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前期调研

视频截帧，首先想到的是 video + canvas 方案，毕竟接触最多的就是它了，不过后面的深入分析，可以发现他们的局限性还是挺多的。

下面主要对比了不同截帧方案，每种方案都是可以走通的，也有不同的问题。

1. 腾讯云视频上传转换能力

腾讯云“数据万象”，图片上传和存储服务都基于对象存储服务（COS），同时官网上提供了媒体截图接口 GenerateSnapshot，可以获取某个时刻的截图，输出的截图统一为 jpeg 格式，同时在我们的内部库也封装基础的 JS 操作。视频上传和每个时刻的截图处理分成多个异步任务，上传任务返回结果后才能执行下一个截图处理。但是目前这种方案需要服务端配合实现鉴权，比较麻烦，而且只有在上传视频后再进行截图，整个耗时会非常长。

2. video + canvas 视频截图

可以看下网上的demo： 

主体实现代码如下：

async takeSnapshot(time?: VideoTime): Promise {
    // 首先通过createElement，创建video,
    // 在video上设置src后，通过currentTime方法，将视频设置到指定时间戳
    const video = await this.loadVideo(time);
    const canvas = document.createElement('canvas');
    // 获取video标签的尺寸，作为画布的长宽
    canvas.width = video.videoWidth;
    canvas.height = video.videoHeight;
    const context = canvas.getContext('2d');

    if (!context) {
        throw new Error('error creating canvas context');
    }
    // 当前时间戳下的video作为图像源，在canvas上绘制图像
    context.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height);

    const dataURL = canvas.toDataURL();
    return dataURL;
}

首先利用video标签播放视频，再设置 videoObject.currentTime 指定时刻播放，最后放 canvas 中进行截图，也可以同上面的 demo 类似，提供一个操作界面，让用户选择截图时刻。

缺点主要在 video 支持视频封装格式和编码有限，而且只支持下面几种：

用户制作上传的其它封装格式和编码组合的视频没法播放，平台上传支持 4 和 flv 格式。

3. wasm + FFfmpeg 实现截取视频截帧

主要看到这篇文章 wasm + FFmpeg 实现前端截取视频帧功能，直接利用 FFmpeg 提供的 lib  库，用 c 语言写好视频截帧功能，最后通过 Emscripten 编译器打包成 wasm + JS 的形式，在浏览器里面跑截图任务。

FFmpeg 是功能强大的开源软件，能够运行音视频多种格式，几乎包括了现存所有的视音频编码标准。至于 wasm 的浏览器支持情况，对比看了下大概在 90% 左右，有不支持的情况以手动上传兜底，最后跟产品讨论可以接受。

4. FFmpeg 截图任务队列

了解到我们服务端已经有一套 FFmpeg 截图方案，不过是异步任务队列的形式，耗时也在分钟级别，可能在视频上传完成后，也没法得到截图结果，所以没法满足需求。

结论

从这次需求出发，主要想实现的功能点是上传视频过程中能快速截帧，提供给用户选择，不阻塞流程，同时需要支持 MP4,FLV 格式，以及 WMV3,H.264 等常见的编码格式截图。

上面的几种方案里面 FFmpeg 才能满足。另一方面，b站使用这套方案已经在线上运行，具有可行性，所以最后决定用 wasm + FFmpeg 方案。

开发踩坑

开发编译 FFmpeg 到后面实现截帧功能，遇到的问题挺多，网上资料相对比较少，这里尽量还原整个实践过程。

基础概念解释

wasm + FFmpeg 的方案里面涉及到很多之前没有接触过的概念，下面一一介绍。

FFmpeg：优秀的音视频处理库，可以实现视频截图，没有 JS 版本。

webAssembly：体积小且加载快的全新二进制格式，已经得到了主流浏览器厂商的支持。

Emscripten：用来把 c/c++ 代码编译成 asm.js 和 WebAssembly 的工具链。编译流程先把c/c++ 代码编译成 LLVM 字节码，然后根据不同的目标语言编译成 asm.js 或者 wasm。

下面我们从如何安装 Emscripten 开始讲起，到编译 FFmpeg，构建出 ffmpeg.wasm，从而可以在浏览器执行。

文章整体篇幅比较长，而且整体构建也有比较简单的方式，如果你已经了解到网上有很多现成的构建包，可以直接拿来用，那么你就不用太关注整个编译过程及最后的 C语言方案如何实现，直接跳转到部署上线部分。

