本文主要是介绍如何使用ffmpeg命令行工具进行各式各样的音视频处理操作——缩放、裁剪、剪辑、旋转、格式转换，etc。。。学了本文，基本可以把格式工厂之类的音视频处理软件删了。。 一. 视频处理 1. 音频处理 稍后继续。。。 四. Reference FFmpeg有着强大的音视频处理能力，其官网给出了众多音视频处理滤镜的使用介绍，文中只提到了一些常用的操作，如果没有你想要的，可以直接去看下官网的滤镜介绍。 音视频滤镜介绍：http://ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html
本文我们来聊聊秒杀系统中的订单异步处理。 这些处理对于一个秒杀系统都是非常重要的，并且效果立竿见影，那还有什么操作也能有立竿见影的效果呢？答案是对于下单的异步处理。 这种实现可以理解为是一中流量削峰：让数据库按照他的处理能力，从消息队列中拿取消息进行处理。 结合之前的四篇秒杀系统文章，这样整个流程图我们就实现了： ? "; } catch (Exception e) { LOGGER.error("下单接口：异步处理订单异常：", e); return "秒杀请求失败，服务器正忙 这里这样处理是为了兼容之前的秒杀系统文章） try { stock = checkStock(sid); } catch (Exception e) {
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哈哈 2.每次当我们秒杀成功后，会创建订单、通知库房、通知快递等一系列操作，如果我们把这些操作也放在秒杀时来处理，那么我们程序处理起来可想而知，会很慢的。那么这时我们就要优化，怎么优化？ 实现异步处理，我们可以通过MQ（RocketMQ等消息队列）来实现异步处理，当用户秒杀成功后，我们发送消息给其他服务，然后返回给用户秒杀结果，这样是不是就很快了呢。对是快了。 那么问题来了：用户秒杀成功后需要付款，但是此时是异步操作，队列可能并没有处理完消息，怎么办怎么办？哈哈，这时我们需要在前端加一个轮询，轮询什么？ 而不是查询缓存中的商品数量是否为0，因为还是之前的问题，队列没有消化完，用户秒杀成功的记录还没有生成，如果查询数据库商品没有了，那就代表队列已经处理完了，代表你秒杀失败了GG。 什么问题呢，那就是当他查询Redis时队列消息还是没处理她的消息，当他查询数据库之前，队列处理完了，这样你查数据库发现库存没有了，你就会返回秒杀失败，但其实你是秒杀成功的。这样还是会影响用户体验的。
configuration.allowsInlineMediaPlayback = YES; // 自动播放, 不需要用户采取任何手势开启播放 // WKAudiovisualMediaTypeNone 音视频的播放不需要用户手势触发 这样会导致切换别的音视频App不会打断播放器。例如网易云音乐、bilibili。 手机来电会打断播放器。
;// 商品id private int userId = new Random().nextInt(100000);// 用户ID private int status;// 0:未处理 ) < totalQueSize.get()) { // System.out.println(orderRequest.getGood_id()+" 增加到待处理队列成功 status = 2; if (totalprodocut.get() > 0) {//需再次判断是否还有商品，加锁范围内 //TODO 下单处理其他逻辑 感谢你的提问 说下处理逻辑：1.进入了请求队列，就有可能被请求到，而且这里是异步，就是说请求收到ok了，但后台逻辑完全可能还没处理 所以，在接收到OK后，前端应该发起一个类似倒计时页面， 提示系统正常处理中，同时隔一定时间去后台确认是否处理完成以及状态 当获取到的状态为完成且成功时，跳转到下一步如付款操作界面，现在很多秒杀系统都是这么处理的 我的博客即将搬运同步至腾讯云+
音视频开发岗专业词汇总结，这些词汇大量出现在音视频相关的代码中： 缩略语 英文全名 中文解释 SDK Software development 海思媒体处理平台的主要内部处理流程如图所示，主要分为视频输入（VI）、视频处理（VPSS）、视频编码（VENC）、视频解码（VDEC）、视频输出(VO)、视频拼接(AVS)、音频输入(AI)、音频输出( 主要的处理流程介绍如图 ： ? ? VI 模块捕获视频图像，可对其做剪切、去噪等处理，并输出多路不同分辨率的图像数据。 VPSS 模块接收 VI 和解码模块发送过来的图像，可对图像进行图像增强、锐化等处理，并实现同源输出多路不同分辨率的图像数据用于编码、预览或抓拍。 VO 模块接收 VPSS 处理后的输出图像，可进行播放控制等处理，最后按用户配置的输出协议输出给外围视频设备。 AVS 接收多路 VI 采集的图像，进行拼接合成全景图像。
