webrtc中rtcp反馈与码率控制模块分析

webrtc中rtcp反馈与码率控制模块分析
  • 作者:上海巨兽信息科技有限公司
  • 发表时间:2018-01-31

0. 参考文档

1 google congestion control

1. 简介

webrtc的带宽估计分为两部分,一部分为发送端根据rtcp反馈信息进行反馈,另一部分为接收端根据收到的rtp数据进行相应的码率估计[1]。
本文先分析发送端根据rtcp反馈信息进行码率调整的部分代码。

具体计算公式:

2. 代码结构

2.1 类关系

rtp_stream_receiver中有一个继承自抽象类RtpRtcp的ModuleRtpRtcpImpl,ModuleRtpRtcpImpl中有一个rtcp_receiver。当有RTCP包到来时,逐层处理至rtcp_receiver,当包是rtcp receiver report包,则会将包解析,然后在ModuleRtpRtcpImpl中再次调用rtcp_receiver中的TriggerCallbacksFromRTCPPacket函数,触发对应rtcp的一些事件,反馈触发的主要是_cbRtcpBandwidthObserver的观察者(RtcpBandwidthObserverImpl),这个观察者收到对应的report block之后会计算成带宽估计所需要的参数,并调用属主bitratecontrolImpl类对带宽进行估计,这里会调用SendSideBandwidthEstimation中的UpdateReceiverBlock进行实际的带宽评估。

2.2 调用关系图

3. 代码分析

3.1 HandleReportBlock

这个函数中最主要的部分就是RTT的计算,webrtc中对于RTT平滑的因子是一个线性增长的因子。

/* 这个函数根据对应的report block生成了一个新的RTCPReportBlockInformation结构体,
 * 并计算出对应的RTT,多report block在调用点处执行循环。  */
void RTCPReceiver::HandleReportBlock(
    const RTCPUtility::RTCPPacket& rtcpPacket,
    RTCPPacketInformation& rtcpPacketInformation,
    uint32_t remoteSSRC)
    EXCLUSIVE_LOCKS_REQUIRED(_criticalSectionRTCPReceiver) {
  // This will be called once per report block in the RTCP packet.
  // We filter out all report blocks that are not for us.
  // Each packet has max 31 RR blocks.
  //
  // We can calc RTT if we send a send report and get a report block back.

  // |rtcpPacket.ReportBlockItem.SSRC| is the SSRC identifier of the source to
  // which the information in this reception report block pertains.

  // Filter out all report blocks that are not for us.
  if (registered_ssrcs_.find(rtcpPacket.ReportBlockItem.SSRC) ==
      registered_ssrcs_.end()) {
    // This block is not for us ignore it.
    return;
  }

  RTCPReportBlockInformation* reportBlock =
      CreateOrGetReportBlockInformation(remoteSSRC,
                                        rtcpPacket.ReportBlockItem.SSRC);
  if (reportBlock == NULL) {
    LOG(LS_WARNING) << "Failed to CreateReportBlockInformation("
                    << remoteSSRC << ")";
    return;
  }

  // 用于RTCP超时的计算。
  _lastReceivedRrMs = _clock->TimeInMilliseconds();
  // 其他字段的拷贝。
  const RTCPPacketReportBlockItem& rb = rtcpPacket.ReportBlockItem;
  reportBlock->remoteReceiveBlock.remoteSSRC = remoteSSRC;
  reportBlock->remoteReceiveBlock.sourceSSRC = rb.SSRC;
  reportBlock->remoteReceiveBlock.fractionLost = rb.FractionLost;
  reportBlock->remoteReceiveBlock.cumulativeLost =
      rb.CumulativeNumOfPacketsLost;
  if (rb.ExtendedHighestSequenceNumber >
      reportBlock->remoteReceiveBlock.extendedHighSeqNum) {
    // We have successfully delivered new RTP packets to the remote side after
    // the last RR was sent from the remote side.
    _lastIncreasedSequenceNumberMs = _lastReceivedRrMs;
  }
  reportBlock->remoteReceiveBlock.extendedHighSeqNum =
      rb.ExtendedHighestSequenceNumber;
  reportBlock->remoteReceiveBlock.jitter = rb.Jitter;
  reportBlock->remoteReceiveBlock.delaySinceLastSR = rb.DelayLastSR;
  reportBlock->remoteReceiveBlock.lastSR = rb.LastSR;

