总第354篇
2019年 第32篇
美美导读：移动互联网时代，4G的普及推动了移动视频的发展，丰富的视频内容满足了用户多样化的需求。美团外卖商家端也尝试引入了视频功能，旨在提升商品信息描述的丰富度。本文总结了商家端视频功能的闭环全流程实践及部分踩坑经验。
背景
2013年美团外卖成立，至今一直迅猛发展。随着外卖业务量级与日俱增，单一的文字和图片已无法满足商家的需求，商家迫切需要更丰富的商品描述手段吸引用户，增加流量，进而提高下单转化率和下单量。商品视频的引入，在一定程度上可以提升商品信息描述丰富度，以更加直观的方式为商家引流，增加收益。为此，商家端引入了视频功能，进行了一系列视频功能开发，核心功能包含视频处理（混音，滤镜，加水印，动画等）、视频拍摄、合成等，最终效果图如下所示：
自视频功能上线后，每周视频样本量及使用视频的商家量大幅增加，视频录制成功率达99.533%，视频处理成功率98.818%，音频处理成功率99.959%，Crash率稳定在0.1‰，稳定性高且可用性强。目前，视频功能已在蜜蜂App、闪购业务和商家业务上使用。
对于视频链路的开发，我们经历了方案选型、架构设计及优化、业务实践、功能测试、监控运维、更新维护等各个环节，核心环节如下图所示。在开发过程中，遇到了各种技术问题和挑战，下文会针对遇到的问题、挑战，及其解决方案进行重点阐述。
方案选型
在方案选型时，重点对核心流程和视频格式进行选型。我们以功能覆盖度、稳定性及效率、可定制性、成本及开源性做为核心指标，从而衡量方案的高可用性和可行性。
1. 核心流程选型
视频开发涉及的核心流程包括播放、录制、合成、裁剪、后期处理（编解码、滤镜、混音、动画、水印）等。结合商家端业务场景，我们有针对性的进行方案调研。重点调研了业界现有方案，如阿里的云视频点播方案、腾讯云视频点播方案、大众点评App的UGC方案，及其它的一些第三方开源方案等，并进行了整体匹配度的对比，如下图所示：
阿里和腾讯的云视频点播方案比较成熟，集成度高，且能力丰富，稳定性及效率也很高。但两者成本较高，需要收费，且SDK大小均在15M以上，对于我们的业务场景来说有些过于臃肿，定制性较弱，无法迅速的支持我们做定制性扩展。
当时的大众点评App UGC方案，基础能力是满足的，但因业务场景差异：
- 比如外卖的视频拍摄功能要求在竖屏下保证16:9的视频宽高比，这就需要对原有的采集区域进行截取，视频段落的裁剪支持不够等，业务场景的差异导致了实现方案存在巨大的差异，故放弃了大众点评App UGC方案。其他的一些开源方案（比如Grafika等），也无法满足要求，这里不再一一赘述。
通过技术调研和分析，吸取各开源项目的优点，并参考大众点评App UGC、Google CTS方案，对核心流程做了最终的方案选型，打造一个适合我们业务场景的方案，如下表所示：
2. 视频格式选型
- 采用H.264的视频协议：H.264的标准成熟稳定，普及率高。其最大的优势是具有很高的数据压缩比率，在同等图像质量的条件下，H.264的压缩比是MPEG-2的2倍以上，是MPEG-4的1.5～2倍。
- 采用AAC的音频协议：AAC是一种专为声音数据设计的文件压缩格式。它采用了全新的算法进行编码，是新一代的音频有损压缩技术，具有更加高效，更具有“性价比”的特点。
整体架构
我们整体的架构设计，用以满足业务扩展和平台化需要，可复用、可扩展，且可快速接入。架构采用分层设计，基础能力和组件进行下沉，业务和视频能力做分离，最大化降低业务方的接入成本，三方业务只需要接入视频基础SDK，直接使用相关能力组件或者工具即可。
整体架构分为四层，分别为平台层、核心能力层、基础组件层、业务层。
- 平台层：依赖系统提供的平台能力，比如Camera、OpenGL、MediaCodec和MediaMuxer等，也包括引入的平台能力，比如ijkplayer播放器、mp4parser。
- 核心能力层：该层提供了视频服务的核心能力，包括音视频编解码、音视频的转码引擎、滤镜渲染能力等。
- 基础能力层：暴露了基础组件和能力，提供了播放、裁剪、录屏等基础组件和对应的基础工具类，并提供了可定制的播放面板，可定制的缓存接口等。
- 业务层：包括段落拍摄、自由拍摄、视频空间、拍摄模版预览及加载等。
我们的视频能力层对业务层是透明的，业务层与能力层隔离，并对业务层提供了部分定制化的接口支持，这样的设计降低了业务方的接入成本，并方便业务方的扩展，比如支持蜜蜂App的播放面板定制，还支持缓存策略、编解码策略的可定制。整体设计如下图所示：
实践经验
在视频开发实践中，因业务场景的复杂性，我们遇到了多种问题和挑战。下面以核心功能为基点，围绕各功能遇到的问题做详细介绍。
视频播放
播放器是视频播放基础。针对播放器，我们进行了一系列的方案调研和选择。在此环节，遇到的挑战如下：
1. 兼容性问题
2. 缓存问题
