• 数据怎么送进编码器？
• 怎么从编码器取数据？
• 如何做流控？

在开始之前，我们先了解一下 MediaCodec 的基本知识。

 

MediaCodec 基础

 

 上的描述已经很清楚了，下面简要总结一下。

 

首先是工作流程：

 

生产者不断把输入数据送进 codec，消费者则不断消费 codec 的输出数据。

 

接下来是调用流程：

• 选择编码器：根据 mimeType 和 colorFormat，以及是否为编码器，选择出一个 MediaCodecInfo；
• 创建编码器：MediaCodec.createByCodecName(codecInfo.getName())；
• 对于 API 21 以上的系统，我们可以选择异步消费输出：mVideoCodec.setCallback；
• 配置编码器：设置各种编码器参数（MediaFormat），再调用 mVideoCodec.configure（文档也没有明确说 setCallback 应该在 configure 之前，但既然示例是这样写的，我们还是保持这样好了，）；
• 对于 API 19 以上的系统，我们可以选择 Surface 输入：mVideoCodec.createInputSurface；
• 启动编码器：mVideoCodec.start；
• 输入数据到编码器：输入数据到来时，Surface 输入模式下（提前用 Surface 创建 EGLSurface），调用 GLES API 绘制，最后 eglSwapBuffers 即可；普通模式下我们需要 dequeueInputBuffer、填入数据、queueInputBuffer；
• 消费编码器输出数据：异步模式下，我们在 onOutputBufferAvailable 中使用 buffer 内的数据，然后 releaseOutputBuffer 即可；同步模式下我们需要 dequeueOutputBuffer、使用 buffer 内的数据、releaseOutputBuffer；
• 停止并销毁编码器：先告知编码器我们要结束编码，Surface 输入时调用 mVideoCodec.signalEndOfInputStream，普通输入则可以为在 queueInputBuffer 时指定 MediaCodec.BUFFER_FLAG_END_OF_STREAM 这个 flag；告知编码器后我们就可以等到编码器输出的 buffer 带着 MediaCodec.BUFFER_FLAG_END_OF_STREAM 这个 flag 了，等到之后我们调用 mVideoEncoder.release 销毁编码器；

简单了解了 MediaCodec 基础之后，我们就可以开始看看 WebRTC 是怎么做硬编码的了。

 

数据怎么送进编码器？

 

WebRTC 的硬编码封装在 MediaCodecVideoEncoder 类中，只看 Java 代码我们会发现这个类的方法基本都是 package private 的，而且并没有被其他类调用过，一开始我也很疑惑，但当我开始看 native 代码的时候就发现了蹊跷。

 

原来对 MediaCodecVideoEncoder 接口的调用都发生在 native 层，就在 。Java 调用 native 代码想必大家都知道，但 native 代码如何调用 Java 代码？搞懂这个文件里的代码我们就能熟练掌握这个技能。

 

那我们就可以看看 MediaCodecVideoEncoder 的代码了：

• 初始化编码器、EGL 环境：initEncode，其中会选择合适的编码器配置并启动，使用 Surface 模式输入时，我们会创建 EglBase14 和 GlRectDrawer，用于把 texture 数据绘制到编码器的输入 Surface 中；
• 输入 texture 数据到编码器：encodeTexture，其中的代码比较简单，GL 绘制 drawer.drawOes，交换 buffer eglBase.swapBuffers；但这里有一个 checkKeyFrameRequired 调用，我们会在流控部分展开讲；
• 输入内存数据到编码器：dequeueInputBuffer 和 encodeBuffer，其中的代码和官方样例没什么区别；

怎么从编码器取数据？

 