  if (rtcpPacket.ReportBlockItem.Jitter > reportBlock->remoteMaxJitter) {
    reportBlock->remoteMaxJitter = rtcpPacket.ReportBlockItem.Jitter;
  }

  int64_t rtt = 0;
  uint32_t send_time = rtcpPacket.ReportBlockItem.LastSR;
  // RFC3550, section 6.4.1, LSR field discription states:
  // If no SR has been received yet, the field is set to zero.
  // Receiver rtp_rtcp module is not expected to calculate rtt using
  // Sender Reports even if it accidentally can.
  if (!receiver_only_ && send_time != 0) {
    // 当RR在SR之前发送,send_time为0.
    // delay计算:
    // Send SR                                                       Receive RR
    //  |                          delay in RR                           |
    //  |                        ||                         |
    //  ||             ||
    //
    // RTT = total_time - delay_in_RR
    //     = receiver_rr_time - send_sr_time - delay_in_RR
    // 即使中间几个SR丢包,但是如果RTT本身是平滑的,那么RTT不会受到这几个丢包的影响
    // 因为SR->RR之间的delay可以精确计算。
    uint32_t delay = rtcpPacket.ReportBlockItem.DelayLastSR;
    // Local NTP time.
    uint32_t receive_time = CompactNtp(NtpTime(*_clock));

    // RTT in 1/(2^16) seconds.
    uint32_t rtt_ntp = receive_time - delay - send_time;
    // Convert to 1/1000 seconds (milliseconds).
    rtt = CompactNtpRttToMs(rtt_ntp);
    if (rtt > reportBlock->maxRTT) {
      // Store max RTT.
      reportBlock->maxRTT = rtt;
    }
    if (reportBlock->minRTT == 0) {
      // First RTT.
      reportBlock->minRTT = rtt;
    } else if (rtt < reportBlock->minRTT) {
      // Store min RTT.
      reportBlock->minRTT = rtt;
    }
    // Store last RTT.
    reportBlock->RTT = rtt;

    // store average RTT
    // RTT的平滑计算。
    // 如果这个块是在CreateOrGetReportBlockInformation新生成的,
    // 则权重会从0开始随着受到的report逐渐递增。
    // srtt(i) = i/(i+1)*srtt(i-1) + 1/(i+1)*rtt + 0.5
    if (reportBlock->numAverageCalcs != 0) {
      float ac = static_cast(reportBlock->numAverageCalcs);
      float newAverage =
          ((ac / (ac + 1)) * reportBlock->avgRTT) + ((1 / (ac + 1)) * rtt);
      reportBlock->avgRTT = static_cast(newAverage + 0.5f);
    } else {
      // First RTT.
      reportBlock->avgRTT = rtt;
    }
    reportBlock->numAverageCalcs++;
  }

  TRACE_COUNTER_ID1(TRACE_DISABLED_BY_DEFAULT("webrtc_rtp"), "RR_RTT", rb.SSRC,
                    rtt);

  // 添加回rtcpPacketInformation,在ModuleRtpRtcpImpl中会使用这个进行事件回调。
  rtcpPacketInformation.AddReportInfo(*reportBlock);
}

3.2 UpdateMinHistory

这个函数主要用于更新变量min_bitrate_history_,这个变量将会作用于上升区间,用来作为基数,这里简单描述下。

// Updates history of min bitrates.
// After this method returns min_bitrate_history_.front().second contains the
// min bitrate used during last kBweIncreaseIntervalMs.
// 主要结合这个函数解释下变量min_bitrate_history_
// 这个变量的两个维度,front记录的是离当前最远的时间,
// 每个速率都是按照时间先后顺序逐渐push到尾部。
// 因此更新的时候,需要先将超时的元素从列表头剔除。
// 后一个维度是最小速率值,
// 在相同的时间区间内,保留最小的速率值。
// |-------Interval 1---------|----------Interval 2------|
// |                          |                          |
// |--t1 < t2 < t3 < t4 < t5--|--t1 < t2 < t3 < t4 < t5--|
// 这样的操作较为简单,不用在每次插入元素时去判断对应的时间区域,再找到对应时间区间的最小值,用部分冗余的内存换取操作的快捷。
void SendSideBandwidthEstimation::UpdateMinHistory(int64_t now_ms) {
  // Remove old data points from history.
  // Since history precision is in ms, add one so it is able to increase
  // bitrate if it is off by as little as 0.5ms.
  while (!min_bitrate_history_.empty() &&
         now_ms - min_bitrate_history_.front().first + 1 >
             kBweIncreaseIntervalMs) {
    min_bitrate_history_.pop_front();
  }

