Java视频直播系统的核心技术架构
直播平台的核心在于处理高并发流媒体数据，Java生态提供了成熟的解决方案。Netty框架处理网络IO，Spring Boot简化服务搭建，Red5或Wowza作为媒体服务器，这套组合能支撑10万级并发连接。关键在于如何优化线程模型，Netty的Reactor模式配合业务线程池，能有效避免阻塞。
源码中的高并发处理技巧
直播间的弹幕风暴是典型的高并发场景，单机QPS超过5000就需要特殊设计。Disruptor环形队列处理消息，Kafka做削峰缓冲，最后用Netty的WebSocket推送给观众。注意消息优先级策略，打赏消息需要优先处理。
| 组件 | QPS上限 | 优化手段 |
|---|---|---|
| Tomcat | 3000 | NIO模式+线程池调优 |
| Redis | 10万 | Pipeline批量操作 |
弹幕系统的实现细节
弹幕不只是字符串传输，要考虑渲染效率。前端用Canvas替代DOM渲染，后端用特殊编码压缩数据包。Java这边需要做频率限制，每个用户每秒最多发送5条弹幕，通过令牌桶算法实现。敏感词过滤用DFA算法，10万词库的检测耗时控制在5毫秒内。
视频流处理优化方案
当主播端上传1080p视频时，服务端需要实时转码为多种分辨率。JavaCV调用FFmpeg的硬件加速功能，配合NVIDIA GPU能将转码速度提升8倍。关键是要配置正确的编码参数：
云端部署实战
阿里云ECS部署时，选择计算型实例搭配ESSD云盘。K8s集群管理微服务，HPA根据CPU使用率自动扩容。特别注意网络带宽配置，单个直播间的带宽需求在2-10Mbps之间，需要精确预估。CDN节点选择要考虑运营商覆盖， 至少部署3-5个骨干节点。
实际部署时，服务器的并发承载能力会受到多种因素影响。在4核8G的标准配置下，如果采用Netty的事件驱动模型配合Spring Boot的轻量级容器，处理3000-5000个并发连接是完全可行的。这个数字的前提是合理配置了JVM参数，比如堆内存设为4-6GB，并启用了G1垃圾回收器。不过要注意，这个并发量是指纯消息交互的场景，如果涉及到视频流转发，性能会有所下降。
想要突破单机性能瓶颈，必须做好架构层面的优化。Nginx的RTMP模块可以帮我们把推流和拉流的请求分散到多台服务器上，每台服务器只处理特定范围的流。Redis集群在这里扮演着关键角色，它不仅能缓存用户状态，还能通过pub/sub机制实现跨服务器的消息同步。当这些组件协同工作时，整个系统处理10万级并发就变得可行了。特别是在处理弹幕这类高频交互时，记得要给Redis配置足够多的分片，避免单个分片成为性能瓶颈。
常见问题解答
如何选择适合的推流协议？
RTMP协议兼容性最好，适合传统直播场景；WebRTC更适合需要低延迟的互动直播，但开发复杂度较高。 初期使用RTMP+FLV组合，稳定后再逐步引入WebRTC。
单服务器能支撑多少并发观众？
采用Netty+Spring Boot架构，4核8G配置的服务器可支撑3000-5000并发。通过Nginx-RTMP模块分流、Redis集群缓存，可扩展至10万级并发。
弹幕系统如何避免消息丢失？
采用Kafka持久化消息队列，设置至少3个副本。消费者端实现幂等处理，配合Redis存储已消费消息ID，确保消息至少被处理一次。
视频转码的硬件要求是什么？
1080p实时转码需要至少4核CPU， 使用带NVIDIA显卡的服务器。一张T4显卡可同时处理8-12路转码，显存需大于4GB。
如何将延迟控制在2秒以内？
关键帧间隔设为1秒，启用TCP快速重传，关闭B帧编码。前端使用HTTP-FLV协议播放，配合时间戳校准算法，实测延迟可降至1.2-1.8秒。