众所周知在音视频的处理方面，FFmpeg是一款非常强大的自由软件，它是一个开源免费跨平台的视频和音频流软件工具，它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。 目前各大云厂商在音视频处理的底层能力也是基于开源ffmpeg各自再做优化与改进来实现音视频相关处理的，本文简单介绍下几种比较实用的ffmpeg常见命令方法。 ，在音视频处理上使用ffmpeg可以实现很多功能，一些常见参数说明放在下面附录，完全的说明可以查询ffmpeg的官方资料：http://ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html 。 -vn不处理图像，于仅针对声音做处理时使用。 -vcodec设置图像图像编解码器，未设置时则使用与输入文件相同之编解码器。 声音参数 -ab设置的每channel流量。 -ar设置采样率。 -an不处理声音，于仅针对图像做处理时使用。 -vol设置音量大小，256为标准音量。（要设置成两倍音量时则输入512，依此类推。）
不同于一般的Web应用开发，实时音视频对网络质量的要求更高，过往对Web应用开发的经验在实时音视频场景下是不够的。下面我总结一些实际业务场景可能会遇到的问题，以及相应的处理方法。 处理流程 未命名文件 (1).png 2. websocket 信令通道异常', errorCodeHex) break case 0x4003: case 0x4005: retryOrReload('音视频数据传输通道错误
今天带大家看看音频数据处理的方法3A处理。 简介 前面我们有学到，音视频数据的处理过程有个预处理过程，也就是在音视频数据采集完成之后的一步，音频的预处理就是用的3A处理，3A即AEC、ANS、AGC。 image.png ANS 背景噪声抑制（ANS）指的是将声音中的背景噪声识别并进行消除的处理。 背景噪声分为平衡噪声和瞬时噪声两类，平稳噪声的频谱稳定，瞬时噪声的频谱能量方差小，利用噪声的特点，对音频数据添加反向波形处理，即可消除噪声。
请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面，通常分为2个部分，一个是静态的HTML等内容，另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。 当然，也有一些秒杀和抢购采用“滞后反馈”，就是说秒杀当下不知道结果，一段时间后才可以从页面中看到用户是否秒杀成功。但是，这种属于“偷懒”行为，同时给用户的体验也不好，容易被用户认为是“暗箱操作”。 我们的系统似乎很强大，1秒钟可以处理完10万的请求，5w/s的秒杀似乎是“纸老虎”哈。实际情况，当然没有这么理想。在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。 或者，自己实现一个服务，将同一个账号的请求放入一个队列中，处理完一个，再处理下一个。 2. 将它们分析出来，再做进一步处理和甄别。
redis中的事务处理： redis中的事物事物处理是指能够批量的执行一组命令(当事务开始执行时，事务中的命令能够按照按照规定好的顺序执行而不会被插队或打断)； 与mysql事务的区别在于：mysql中事务开启后 php中使用 redis处理秒杀： <?
本文我们来聊聊秒杀系统中的订单异步处理。 本篇文章主要内容 为何我们需要对下订单采用异步处理 简单的订单异步处理实现 非异步与异步下单接口的性能对比 一个用户抢购体验更好的实现方式 前文回顾 零基础实现秒杀系统（一）：防止超卖 零基础实现秒杀系统 （二）：令牌桶限流 + 再谈超卖 零基础实现秒杀系统（三）：抢购接口隐藏 + 单用户限制频率 零基础实现秒杀系统（四）：数据库与缓存双写一致性深入分析 零基础上手秒杀系统（五）：如何优雅的完成订单异步处理 这些处理对于一个秒杀系统都是非常重要的，并且效果立竿见影，那还有什么操作也能有立竿见影的效果呢？答案是对于下单的异步处理。 「这种实现可以理解为是一中流量削峰：让数据库按照他的处理能力，从消息队列中拿取消息进行处理。」 结合之前的四篇秒杀系统文章，这样整个流程图我们就实现了： ?
一、前言 采用ffmpeg解码，是所有视频监控开发人员必备的技能，绕不过去的一个玩意，甚至可以说是所有音视频开发人员的必备技能。 ） 获取音频流并初始化音频解码器（av_find_best_stream、avcodec_find_decoder、avcodec_open2） 预分配帧内存（av_frame_alloc） 循环读取音视频帧 解码视频（avcodec_decode_video2或者avcodec_send_packet、avcodec_receive_frame） 解码音频（avcodec_decode_audio4） 处理结束释放资源 支持线程读取进度等信息和事件回调两种处理模式。 自动将当前播放位置和音量大小是否静音以信号发出去。 提供接口设置播放位置和音量及设置静音。 支持存储单个视频文件和定时存储视频文件。 "video_size", size.toLatin1().constData(), 0); } } bool FFmpegThread::initInput() { //实例化格式处理上下文