但是，如果想追求极致，根据自己的业务需求，来调整包大小，或者用新版本的 FFmpeg 来打包，就需要看完 C 语言部分。

安装 Emscripten

编译之前需要手动安装 Emscripten 编译器，安装提供了两种方式：

1. 根据官网指导安装

官方文档：https://emscripten.org/docs/getting_started/downloads.html#download-and-install

Fetch the latest version of the emsdk (not needed the first time you clone)
git pull

# Download and install the latest SDK tools.
./emsdk install latest

# Make the "latest" SDK "active" for the current user. (writes .emscripten file)
./emsdk activate latest

# Activate PATH and other environment variables in the current terminal
source ./emsdk_env.sh

上面的 latest 可以替换成指定的版本号进行安装，需要安装 Python，make 等依赖环境。而且会通过 googlesource.com 源下载依赖，需要保证访问外网。

最后安装成功，运行 emcc -v查看结果。

2. 安装 Emscripten 的 docker 镜像

不用安装其它的依赖环境，通过运行容器的方式使用别人已经搭建好的 Emscripten 环境。

也可以设置 cache wasm 缓存，加速第二次运行速度。

#!/bin/bash -x

# 指定emscripten版本号
EM_VERSION=1.39.18-upstream

# 运行成功后，开始执行./build.sh里面的脚本编译ffmpeg。

docker pull trzeci/emscripten:$EM_VERSION
docker run \
  -v $PWD:/src \
  -v $PWD/cache-wasm:/emsdk_portable/.data/cache/wasm \
  trzeci/emscripten:$EM_VERSION \
  sh -c 'bash ./build.sh'

编译 FFmpeg

编译过程跟gcc编译类似，后面的编译推荐使用ubuntu系统，其它系统遇到问题比较多。

1. 配置 FFmpeg 参数，生成 MakeFile 等配置文件

运行命令

emconfigure ./configure ...

后面加上配置参数，可以运行 ./configure --help 查看所有可以用的配置。

下面列出了配置示例，我们的需求是要支持 MP4，FLV 视频格式，及常见的 H.264，HEVC，WMV3 编码。

具体每个配置含义：https://cloud.tencent.com/developer/article/1393972

2. 构建依赖

emmake make -j4

后面 -j设置启用多个内核并行去构建，

如果在配置中没有传递参数 --disable-programs, 在这一步就会把安装依赖和构建产物走完，所以如果要构建阶段加上一些额外的参数，或者自己写c方案去引入ffmpeg lib库自定义构建，可以在配置时加上 --disable-programs

3. 构建 ffmpeg.wasm

通过 Emscripten 构建 FFmpeg.wasm，目前主流的方案有两种：

(1) 整体编译 FFmpeg, 加上 pre.js post.js 包裹胶水代码，跟 wasm 通信

具体方案是把上面第二步编译得到的二进制产物 FFmpeg，重命名为 ffmpeg.bc，然后经过 emcc 构建出 ffmpeg.wasm+ffmpeg.js 胶水代码。

在网上搜索一下 ffmpeg.js，也可以发现已经有现成的库：

ffmpeg.js: https://github.com/Kagami/ffmpeg.js 

videoconverter.js: https://github.com/bgrins/videoconverter.js

如果想走通整体编译方案，需要使用 Emscripten@1.39.15 之前的版本，对应 [email protected] 老版本进行编译,或者直接找现成编译好的库。

知道构建出来的产物是什么，那如何跟它进行通信？可以想到应该是胶水代码 ffmpeg.js 内部会导出函数或者全局变量，供外部使用，结果放在回调函数中。其实可以利用Emscripten提供的 --pre-js <file>和 --post-js <file>两个可选参数。

用户传入自定义的 pre.js 和 post.js，包裹住最后生成的胶水代码 ffmpeg.js，在wasm被执行之前，运行 pre.js 中的代码，方便在 pre.js 中导出自定义函数(后面提到的 ffmpeg_run 函数)供外部使用，完成通信。代码示例可以参考 videoconverter 中的文件：

ffmpeg_post.js: https://github.com/bgrins/videoconverter.js/blob/master/build/ffmpeg_post.js

ffmpeg_pre.js: https://github.com/bgrins/videoconverter.js/blob/master/build/ffmpeg_pre.js