消费输出数据也基本和官方样例一样：

• dequeueOutputBuffer 取出一帧数据；
• releaseOutputBuffer 归还输出 buffer；

但这里有几点值得一提：

• 通常编码传输时每个关键帧头部都需要带上编码配置数据（PPS，SPS），但 MediaCodec 会在首次输出时专门输出编码配置数据，后面的关键帧里是不携带这些数据的，所以需要我们手动做一个拼接；
• 这里调用 mediaCodec.dequeueOutputBuffer 时第二个参数 timeout 传的是 0，表示不会等待，由于这里并没有一个单独的线程不停调用，所以这样没什么问题，反倒可以防止阻塞，但如果我们单独起了一个线程专门取输出数据，那这就会导致 CPU 资源的浪费了，可以加上一个合适的值，例如 3~10ms；

如何做流控？

 

首先我们要对流控有一个基本的概念。

 

流控基本概念

 

流控就是流量控制。这里我们举两个例子：TCP 和视频编码。对 TCP 来说就是控制单位时间内发送数据包的数据量，对编码来说就是控制单位时间内输出数据的数据量。为什么要控制？就是为了在一定的限制条件下，收益最大化。

 

TCP 传输的限制条件是网络带宽，流控就是在避免造成或者加剧网络拥塞的前提下，尽可能利用网络带宽。带宽够、网络好，我们就加快速度发送数据包，出现了延迟增大、丢包之后，就放慢发包的速度（因为继续高速发包，可能会加剧网络拥塞，反而发得更慢）。

 

视频编码的限制条件最初是解码器的能力，码率太高就会无法解码，后来随着 codec 的发展，解码能力不再是瓶颈，限制条件变成了传输带宽/文件大小，我们希望在控制数据量的前提下，画面质量尽可能高。

 

一般编码器都可以设置一个目标码率，但编码器的实际输出码率不会完全符合设置，因为在编码过程中实际可以控制的并不是最终输出的码率，而是编码过程中的一个量化参数（Quantization Parameter，QP），它和码率并没有固定的关系，而是取决于图像内容。这一点不在这里展开，感兴趣的朋友可以阅读。

 

无论是要发送的 TCP 数据包，还是要编码的图像，都可能出现“尖峰”，也就是短时间内出现较大的数据量。TCP 面对尖峰，可以选择不为所动（尤其是网络已经拥塞的时候），这没有太大的问题，但如果视频编码也对尖峰不为所动，那图像质量就会大打折扣了。因为如果有几帧数据量特别大，但我们仍要把码率控制在原来的水平，那势必要损失更多的信息，因此图像失真就会更严重，通常的表现是画面出现很多小方块，看上去像是打了马赛克一样，我们称之为“方块效应”：

 

 

安卓硬编码流控

 

MediaCodec 流控相关的接口并不多，一是配置时设置目标码率和码率控制模式，二是动态调整目标码率（API 19+）。

 

配置时指定目标码率和码率控制模式：

 

mediaFormat.setInteger(MediaFormat.KEY_BIT_RATE,bitRate);mediaFormat.setInteger(MediaFormat.KEY_BITRATE_MODE,MediaCodecInfo.EncoderCapabilities.BITRATE_MODE_VBR);// 其他配置mVideoCodec.configure(mediaFormat,null,null,MediaCodec.CONFIGURE_FLAG_ENCODE);

 

码率控制模式在 MediaCodecInfo.EncoderCapabilities 类中定义了三种，在 和它们的值一一对应：

• CQ 对应于 OMX_Video_ControlRateDisable，它表示完全不控制码率，尽最大可能保证图像质量；
• CBR 对应于 OMX_Video_ControlRateConstant，它表示编码器会尽量把输出码率控制为设定值，即我们前面提到的“不为所动”；
• VBR 对应于 OMX_Video_ControlRateVariable，它表示编码器会根据图像内容的复杂度（实际上是帧间变化量的大小）来动态调整输出码率，图像复杂则码率高，图像简单则码率低；

动态调整目标码率：

 

Bundleparam=newBundle();param.putInt(MediaCodec.PARAMETER_KEY_VIDEO_BITRATE,bitrate);mediaCodec.setParameters(param);

 

API 是很简单，但我们究竟该用哪种模式？调整码率在各个模式下是否有用，效果如何？接下来就让我们探讨一下这些问题。

 

