, height),
                        '-preset', 'ultrafast',
                        '-an',
                        self.middleUrl]
        
        self.p = sp.Popen(command)
#         self.p = sp.run(command)
        print(type(self.p), self.id) # pid在杀死的时候并不准确
    
    def kill(self):
        '''杀死子进程
        '''
        self.p.kill()
    
    def updateTime(self):
        '''更新上次访问时间
        '''
        self.time = time.time()
        print('id={}的摄像头更新访问时间{}秒'.format(self.id, self.time))
    
    def checkTime(self, curTime):
        '''检查当前时间和上次访问时间是否超过阈值，超过就关闭，并返回false
        '''
        if curTime - self.time > self.timeThreshold:
            print('id={}的摄像头已经超过了最大的阈值{}秒'.format(self.id, self.timeThreshold))
            self.kill()
            return False
        # 仍在运行则为True
        return True


class LiveList(object):
    def __init__(self):
        self.llist = []
    
    def updateList(self, newLive: Live):
        flag = 0
        for i in range(len(self.llist)-1, -1, -1): # 倒序
            live = self.llist[i]
            if live.id == newLive.id: # 已加入，就更新最后访问时间
                flag = 1
                live.updateTime()
                print('第{}个摄像头更新time'.format(live.id))
            else: # 检查其他的摄像头是否已经超过了最大的阈值threshold
                if live.checkTime(time.time()) == False: #超过了，删除
                    print('第{}个摄像头已经超过了最大的阈值threshold'.format(live.id))
                    self.llist.pop(i)
                
        if flag == 0: # 还没有加入
            if len(newLive.sourceUrl) > 0: 
#                 newLive.run()
                self.llist.append(Live(newLive.id, newLive.sourceUrl, newLive.middleUrl, newLive.targetUrl))
                print("新加入的摄像头运行，它的id为{}".format(self.llist[-1].id))
                self.llist[-1].run()
            else:
                print('新加入的摄像头没有source和target，它的id为{}'.format(newLive.id))
            

# 全局变量liveList保存正在转发的摄像头id和进程的pid
liveList = LiveList()
######################LiveList

data_dict = {'device_id': data[0], 'source_camera_url': data[1], 'middle_camera_url': data[2], 'target_camera_url': data[3]}
live = Live(data_dict['device_id'], data_dict['source_camera_url'], data_dict['middle_camera_url'], data_dict['target_camera_url'])
liveList.updateList(live)