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前端: VUE 移动端: Android + ios

微服务（K8s,Docker容器）组成：

• goim ：不多说 B站 IM架构
• SRS ：SRS是一个高效的实时视频服务器，支持RTMP/WebRTC/HLS/HTTP-FLV/SRT/GB28181。
• webrtc ：Janus Gateway：Meetecho优秀的通用WebRTC服务器（SFU）；
• MongoDB ：云时代构建的基于文档的分布式数据库；
• Redis：内存中的数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理；
• kafka ：队列 群聊，私聊，消息通知等。
• Coturn ：TURN和STUN Server的开源项目；
• Nginx ：高性能负载平衡器，Web服务器和有HTTPS / Quiche和Brtoli支持的反向代理；
• K8s+docker：用于构建、部署和管理容器化应用程序的平台。
• 后台管理界面: php版 | golang版 + vue + Element-UI

技术群：

微信：BCFind5 【请备注好信息】

文档地址：https://www.52webrtc.top

博客地址：https://blog.csdn.net/u012115197/article/details/106916635

Gitee：https://gitee.com/baoyalive/baoyalive.git

商业合作 （UI设计，定制开发，系统重构，代理推广等）

上架APP请搜： 【欢心交友】

SRS+Goim演示地址：http://live.52webrtc.top

直播APP下载地址：https://wwn.lanzouy.com/i7Td609t1zwh

语聊APP下载：https://wwn.lanzouy.com/i56Zx09sz33e

后台管理：http://k8s.52webrtc.top 用户名：test123 密码：test123

前端展示

后台界面

入门推荐书籍

• FFmpeg从入门到精通 - 强烈推荐
• 直播系统开发：基于Nginx与Nginx-rtmp-module
• WebRTC权威指南
• CDN技术详解

技术结构

前端

• 集小视频/IM聊天/直播等功能于一体的直播项目。界面仿制抖音|火山小视频|陌陌直播|比心陪玩等。

*注意：*前端的具体细技术细节请移至前端篇赘述，本贴暂不描述前端内容。

PHP框架开发

• PHP版本视频互动系统由 WEB 系统、REDIS 服务、MYSQL 服务、视频服务、聊天服务、后台管理系统和定时监控组成，后台管理及API采用PHP语言开发

1. WEB 系统提供页面、接口逻辑。
2. REDIS 服务提供数据的缓存、存储动态数据。
3. MYSQL 服务提供静态数据的存储。
4. 视频服务提供视频直播，傍路直播，转码、存储、点播等 支持腾讯云 阿里云 七牛等 自建流媒体服务器等（包括成熟方案 nginx + SRS + WebRtc）。
5. kafka 队列 聊天服务提供直播群聊，私聊，消息通知等。
6. prometheus系统监控：监听主播异常掉线情况、直播消息推送等。

golang微服务架构

微服务介绍

1. 轻松获得支撑百万日活服务的稳定性
2. 内建级联超时控制、限流、自适应熔断、自适应降载等微服务治理能力，无需配置和额外代码
3. 微服务治理中间件可无缝集成到其它现有框架使用
4. 极简的 API 描述，一键生成各端代码
5. 自动校验客户端请求参数合法性
6. 大量微服务治理和并发工具包

架构图

代码目录说明

├── ergo
│   ├── app  // app代码
│   ├── backend // 后台接口，rpc
│   ├── backendweb // 后台vue页面代码
│   ├── script // 数据库脚本，简化的kubernetes部署脚本
│   ├── .gitignore // git控制忽略文件
│   ├── LICENSE // LICENSE文件，使用的是MIT LICENSE

网关

nginx做网关，使用nginx的auth模块，调用后端的backend服务统一鉴权，业务内部不鉴权，如果涉及到业务资金比较多也可以在业务中进行二次鉴权。
另外，很多同学觉得nginx做网关不太好，这块原理基本一样，可以自行替换成apisix、kong等

开发模式

本项目使用的是微服务开发，api （http） + rpc（grpc） ， api充当聚合服务，复杂、涉及到其他业务调用的统一写在rpc中，如果一些不会被其他服务依赖使用的简单业务，可以直接写在api的logic中

日志

关于日志，统一使用filebeat收集，上报到kafka中，logstash把kafka数据源同步到elasticsearch中，再通过kibana进行分析处理展示等。

监控

监控采用prometheus，只需要配置就可以了，这里可以看项目中的配置

链路追踪

默认jaeger、zipkin支持，只需要配置就可以了，可以看配置

消息队列

这里使用可kq，kq是基于kafka做的高性能消息队列

延迟队列、定时任务

延迟队列、定时任务本项目使用的是asynq ， google团队给予redis开发的简单中间件，
当然了asynq也支持消息队列，你也可也把kq消息队列替换成这个，毕竟只需要redis不需要在去维护一个kafka也是不错的
链接：https://github.com/hibiken/asynq

分布式事务

分布式事务准备使用的是dtm，本项目目前还未使用到，后续准备直接集成就好了，如果读者使用直接去看那个源码就行了

部署

部署的话，目前这个直接使用docker可以部署整套技术栈，如果上k8s的话 ，通过goctl生成k8s的yaml文件也非常简单。

我说下思路，搭建一个gitlab、jenkins、harbor

1、将代码放在gitlab

2、在gitlab创建流水线，基本是一个服务一个流水线了

3、流水线步骤 ：

gitlab拉取代码
 -->CI/CD检测（不会的可自行百度）
 --->构建镜像（Dockerfile可以通过goctl自动生成）
 --->推送到harbor镜像服务
 --->使用kubectl去k8s拉取镜像（ack、ask都行，ask无法使用daemonset 不能用filebeat）
 --->done

视频服务

README ： https://github.com/DOUBLE-Baller/momo/tree/master/livego

goim聊天服务

README ：https://github.com/DOUBLE-Baller/momo/tree/master/IM

==问题反馈==

在使用中有任何问题，欢迎反馈给我们

https://github.com/DOUBLE-Baller/momo/issues

OPEN ISSUES

RELEASES