MediaCodec 流控测试

 

首先我们考虑一下如何测试，而测试最关键的部分就是控制变量了。大家可能会想到通过相机采集数据后送进编码器，但相机采集的问题就在于每次测试采进来的内容肯定是不一样的，那结果的差异就不能排除内容差异的干扰。所以我们需要一个内容不变的数据源，视频文件就是一个很好的选择：使用同一个视频文件，用 MediaExtractor 提取视频数据，解码器解码后把数据送进编码器，再按照同样的调整码率策略，对比编码器输出码率。

 

此外，我们可以让解码器把数据输出到一个 SurfaceTexture，并在 SurfaceTexture 的回调中让数据花开两枝，一枝到预览，一枝到编码器，这样我们就可以一边测试，一遍欣赏视频内容了 :)

 

测试的大体思路就是这样，实现过程的细节这里就不赘述了，测试项目的源码可以从  获取，项目里有彩蛋 :)

 

下面我们看看各个模式调整码率的效果对比：

 

 

 

红色折线是统计的每秒输出码率，蓝色圆点是调整码率的操作，从上到下依次是 CQ、VBR、CBR。可以看到，CQ 模式下输出码率和设置的目标码率确实没什么关系，而 VBR 和 CBR 输出码率基本都紧跟目标码率，但明显 CBR 更稳，且 VBR 下调码率会出现“血崩”的情况。

 

如果解码器支持码率波动较大，显然输出码率随视频内容波动是更好的选择，因为这样能提升整体画质，但 VBR 输出码率的走势真的是在跟随图像复杂度（帧间变化量）的吗？这个问题留着以后探究。

 

接下来我们看看各个模式下不调整码率时的输出码率：

 

 

 

从上到下依次是 CQ、VBR、CBR，可以看到，CBR 确实很稳。

 

而对比调整码率和不调整码率 CQ 的结果，我们可以发现 CQ 模式下调整码率不起作用，这符合预期，因为 CQ 的定义就是如此。虽然 MediaFormat 里面有一个隐藏的 KEY_QUALITY，文档表明是搭配 CQ 使用的，但在 Nexus 5X 7.1.2 上实测，修改 quality 不会影响输出码率。

 

更多测试结果，可以从 中获取。

 

回到前面的问题，我们究竟应该用哪种模式？

• 对于质量要求高、不在乎带宽（例如本地存文件）、解码器支持码率剧烈波动的情况，显然 CQ 是不二之选；
• VBR 输出码率会在一定范围内波动，对于小幅晃动，方块效应会有所改善，但对剧烈晃动仍无能为力，而连续调低码率则会导致码率急剧下降，如果无法接受这个问题，那 VBR 就不是好的选择；
• WebRTC 使用的是 CBR，稳定可控是 CBR 的优点，一旦稳定可控，那我们就可以自己实现比较可靠的控制了；

 

• VBR 在画面内容保持静止时，码率会降得很低，一旦画面内容开始动起来，码率上升会跟不上，就会导致画面质量很差；
• VBR 上调码率后，有可能导致中间网络路径的丢包/延迟增加，进而导致问题；
• CBR 会存在关键帧后的几帧内容模糊的问题，如果关键帧间隔较短，可以观察到明显的「呼吸效应」；
• WebRTC 使用的方案是 CBR + 长关键帧间隔，这样「呼吸效应」就不是那么明显，而 CBR 确实能增强画面质量；

前两点援引自 。

 

当然在编写这个测试项目的过程中，也是遇到了几个小问题的：

• 主线程创建 extractor、decoder、encoder，子线程使用，extractor/decoder 会抛 IllegalStateException，创建和使用在同一个线程就没问题（主线程或子线程都可以）；
• decoder 直接输出到 encoder 的 Surface，编出来的视频是花屏，原因是 encoder 的输出尺寸和视频尺寸不一样，把输出尺寸改为和视频尺寸一样就可以了；但 decoder -> SurfaceTexture -> encoder，中间加入一次 OpenGL 绘制，输出尺寸不同就没问题；
• 调整码率后 encoder 输出码率直降为 1/10，死活没想明白怎么回事，在  上面一问，还真有人帮我把代码看出问题了，原来是调整码率时，单位用得不对，忘记 * 1000 了，还好不是啥坑 :)