  // Typical minimum sliding-window algorithm: Pop values higher than current
  // bitrate before pushing it.
  while (!min_bitrate_history_.empty() &&
         bitrate_ <= min_bitrate_history_.back().second) {
    min_bitrate_history_.pop_back();
  }

  min_bitrate_history_.push_back(std::make_pair(now_ms, bitrate_));
}

3.3 UpdateEstimate

函数UpdateReceiverBlock会根据当前的report block对当前带宽估计的一些变量进行相应的赋值,此外,只有当传输包的数量达到一定数量才会再次触发带宽估计的调整。函数UpdateEstimate是主要用于带宽估计的函数。

void SendSideBandwidthEstimation::UpdateEstimate(int64_t now_ms) {
  // We trust the REMB and/or delay-based estimate during the first 2 seconds if
  // we haven't had any packet loss reported, to allow startup bitrate probing.
  if (last_fraction_loss_ == 0 && IsInStartPhase(now_ms)) {
    uint32_t prev_bitrate = bitrate_;
    // bwe_incoming_是remb更新的值,如果当前无丢包且在启动阶段,直接使用remb的值。
    if (bwe_incoming_ > bitrate_)
      bitrate_ = CapBitrateToThresholds(now_ms, bwe_incoming_);
      ...
    }
  }
  UpdateMinHistory(now_ms);
  // Only start updating bitrate when receiving receiver blocks.
  // TODO(pbos): Handle the case when no receiver report is received for a very
  // long time.
  if (time_last_receiver_block_ms_ != -1) {
    if (last_fraction_loss_ <= 5) {
      // Loss < 2%: Increase rate by 8% of the min bitrate in the last
      // kBweIncreaseIntervalMs.
      // Note that by remembering the bitrate over the last second one can
      // rampup up one second faster than if only allowed to start ramping
      // at 8% per second rate now. E.g.:
      //   If sending a constant 100kbps it can rampup immediatly to 108kbps
      //   whenever a receiver report is received with lower packet loss.
      //   If instead one would do: bitrate_ *= 1.08^(delta time), it would
      //   take over one second since the lower packet loss to achieve 108kbps.

        //TODO:tjl
      // 这里与公式有一定不同:
      // 1. 系数不同,且附带一定的修正值(向上取整加1kbps)
      // 2. 取的是上一个时间间隔之内最小值,比较平滑。
      bitrate_ = static_cast(
          min_bitrate_history_.front().second * 1.08 + 0.5);

      // Add 1 kbps extra, just to make sure that we do not get stuck
      // (gives a little extra increase at low rates, negligible at higher
      // rates).
      bitrate_ += 1000;

      event_log_->LogBwePacketLossEvent(
          bitrate_, last_fraction_loss_,
          expected_packets_since_last_loss_update_);
    } else if (last_fraction_loss_  10%: Limit the rate decreases to once a kBweDecreaseIntervalMs +
      // rtt.
      if (!has_decreased_since_last_fraction_loss_ &&
          (now_ms - time_last_decrease_ms_) >=
              (kBweDecreaseIntervalMs + last_round_trip_time_ms_)) {
        time_last_decrease_ms_ = now_ms;

        // Reduce rate:
        //   newRate = rate * (1 - 0.5*lossRate);
        //   where packetLoss = 256*lossRate;

          //TODO:tjl
        // 当从未开始降低窗口值,且距离上一次衰减的时间差大于衰减周期加上rtt。
        // 其实当前貌似只有这个case下会对这两个变量赋值。
        // 这里的last_fraction_loss_是一次统计间隔(一定包数)之间的总丢包率。
        // 丢包率的单位是1/256,因此这里是(1 - 丢包率/2) * 当前速率
        // 与公式相同。
        bitrate_ = static_cast(
            (bitrate_ * static_cast(512 - last_fraction_loss_)) /
            512.0);
        has_decreased_since_last_fraction_loss_ = true;
      }
      event_log_->LogBwePacketLossEvent(
          bitrate_, last_fraction_loss_,
          expected_packets_since_last_loss_update_);
    }
  }
  // 在有效范围内修正。
  bitrate_ = CapBitrateToThresholds(now_ms, bitrate_);
}


上一条:Facebook如何运用机器学习进行亿级用户数据处理
下一条:2019之科技互联网大事件盘点