1. SRS流媒体服务二次开发概述SRSSimple Realtime Server作为一款开源的流媒体服务器在直播和实时通信领域有着广泛应用。最近在帮客户部署直播系统时发现他们有个特殊需求需要对特定频道的直播流进行自动录制存储。原生SRS虽然支持基础录制功能但缺乏灵活的触发机制和存储管理这正是二次开发的价值所在。媒体流录制看似简单实则涉及RTMP协议解析、FLV/HLS封装、文件存储优化等多个技术环节。通过扩展SRS的录制模块我们实现了基于API触发的按需录制、分片存储、自动清理等企业级功能。下面将详细分享整个开发过程和关键技术点。2. 核心需求分析与方案设计2.1 业务场景拆解客户需要录制的场景主要分为三类重要直播活动全程存档单次8-12小时突发新闻事件的片段录制随机触发7×24小时监控流的异常片段捕捉技术指标要求录制延迟控制在3秒内支持1080p30fps的RTMP流稳定录制单文件不超过2GB按时间或大小分片存储保留策略可配置2.2 技术方案选型对比了三种实现方案FFmpeg旁路录制启动独立进程抓流资源占用高SRS hook扩展通过http回调触发延迟较大核心模块修改直接修改SRS的录制逻辑性能最优最终选择方案3主要修改以下模块src/app/srs_app_recorder.cpp // 核心录制逻辑 src/app/srs_app_source.cpp // 流源管理 src/protocol/srs_rtmp_stack.cpp // RTMP协议处理3. 关键技术实现细节3.1 RTMP流录制触发机制在SRS原有on_publish事件基础上增加了动态录制判断逻辑// 在srs_app_source.cpp中新增 bool SrsSource::need_record() { // 1. 检查频道是否在录制白名单 // 2. 检查API触发标志位 // 3. 检查定时录制配置 return is_whitelist || api_trigger || schedule_match; }录制触发流程客户端推流到SRS服务端检查频道配置满足条件时创建录制任务返回特殊信令给客户端可选3.2 媒体文件分片策略为避免生成超大文件实现了双重分片机制class SrsRecorder { public: void on_video(SrsCommonMessage* msg) { // 检查文件大小默认1GB分片 if (current_size config-max_file_size) { rotate_file(); } // 检查时间间隔默认30分钟分片 if (srsu2ms(srs_get_system_time() - last_rotate) config-max_duration) { rotate_file(); } } };分片命名规则{app}/{stream}/{YYYYMMDD}/{HHMMSS}_{seq}.flv3.3 存储优化实践针对长时间录制场景做了以下优化内存缓冲采用环形缓冲区减少IO压力#define RECORD_BUFFER_SIZE (5 * 1024 * 1024) // 5MB异步写入单独线程处理文件操作srs_async_do(record_thread, this);元数据缓存每30秒强制flush一次文件头实测在阿里云c6.large实例上可稳定支持50路720p同时录制。4. 录制功能扩展实现4.1 管理API设计通过HTTP API提供控制接口# 开始录制 curl -X POST http://127.0.0.1:1985/api/v1/record/start \ -d applivestreamtestexpire3600 # 录制列表查询 curl http://127.0.0.1:1985/api/v1/record/listAPI关键字段app: 应用名称stream: 流IDexpire: 自动停止秒数segment: 分片时长秒4.2 录制事件通知通过Webhook推送录制状态变更{ action: on_record_started, stream: test, file_path: /data/record/live/test/20230815/143000_001.flv, timestamp: 1692073800 }支持的事件类型on_record_startedon_record_stoppedon_record_pausedon_file_created4.3 存储自动清理基于LRU算法实现自动清理void SrsRecorder::check_storage() { while (get_dir_size(config-record_path) config-max_storage) { delete_oldest_file(); } }配置参数示例record { max_storage 100G; # 最大存储空间 keep_days 7; # 最短保留天数 }5. 性能优化与问题排查5.1 常见性能瓶颈磁盘IO瓶颈现象录制延迟增大CPU空闲但load升高方案改用SSD或配置RAID0网络抖动影响现象录制文件出现马赛克方案调整TCP缓冲区大小tcp_buffer { send 4MB; recv 4MB; }内存泄漏排查工具valgrind --toolmemcheck关键点检查FLV tag解析后的内存释放5.2 典型问题记录问题1录制文件无法播放现象FLV文件头损坏原因进程异常退出未写入metadata修复增加定期metadata刷新问题2多路录制时丢帧现象部分视频帧丢失原因写入线程阻塞优化改用双缓冲队列问题3API触发失败现象返回成功但未实际录制排查检查流是否已存在推流晚于API调用6. 实际部署建议6.1 服务器配置推荐配置支持50路720p录制CPU: 4核Intel Xeon E5及以上内存: 8GB磁盘: SSD RAID阵列建议500GB网络: 千兆带宽实测占用约200Mbps6.2 参数调优关键配置项conf/srs.confrecord { enabled on; path ./objs/nginx/html/record; segment 1800; # 分片时长(秒) max_files 100; # 单流最大文件数 aof_keep no; # 是否保留aof日志 }6.3 监控指标建议监控的关键指标录制延迟recorder.delay文件大小recorder.filesize磁盘剩余disk.free内存占用mem.usage可通过SRS的HTTP API获取curl http://127.0.0.1:1985/api/v1/recorders7. 扩展开发方向基于现有录制功能还可以进一步扩展智能录制通过AI分析内容自动启停// 伪代码示例 if (ai_detector.is_important_frame(video_frame)) { start_recording(); }云端存储对接OSS/COS对象存储# 使用rclone自动同步 rclone sync /data/record oss:bucket/record -v加密录制支持AES-256加密存储SrsFileWriter::write(void* buf, size_t count) { aes_encrypt(buf, count); fwrite(buf, 1, count, fp); }这个二次开发项目让我深刻体会到流媒体录制不仅是简单的数据保存更需要考虑业务场景、系统资源和运维管理的平衡。特别是在高并发场景下一个小小的缓冲区设置都可能影响整体稳定性。建议大家在类似项目中一定要做好压力测试和异常情况模拟。