// 外部js业务代码
workers[i].postMessage({
  fps,
  files,
  // 这里的截帧任务参数，跟ffmpeg命令行用法参数一致
  arguments: [
      '-ss', '1',
      '-i', '/input/' + files[i].name,
      '-vframes', '1',
      '-q:v', '2',
      '/output/01.jpg'
  ],})

ommessage 接受到任务，传递给内部函数 ffmpeg_run 执行任务。

// web worker中运行截帧任务，引入ffmpeg.js
onmessage = function (e) {
  const { fps, files, arguments } = e.data;
  let params = [];
   ...// ffmpeg_run在ffmpeg.js里面是全局函数，引入后可以直接用
  ffmpeg_run({
      outputDir: '/output',
      inputDir: '/input',
      arguments: arguments,
      files,
  }, (res) => {
    // 返回所有图片的arrayBuffe二进制数据数组，
    // 二进制转换为base64格式，展示在页面中展示
      self.postMessage(res);
  })}

最后总结一下整体的命令：

# 配置
emconfigure ./configure \
    --prefix=./lib/ffmpeg-emcc \
  ...

# 构建依赖，生成ffmpeg.bc二进制产物
emmake make -j4

# 构建ffmpeg.wasm
emcc 
  -O2 
  -s ASSERTIONS=1 
  -s VERBOSE=1 
  -s TOTAL_MEMORY=33554432 
  -lworkerfs.js \
  -s ALLOW_MEMORY_GROWTH=1 
  -s WASM=1 
  -v ffmpeg.bc \ # 上一步生成产物，重命名后作为emcc的输入内容
  -o ./ffmpeg.js --pre-js ./ffmpeg_pre.js --post-js ./ffmpeg_post.js

实际上这种方案跟 FFmpeg 没有特别复杂通信，整体的调用方法都封装到了 ffmpeg_run 里面了，不用关注 FFmpeg 内部的实现细节，唯一的缺点是体积太大 12M 以上，里面的功能不可控，偶现截图失败，浏览器崩溃的问题，也没法快速定位。我们线上主要用后面 c方案实现，大小在 3.7M（可以根据实际业务需求变化），相比整体编译更加灵活，所以这里主要介绍 c方案实现。

(2) 引入自定义的 c 文件，暴露出接口函数供 JS 调用

FFmpeg 内部分别有不同的库文件，提供不同功能。可以自己写一份 c 代码，通过头文件引入的方式，用 FFmpeg 提供的内部库，实现截帧功能。

这种方式非常考验对 FFmpeg 的理解，而且 FFmpeg 里面很多功能库没有提供完备的文档，不过有一篇教程非常详细的讲述每一步怎么做 An ffmpeg and SDL Tutorial，文章里面用的 api 在 2015 年更新过一遍，但是相比现在的 FFmpeg 版本，还是有很多 api 废弃了。

An ffmpeg and SDL Tutorial：http://dranger.com/ffmpeg/tutorial01.html

最新的文章可以看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40786748

这两篇在原文章的基础上更新了api，其中最后一篇应该算是比较新的版本，用到了[email protected] + [email protected]可以编译成功。

在前面第二步编译 make 基础上，再执行 make install, 将 FFmpeg 构建到 prefix 参数指定的目录下，然后执行 emcc, 引入 c 文件和 FFmpeg 的库文件，生成最终产物。所以整体命令总结一下

# 配置ffmpeg参数
emconfigure ./configure \
    --prefix=/data/web-catch-picture/lib/ffmpeg-emcc \
    ...

# 构建make，安装依赖
make  # 或者emmake make -j4,

# 安装ffmpeg及相关lib到指定目录
make install

# 构建目标产物
# capture.c是我们自定义的c代码
# libavformat.a libavcodec.a libswscale.a... 是前一步编译安装ffmpeg后生成的库文件
emcc ${CLIB_PATH}/capture.c ${FFMPEG_PATH}/lib/libavformat.a ${FFMPEG_PATH}/lib/libavcodec.a ${FFMPEG_PATH}/lib/libswscale.a ${FFMPEG_PATH}/lib/libavutil.a \
    -O3 \
    -I "${FFMPEG_PATH}/include" \
    -s WASM=1 \
    -s TOTAL_MEMORY=${TOTAL_MEMORY} \
    -s EXPORTED_FUNCTIONS='["_main", "_free", "_capture", "_setFile"]' \
    -s ASSERTIONS=0 \
    -s ALLOW_MEMORY_GROWTH=1 \
    -s MAXIMUM_MEMORY=-1 \
    -lworkerfs.js
    -o /data/web-capture/wasm/capture.js