问题分析 秒杀系统一般要注意的问题就是 : 库存少卖，超卖问题（原子性） 流量削峰，这里我们设定的时候每个用户只能秒杀一次所以比较好处理 执行流程 初始化数据，提前预热要秒杀的商品（项目里设置为启动 ： id 商品id 秒杀开始时间 秒杀结束时间 秒杀价 可秒杀的数量 订单表 id 订单id 商品id 秒杀价格 用户id 地址 电话 sql表 CREATE DATABASE /*! 这里才是我们的重头戏这里我们主要讲解使用思路，不过多的去展示无用代码如实体类等，我们这里从最开始的 直接处理 redis 事务处理 分布式锁 Lua处理 三种方式 由浅至深的来理解秒杀的思路和超卖问题的解决 直接处理 判断用户id 的有效性 我们没有用户 判断goodsid的有效性 判断当前是否处于可以秒杀的状态 判断是否有剩余库存 判断用户的秒杀权限（是否秒杀过） 减少库存 生成新的订单 public = null) { return "用户秒杀成功过了"; } //减少库存 redisUtil.decr(stockkey); //限额 1 可以这么处理
简介 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。 就Web服务器而言，他打开了越多的连接进程，CPU需要处理的上下文切换也越多，额外增加了CPU的消耗，然后就直接导致平均响应时间增加。 秒杀和抢购的场景，流量往往是超乎我们系统的准备和想象的。这个时候，过载保护是必要的。如果检测到系统满负载状态，拒绝请求也是一种保护措施。 秒杀和抢购的场景中，还有另外一个问题，就是“超发”，如果在这方面控制不慎，会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过，某些电商搞抢购活动，买家成功拍下后，商家却不承认订单有效，拒绝发货。 或者设计一个极大的内存队列，也是一种方案，但是，系统处理完一个队列内请求的速度根本无法和疯狂涌入队列中的数目相比。
ffmpeg 音视频编/解码 流程图 ffmpeg 常用 struct AVFormatContext AVStream AVCodecContext AVCodec AVPacket AVFrame 因为设备采集到的音视频数据太大了，如果不进行压缩，占用的空间太大，不利于传输等。 解码 播放视频或者音频文件，实质上是一个解压缩的过程，这个过程又称为解码。那为什么又要解码（解压缩）呢？ 1.ffmpeg 是音视频处理核心技术，要成为音视频领域的开发高手，不可不学 ffmpeg，一个完整的跨平台解决方案，用于录制，转换和流式传输音频和视频的技术。 2.腾讯视频、爱奇艺、阿里影音、均有大量 音视频开发工程师的需求。 3.ffmpeg 源代码 采用 c++编写 2.ffmpeg 音视频编/解码 流程图 如下所示流程图： ? 如上图所示，音视频文件已流形式经编码 encode 之后成为 packet，packet 被解码之后成为视频帧frame 3.ffmpeg 常用 struct AVFormatContext AVFormatContext
从上次在技术交流群里聊到秒杀系统的设计，到目前为止已经招募到8位对其非常感兴趣的小伙伴，主笔编码。经过大家的讨论，感觉除了做成一个秒杀的demo，我们还可以更近一步，将其做成一个秒杀引擎。 【秒杀】一、系统设计要点，从卖病鹅说起 一个黑盒 最主要的思路，就是把秒杀引擎看成是一个黑盒，对完成秒杀的逻辑进行屏蔽。一端输入，一端输出。 也就是说，你把要秒杀的数据，经过清洗倒入秒杀引擎后，剩下的就没原来系统的什么事了。 “精致秒杀引擎，云加速，弹性可伸缩高可用架构。SLA全年5个9，绿色无公害，为您的业务保驾护航。 sink 秒杀数据落地下沉 主要处理秒杀完成后，数据的去向。与source类似，它是一个反向的动作。处理的是类似库存扣减一类的落地动作。这个组件的行为，或许是推送，也或许是直接发送一个事件消息。 source和sink，组成了一个秒杀目标的具体数据流向，是黑盒之外的东西。 target 秒杀目标 是时候给秒杀目标起个名字了。
限流 然而再牛逼的机器，再优化的设计，对于特殊场景我们也是要特殊处理的。就拿秒杀来说，可能会有百万级别的用户进行抢购，而商品数量远远小于用户数量。 ； maxProcessors：最大可以创建的处理请求的线程数； acceptCount：指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时，可以放到处理队列中的请求数，超过这个数的请求将不予处理。 限制接口总并发数/请求数 秒杀活动中，由于突发流量暴增，有可能会影响整个系统的稳定性从而造成崩溃，这时候我们就要限制秒杀接口的总并发数/请求数。 突然流量如果不加以限制会影响整个系统的稳定性，因此在秒杀场景中需要对请求整形为平均速率处理，即20r/s。 其实漏桶和令牌桶根本的区别就是，如何处理超过请求速率的请求。漏桶会把请求放入队列中去等待均速处理，队列满则拒绝服务；令牌桶在桶容量允许的情况下直接处理这些突发请求。
本文记录对某网站A的秒杀活动编写秒杀器的经历和技术重点。 故事回顾 某日早上，朋友给我说最近A网站在开展秒杀活动，有IPad、IPhone，让大家一起去秒杀。 然后下午我就开始尝试分析它网站的秒杀流程，并尝试使用自动提交数据的方案来进行秒杀。 结果，在晚上的时候，成功做出了第一个版本的秒杀器，然后我们一起秒杀了几个IPad（大家都想要IPad，而对IPhone没兴趣，汗）。 当时就用网银付了帐，等待它发货。 ，随机出现各种题目让会员回答，回答成功才能继续秒杀。 元旦也没闲着，花了几天时间，改出了第二个版本的秒杀器，智能解题。经测试，目前没有失败过。 第一版本 以下简明扼要地描述所有的分析流程： 分析网站秒杀流程，得出“入口页面”的地址。
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