关键帧

 

MediaCodec 有两种方式触发输出关键帧，一是由配置时设置的 KEY_FRAME_RATE 和 KEY_I_FRAME_INTERVAL 参数自动触发，二是运行过程中通过 setParameters 手动触发输出关键帧。

 

自动触发实际是按照帧数触发的，例如设置帧率为 25 fps，关键帧间隔为 2s，那就会每 50 帧输出一个关键帧，一旦实际帧率低于配置帧率，那就会导致关键帧间隔时间变长。由于 MediaCodec 启动后就不能修改配置帧率/关键帧间隔了，所以如果希望改变关键帧间隔帧数，就必须重启编码器。

 

手动触发输出关键帧：

 

Bundleparam=newBundle();param.putInt(MediaCodec.PARAMETER_KEY_REQUEST_SYNC_FRAME,0);mediaCodec.setParameters(param);

 

对于 H.264 编码，WebRTC 设置的关键帧间隔时间为 20s，显然仅靠自动触发是不可能的，因此它会根据实际输出帧的情况，决定何时手动触发输出一个关键帧，也就是前面提到的 checkKeyFrameRequired 函数了。而这样做的原因，就是更可控，这和码率模式使用 CBR 是一个道理。

 

WebRTC H.264 编码时，关键帧还真是 20s 一个，那一旦发生了丢包，怎么解码呢？肯定有其他补救措施，这个问题，也留在之后再探究了。

 

方块效应优化

 

前面我们提到，VBR 的码率存在一个波动范围，因此使用 VBR 可以在一定程度上优化方块效应，但对于视频内容的剧烈变化，VBR 就只能望洋兴叹了。

 

WebRTC 的做法是，获取每个输出帧的 QP 值，如果 QP 值过大，就说明图像复杂度太高，如果 QP 值持续超过上界，那就重启编码器，用更低的输出分辨率来编码；如果 QP 值过低，则说明图像复杂度太低，如果 QP 值持续低于下界，也会重启编码器，用更高的输出分辨率来编码。关于 QP 值的获取，可以查看 。

 

有哪些坑？

• 虽然 mVideoCodec.createInputSurface 从 API 18 就已经引入，但用在某些 API 18 的机型上会导致编码器输出数据量特别小，画面是黑屏，所以 Surface 输入模式从 API 19 启用；
•  的示例中，它是在相机数据回调中先消费输出，再绘制输入，这样会导致每帧的输出都要等一帧的时间，其实我们可以先绘制输入，再消费输出，dequeueOutputBuffer 可以指定一个超时时间，通常 10ms 就足够绝大部分的帧编完了，这样我们就可以优化掉这一帧的延迟；当然，这个优化只有当此处成为瓶颈了才有必要，如果网络传输如果还有几秒的延迟，那这几十毫秒的优化是没有任何意义的；
• 如果不正确设置 presentationTime，有些设备的编码器会丢掉输入帧，或者输出帧图像质量很差，参见 
• 取出 output buffer 后，要手动设置 position 和 limit，有些设备的编码器不会设置这两个值，导致无法正确取出数据；取出 input buffer 后，要手动调用 clear；参见 

总结

 

在 WebRTC 源码导读系列的前三篇中，我们依次分析了采集、预览、编码，在下一篇里，我将对这三块内容做一个整理，并把 WebRTC 中相关的 Java 代码剥离出来，形成一个可以单独使用的模块：VideoCRE（Capture, Render, Encode），以及分享在这个过程中针对内存抖动问题做的一系列优化。敬请期待 :)

 

参考文章

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