最后编译用到的参数不多，这里简单解释一下：

WASM=1：指定我们想要的 wasm 输出形式。如果我们不指定这个选项，Emscripten 默认将只会生成asm.js。

TOTAL_MEMORY=33554432：可以通过 TOTAL_MEMORY 参数控制内存容量，值必须为 64KB 的整数倍

EXPORTED_FUNCTIONS Emscripten：为了减少代码体积，会删除无用的函数，类似 treeshaking 的 DCE，我们自定义的函数暴露给外部使用，需要同通过 

EXPORTED_FUNCTIONS：保证不被删除，参数的命名形式为 '_funcName'

ASSERTIONS=1：用于为内存分配错误启用运行时检查，ASSERTIONS 默认是开启的，在存在编译优化参数 (-O1+) 的时候会被关闭

ALLOW_MEMORY_GROWTH=1：设置可变内存，初始化后内存容量固定，在可变内存模式下，空间不足可以实现自动扩容

MAXIMUM_MEMORY=-1：设置成 -1，意味着没有额外的内存限制，浏览器会尽可能的允许内存增加。从这篇文章看 https://v8.dev/blog/4gb-wasm-memory， v8 目前允许 WebAssembly 应用的最大内存也是 4GB，这里也可以设置成 4G。

-I "${FFMPEG_PATH}/include"：指定了引用的头文件

涉及到的 FFmpeg 库

• libavcodec：音视频各种格式的编解码
• libavformat：用于各种音视频封装格式的生成和解析，包括获取解码所需信息以生成解码上下文和读取音视频帧等功能
• libavutil：包含一些公共的工具函数的使用库，包括算数运算，字符操作等。
• libswscale：提供原始视频的比例缩放、色彩映射转换、图像颜色空间或格式转换的功能。libswscale 常用的函数数量很少，一般情况下就 3 个：
• sws_getContext()：初始化一个SwsContext。
• sws_scale()：处理图像数据。
• sws_freeContext：释放一个SwsContext。

常用FFmpeg数据结构

• AVFormatContext：描述了媒体文件的构成及基本信息，是统领全局的基本结构体，贯穿程序始终，很多函数都要用它作为参数；
• AVCodecContext：描述编解码器上下文的数据结构，包含了众多编解码器需要的参数信息；
• AVCodec：编解码器对象，每种编解码格式(例如H.264、AAC等）对应一个该结构体，如libavcodec/aacdec.c的ff_aac_decoder。每个AVCodecContext中含有一个AVCodec；
• AVPacket：存放编码后、解码前的压缩数据，即ES数据；
• AVFrame：存放编码前、解码后的原始数据，如YUV格式的视频数据或PCM格式的音频数据等；

截帧功能的实现，重点在解封装和解码，先从下面的代码流程图看下整个过程：

对照上面的流程图，进行具体解释：

1. main 主函数

注册所有可用的文件格式和编解码器，在后面打开相应的格式文件时会自动使用。

#include <libavcodec/avcodec.h>
#include <libavformat/avformat.h>
#include <libavutil/imgutils.h>
#include <libswscale/swscale.h>

int main(int argc, charg *argv[]) {
  av_register_all();
}

2. 读取视频文件

具体实现拆解：

JS 部分实现

• 设置 type="file" 属性的 input 标签，触发 change 事件，获取File对象

• 检查如果file文件之前没有缓存过，则new FileReader()，利用readAsArrayBuffer方法，转换为ArryaBuffer

• const filePtr = Module._malloc(fileBuffer.length): 建立视图，方便插入和读取内存中的数据

C 部分实现

• 到 c 文件里面全局变量定义数据结构 BufferData 存放文件位置指针和长度，保存前面 JS 部分传入的变量

typedef struct {
  uint8_t *ptr;  // 文件中对应位置指针
  size_t size;   // 内存长度
} BufferData;

• 分配更视频文件同等大小的内存区域，后面在 av_read_frame 读取数据包时，会调用avio_alloc_contex t中的 read_packet 方法读取流数据，readPacket 里面主要根据前面传入的 size，拷贝 BufferData 结构体中的数据，

  uint8_t *avioCtxBuffer = (uint8_t *)av_malloc(avioCtxBufferSize);
  
  // avio_alloc_context 开头会读取部分数据探测流的信息，不会全部读取，除非设置的缓存过大。
  // av_read_frame 会在读帧的时候，调用avio_alloc_context中的read_packet方法读取流数据，
  // 每隔avioCtxBufferSize调用一次，直到读完。
  avioCtx = avio_alloc_context(avioCtxBuffer, avioCtxBufferSize, 0, NULL, readPacket, NULL, NULL);

