近年來直播已成為網際網路行業的大熱話題，直播答題、遊戲直播、競賽直播等層出不窮，直播早已成為人們耳熟能詳的技術。事實上直播的興起不僅與新時代人們要求為自己代言的心理有關，同時也得益於頻寬的提速和CDN技術的發展。伴隨著CDN技術的成熟，企業自己部署雲伺服器做直播也越來越簡單。
本文作為直播介紹系列文的第2篇，主要和大家談談直播協議、視訊推流等技術內容
直播協議
流媒體分為直播和點播。通常來說點播使用的都是HTTP協議，直播主要用的是RTMP, HLS, HTTP-FLV等。近年來直播協議也有新發展如DASH，但仍處於起步階段。 直播和點播協議的不同，根源在於他們的業務差異。
點播，常見用於優酷，愛奇藝等視訊網站中電視劇、電影等媒體資源的播放，即點播都是錄製好的視訊，一千個人看同一個視訊，無論任何時候點進去獲取到的媒體資料都是一樣的，而直播則不然，不同時候點進來觀看到的資訊是不一樣的。
通常來講，直播和點播是相互並不交融的，不過近些年來也有人創新發展——直播時移模式，即點播與直播相結合。其做法是將直播流錄製成一小片一小片的點播檔案，然後使用者可以在任何地點、任意終端訪問任意內容。比如你正在看一場球賽的直播，然後有一個鏡頭很精彩，想馬上再看一遍，就可以拖一下進度條回退然後回放，在看完回放後還可以一鍵返回直播。
目前直播分發主要有以下特點：
1，flv居多，ts較少，原因主要是ts標準太過於複雜。Flv的標準開放文件是11頁，ts的有174頁。對於一般的直播，flv基本能滿足需求，因此ts應用就較少。當然了，我們也可以藉助於FFmpeg，但是它會將流媒體方面你想得到的和想不到的都封裝了，不夠精準。
2，rtmp和hls並存。一般來講，rtmp用在PC端上，使用flash播放；hls用作手機和平板上。
3，實時流一般使用rtmp。rtmp能做到1到3秒的延遲，是直播裡除了rtsp外延遲最低的協議。PC上支援直接播放，移動端可以用FFmpeg解碼播放。除了rtmp還有其他協議適合實時流媒體播放嗎？
實際上http-flv比rtmp更合適實時流播放。二者延遲一樣，在PC端上都可直接播，移動端需要使用ffmpeg，但http-flv還有個好處就是能穿牆。但大多數CDN並不支援http-flv直播，因為一般的Web伺服器不支援http-flv，這是個流媒體問題。
直播伺服器
直播中流媒體資料的傳輸主要依賴伺服器。目前開源的流媒體伺服器，有RED5、CRTMPD、NGINX-RTMP和SRS等。
RED5：最古老的基於flash的流媒體服務的開源流媒體伺服器。它由Java語言編寫，使用rtmp作為流媒體傳輸協議，與FMS完全相容；具有流化flv、MP3檔案，實時錄製客戶端流為flv檔案，共享物件，實時視訊播放、Remoting等功能。但由於其技術較為落後，新入場的直播平臺都已放棄使用。
CRTMPD：使用c++語言編寫，支援多種rtmp協議、IPTV相關網路協議和移動裝置的流媒體伺服器。使用單執行緒非同步socket，在當時處於領先水平，但是當NGINX出現後就漸漸淡出大眾視野了。
NGINX-RTMP ：基於NGINX模組，使用C語言編寫的流媒體伺服器，也是目前市場上使用最多的流媒體伺服器。伴隨著2012年CDN業務的擴充套件，直播業務需求暴漲，由於NGINX-RTMP中直播點播共用一套伺服器，且使用者熟悉信任NGINX；NGINX-RTMP逐漸處於行業壟斷地位。
SRS（Simple Rtmp Sever）是一個國產的流媒體伺服器，產品定位是運營級的網際網路直播伺服器叢集，追求更好的概念完整性和最簡單實現的程式碼。據官網介紹其效率非常高，能達到NGINX-RTMP的3倍，而且中英文文件各有一份，較為適合國內程式設計師的開發環境。
直播推流
直播推流的總體過程如下圖
如果你是iOS或者Android程式設計師，做RTMP推流就會更簡單，可以直接找一個推流的資料庫然後給出視訊引數，以及最終的RTMP地址，就能推出一個標準的RTMP流
如果你是C++程式設計師，會麻煩很多，你至少要掌握採集、編碼、寫流這3個步驟。當然，這些步驟都有庫可以呼叫，但是即便如此，假設你使用FFmpeg庫，完成上述動作程式碼也需要100行左右了；因為其主要的程式碼流程就需包括開啟音視訊裝置、建立編解碼器、設定編碼引數、初始化網路流控制程式碼、寫協議頭、迴圈採集資料、解碼資料、編碼資料、格式封裝和寫網路流。
當然，你可以直接用FFmpeg的命令列，一條命令完成推流，但是這也僅限於測試或者做簡單的demo，真正的工程環境中並不適用，因為這種一條簡單命令的方法在許多功能上都不能支援。
總結：
總之，做直播難易程度主要是和你想實現的功能有關，如果你只是打算自己做測試，那下載一個開源伺服器程式碼，編碼執行，再用FFmpeg一行命令推流，再用播放器播放也就完成了。但是如果想要商業化，滿足使用者的多種需求，如回聲抑制、連麥直播、美顏濾鏡等，問題的複雜度就呈指數倍上漲了。