基于Redis的视频流实时处理（redis视频流）
基于Redis的视频流实时处理
随着互联网普及和5G技术的到来，视频流服务已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。然而，视频流数据量大，处理速度慢以及网络延迟等问题会给用户体验带来极大的困扰，因此实时处理视频流显得尤为重要。在这篇文章中，我们将介绍一种基于Redis的实时视频流处理方法。
Redis是一个高性能的Key-Value数据库，其内存处理速度非常快。因此，我们可以利用Redis存储视频流数据并实时处理。以下是基于Redis实现实时视频流处理的步骤：
1.采集视频流数据
在采集视频流数据时，我们可以使用FFmpeg库。其可以实现视频流的捕获和处理。
下面是基于C语言的FFmpeg采集网络摄像头视频流的示例代码。
AVFormatContext *pFmtCtx = avformat_alloc_context();
if(pFmtCtx == NULL){
return;
}
if(avformat_open_input(&pFmtCtx,url,NULL,NULL) != 0){
return ;
}
if(avformat_find_stream_info(pFmtCtx,NULL)
return ;
}
for(unsigned int i = 0; i nb_streams; i++){
if(pFmtCtx->streams[i]->codecpar->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO){
AVCodec *pCodec = avcodec_find_decoder(pFmtCtx->streams[i]->codecpar->codec_id);
if(pCodec == NULL){
continue;
}
AVCodecContext *pCodecCtx = avcodec_alloc_context3(pCodec);
if(pCodecCtx == NULL){
continue;
}
if(avcodec_parameters_to_context(pCodecCtx,pFmtCtx->streams[i]->codecpar)
avcodec_free_context(&pCodecCtx);
continue;
}
if(avcodec_open2(pCodecCtx,pCodec,NULL)
avcodec_free_context(&pCodecCtx);
continue;
}
AVPacket pkt;
av_init_packet(&pkt);
while(1){
if(av_read_frame(pFmtCtx,&pkt)
break;
}
if(pkt.stream_index != i){
continue;
}
AVFrame *pFrame = av_frame_alloc();
if(pFrame == NULL){
continue;
}
int got_picture = 0;
if(avcodec_decode_video2(pCodecCtx, frame, &got_picture, &pkt)
av_frame_free(&pFrame);
continue;
}
if(got_picture){
//将采集到的视频流数据存储到Redis中
store_video_data_to_redis(pFrame);
}
av_frame_free(&pFrame);
av_packet_unref(&pkt);
}
avcodec_close(pCodecCtx);
avcodec_free_context(&pCodecCtx);
}
}
avformat_close_input(&pFmtCtx);
avformat_free_context(pFmtCtx);
在采集完成视频流数据后，我们还需要将数据存储到Redis中。
2.存储视频流数据到Redis中
由于Redis是一个Key-Value数据库，所以我们需要使用Redis的set命令将视频流数据存储到Redis中。视频流数据可以使用二进制存储到Redis中。
下面是基于C语言的Redis存储视频流数据的示例代码。
void store_video_data_to_redis(AVFrame *pFrame){
redisContext *context = redisConnect(“localhost”, 6379);
if (context != NULL && context->err == 0){
//格式化视频流数据
int size = av_image_get_buffer_size(pFrame->format,
pFrame->width,
pFrame->height,
1);
uint8_t *buffer = (uint8_t *)av_malloc(size);
if(buffer != NULL){
av_image_copy_to_buffer(buffer,
size,
(const uint8_t * const *)pFrame->data,
(const int *)pFrame->linesize,
pFrame->format,
pFrame->width,
pFrame->height,
1);
}
//存储数据到Redis中
redisReply *reply = redisCommand(context, “SET video_data ‘%b'”, buffer, size);
if(reply != NULL){
freeReplyObject(reply);
}
redisFree(context);
//释放内存
av_free(buffer);
}
}
3.读取Redis中的视频流数据
当客户端连接到服务器后，我们需要实时从Redis中读取视频流数据并发送给客户端。我们可以使用Redis的get命令从Redis中读取视频流数据。
下面是基于C语言的Redis实时读取视频流数据的示例代码。
void read_video_data_from_redis(redisContext *context){
while(1){
//从Redis中读取数据
redisReply *reply = redisCommand(context, “GET video_data”);
if(reply != NULL && reply->type == REDIS_REPLY_STRING){
//发送读取到的视频流数据给客户端
send_video_data_to_client(reply->str, reply->len);
}
//释放内存
if(reply != NULL){
freeReplyObject(reply);
}
}
}
以上就是基于Redis实现实时视频流处理的全部流程。由于Redis占用内存较大，因此我们可以使用Redis Cluster来实现Redis分布式集群管理。
总结
通过本文的学习，我们学习了基于Redis的实时视频流处理方法。使用Redis存储和处理视频流数据可以提高视频流处理速度，减少网络延迟，从而提高用户体验。当然，在实际应用中，我们还需要根据具体业务需求进行调整和优化。