• 指定数据获取的方式，表示把媒体数据当作流来读写

    // ->pb 指向有效实例，pb是用来读写数据的，它把媒体数据当做流来读写
    pFormatCtx->pb = avioCtx;
    // AVFMT_FLAG_CUSTOM_IO,表示调用者已指定了pb（数据获取的方式）
    pFormatCtx->flags = AVFMT_FLAG_CUSTOM_IO;

• 打开文件，读取文件头，同时存储文件信息到 pFormatCtx 机构中，后面的三个参数，描述了文件格式，缓冲区大小和格式参数，简单指明 NULL 和 0，告诉 libavformat 去自动探测文件格式并使用默认的缓冲区大小。

avformat_open_input(&pFormatCtx, "", NULL, NULL)

3. 解封装和解码

大部分音视频格式的原始流的数据中，不同类型的流会按时序先后交错在一起，形成多路复用，这样的数据分布，既有利于播放器打开本地文件，读取某一时段的音视频；也有利于网络在线观看视频，从某一刻开始播放视频。

视频文件中包含数个音频和视频流，并且他们各自被分开存储不同的数据包里面，我们要做的是使用 libavformat 依次读取这些包，只提取出我们需要的视频流，并把它们交给 libavcodec 进行解码处理

解码整体流程，再对比看下这张流程图：

大体的实现思路基本一致。

获取文件主体的流信息，保存到 pFormatCtx 结构体中，遍历 pFormatCtx -> streams 数组类型的指针，大小为 pFormatCtx -> nb_streams，找到视频流 AVMEDIA_TYPE_VIDEO：

if (avformat_find_stream_info(pFormatCtx, NULL) < 0) {
    fprintf(stderr, "avformat_find_stream_info failed\n");
    return NULL;
}

int videoStream = -1;

for (int i = 0; i < pFormatCtx->nb_streams; i++) {
    // 找出视频流
    if (pFormatCtx->streams[i]->codecpar->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO) {
        videoStream = i;
        break;
    }
}

通过 pFormatCtx -> streams[videoStream] -> codec，获取编解码器上下文，后面读取视频流，解码数据包，获取原始的帧数据需要用到。

这里可以通过上下文拿到解码器 id(pCodecCtx -> codec_id 枚举类型)，通过 id 获取解码器：

pCodec = avcodec_find_decoder(pCodecCtx -> codec_id);

打开解码器,开始循环读取视频流：

avcodec_open2
av_read_frame

原始流中读取的每一个 packet 的流可能是不一样的，需要判断 packet 的流索引，按类型处理，找到视频流：

if (packet.stream_index == videoStream)

解码数据包，获取原始的 YUV 格式帧数据， 大多数编码器返回 YUV420 格式的图片,然后使用 sws_scale 将 YUV 格式帧数据转换成 RGB24 格式数据：

avcodec_send_packet
avcodec_receive_frame
sws_scale

4. 错误信息捕获

FFmpeg 错误管理是在 C 运行时库的基础上扩展，根据函数的返回值 int 进行判断，成功返回值大于或等于 0(>=0),错误的返回值为负数，错误值继承 c 运行时库的错误值，扩展自己的错误值定义在 libavcodec/error.h 或者 libavutil/error.h (较新版本位置)头文件中。

需要使用 FFmpeg 提供的函数：

int av_strerror(int errnum, char *errbuf, size_t errbuf_size);

对 int 类型的返回值翻译成字符串，比如：

5. 读取视频文件优化

需要修改文件的传递方式，利用 Emscripten 提供的 File System API。默认支持 MEMFS 模式，所有文件存在内存中，显然不满足我们在需求。WORKERFS 模式必须运行在 worker 中，在 worker 中提供对 File 和 Blob 对象的只读访问，不会将整个数据复制到内存中，可以用于大型文件，加上参数 -lworkerfs.js才能包括进来。而且在 FFmpeg 配置需要加上--enable-protocol=file，输入的文件也属于协议，不加入 file 的支持是不能读入文件的。

C 文件修改：

ImageData *capture(int ms, const char* path) {
  // 文件路径作为avformat_open_input函数第二个参数，文件流读取交给ffmpeg完成，
  // 不用再设置pFormatCtx->pb读取方式。
  int ret = avformat_open_input(&pFormatCtx, path, NULL, NULL);
  ...

JS 入口文件修改：

const MOUNT_DIR  = '/working';

// createFolder只需要在初始化执行一次
FS.createFolder('/', MOUNT_DIR.slice(1), true, true);

...

// 这里直接传入视频文件的File对象实例。不需要做其他读buffer内存操作。
FS.mount(WORKERFS, { files: [file] }, MOUNT_DIR)

// JavaScript调用C/C++时只能使用Number作为参数, 这里的虚拟路径字符串传递要用Module.cwrap包裹一层
var c_capture = Module.cwrap('capture', 'number', ['number', 'string']);

c_capture(timeStamp, `${MOUNT_DIR}/${file.name}`);
FS.unmount(MOUNT_DIR)

修改后运行任务时，无论视频文件的体积多大，内存占用基本稳定在 200M-400M。

本地开发可以跑通，接下来进行部署上线，项目使用 webpack 打包，假设项目中相关的目录结构如下：

src
├─ffmpeg 
│  ├─wasm
│  │ ├─ffmpeg.wasm
│  │ ├─ffmpeg.min.js     
│  ├─ffmpeg.worker.js  // 封装截帧功能，同时引入并初始化ffmpeg.min.js，并引入ffmpeg.wasm
│  ├─index.js          // 截图功能入口文件，初始化web worker并引入ffmpeg.worker，
    ...

需要结合两个 loader 使用：

• file-loader: 通过 webpack 默认加载方式，没法在 worker 中引入 wasm 文件，而且我们得到的 ffmpeg.js 经过了压缩，不需要其它loader再次处理，可以直接利用file-loader得到文件路径，加载 ffmpeg.wasm，ffmpeg.js 文件

• worker-loader: 专门用来处理 web worker 文件引入和初始化操作的 loader，可以直接引入worker 文件，不用担心路径问题。

最后看下 webpack.config:

  configChain.module
    .rule('worker')
    .test(/\.worker\.js/)
    .use('worker-loader')
    .loader('worker-loader')
  
  configChain.module
    .rule('wasm')
    .test(/\.wasm$|ffmpeg.js$/)
    .type("javascript/auto") /** this disabled webpacks default handling of wasm */
    .use('file-loader')
    .loader('file-loader')
    .options({
      name: 'assets/wasm/[name].[hash].[ext]'
    })

另外，通常我们线上的 JS，css 等资源都放在 cdn 上面，如果不进行特殊处理，这里配置打包出来的 worker.js 文件引入的路径也是 cdn 域名，但是 web worker 严格限制了 worker 初始化时引入的 worker.js 必须跟当前页面同源,所以需要重写 __webpack_public_path__ 的路径。

index.js

import './rewritePublicPath';
import ffmpegWork from './ffmpeg.worker';
const worker = new ffmpegWork();

rewritePublicPath.js

// 这里需要跟页面的url保持一致
__webpack_public_path__ = "//ke.qq.com/admin/";

worker-loader 的相关配置里面也提供了 publicPath 参数，不过跟我们理解的不一样,
worker-loader.options.publicPath 只会影响在 worker 代码里面，再次 import 其他文件的情况，而我们在初始化 worker.js 时，webpack 默认会使用外部的 __webpack_public_path__ 去替换路径，所以需要重写 path。

现网效果

数据上报到 elk,通过 Grafana 查看整体数据情况，从不同维度收集了线上情况，下面对比过去 7 天的数据：

1. 整体支持 FFmpeg 截图的情况，必须同时支持 Webassembly 和 Web Worker，整体支持情况达到 90.87%，对于不支持截帧的情况，我们会引导用户进行手动上传图片并提供裁剪功能。

2. 首帧耗时平均在 467ms，整体截取 8 帧耗时在 2.47s 左右，主要在 window 上的 qq 浏览器截帧耗时明显慢很多，偶现最长到了 36.56s。

3. 截帧成功率达到 99.86%，设置了首帧任务超时 18s，出现超时及失败的情况目前看非常少。

总结

最开始对音视频相关技术了解几乎为零，所以整个方案从前期调研，到后面落地，上线部署，遇到的问题还是挺多。目前的 c 方案根据视频总时长，平均截取 8 帧实际上是串行执行，这块需要优化，在 c 代码中支持同时截帧多次，返回结果数组。

Webassembly 是由主流浏览器厂商制定的规范，目前来看支持情况还可以（除了IE），很大程度增强了浏览器的功能，把 c/c++ 等功能库搬到浏览器上面跑，减轻了服务器压力。应用场景非常广泛，除了 FFmpeg 解析视频，还有很多算法模型训练，文件 MD5 计算等功能都可以借助 Webassembly 在浏览器里面去做。