针对兼容性问题，Android有原生的MediaPlayer，但其版本兼容问题偏多且支持格式有限，而我们需要支持播放本地视频，本地视频格式又无法控制，故该方案被舍弃。ijkplayer基于FFmpeg，与MediaPlayer相比，优点比较突出：具备跨平台能力，支持Android与iOS；提供了类似MediaPlayer的API，可兼容不同版本；可实现软硬解码自由切换，拥有FFmpeg的能力，支持多种流媒体协议。基于上述原因，我们最终决定选用ijkplayer。
但紧接着又发现ijkplayer本身不支持边缓存边播放，频繁的加载视频导致耗费大量的流量，且在弱网或者3G网络下很容易导致播放卡顿，所以这里就衍生出了缓存的问题。
针对缓存问题，引入AndroidVideoCache的技术方案，利用本地的代理去请求数据，先本地保存文件缓存，客户端通过Socket读取本地的文件缓存进行视频播放，这样就做到了边播放边缓存的策略，流程如下图：
此外，我们还对AndroidVideoCache做了一些技术改造：
- 优化缓存策略。针对缓存策略的单一性，支持有限的最大文件数和文件大小问题，调整为由业务方可以动态定制缓存策略；
- 解决内存泄露隐患。对其页面退出时请求不关闭会导致的内存泄露，为其添加了完整的生命周期监控，解决了内存泄露问题。
视频录制
在视频拍摄的时候，最为常用的方式是采用MediaRecorder Camera技术，采集摄像头可见区域。但因我们的业务场景要求视频采集的时候，只录制采集区域的部分区域且比例保持宽高比16:9，在保证预览图像不拉伸的情况下，只能对完整的采集区域做裁剪，这无形增加了开发难度和挑战。通过大量的资料分析，重点调研了有两种方案：
- Camera AudioRecord MediaCodec Surface
- MediaRecorder MediaCodec
方案1需要Camera采集YUV帧，进行截取采集，最后再将YUV帧和PCM帧进行编码生成mp4文件，虽然其效率高，但存在不可把控的风险。
方案2综合评估后是改造风险最小的。综合成本和风险考量，我们保守的采用了方案2，该方案是对裁剪区域进行坐标换算（如果用前置摄像头拍摄录制视频，会出现预览画面和录制的视频是镜像的问题，需要处理）。当录制完视频后，生成了mp4文件，用MediaCodec对其编码，在编码阶段再利用OpenGL做内容区域的裁剪来实现。但该方案又引发了如下挑战。
（1）对焦问题
因我们对采集区域做了裁剪，引发了点触对焦问题。比如用户点击了相机预览画面，正常情况下会触发相机的对焦动作，但是用户的点击区域只是预览画面的部分区域，这就导致了相机的对焦区域错乱，不能正常进行对焦。后期经过问题排查，对点触区域再次进行相应的坐标变换，最终得到正确的对焦区域。
（2）兼容适配
我们的视频录制利用MediaRecorder，在获取配置信息时，由于Android碎片化问题，不同的设备支持的配置信息不同，所以就会出现设备适配问题。
代码语言：javascript复制 // VIVO Y66 模版拍摄时候，播放某些有问题的视频文件的同时去录制视频，会导致MediaServer挂掉的问题
// 发现将1080P尺寸的配置降低到720P即可避免此问题
// 但是720P尺寸的配置下，又存在绿边问题，因此再降到480
if(isVIVOY66() && mMediaServerDied) {
return getCamcorderProfile(CamcorderProfile.QUALITY_480P);
}
//SM-C9000,在1280 x 720 分辨率时有一条绿边。网上有种说法是GPU对数据进行了优化，使得GPU产生的图像分辨率
//和常规分辨率存在微小差异，造成图像色彩混乱，修复后存在绿边问题。
//测试发现，降低分辨率或者升高分辨率都可以绕开这个问题。
if (VideoAdapt.MODEL_SM_C9000.equals(Build.MODEL)) {
return getCamcorderProfile(CamcorderProfile.QUALITY_HIGH);
}
// 优先选择 1080 P的配置
CamcorderProfile camcorderProfile = getCamcorderProfile(CamcorderProfile.QUALITY_1080P);
if (camcorderProfile == null) {
camcorderProfile = getCamcorderProfile(CamcorderProfile.QUALITY_720P);
}
// 某些机型上这个 QUALITY_HIGH 有点问题，可能通过这个参数拿到的配置是1080p，所以这里也可能拿不到
if (camcorderProfile == null) {
camcorderProfile = getCamcorderProfile(CamcorderProfile.QUALITY_HIGH);
}
// 兜底
if (camcorderProfile == null) {
camcorderProfile = getCamcorderProfile(CamcorderProfile.QUALITY_480P);
}视频合成
我们的视频拍摄有段落拍摄这种场景，商家可根据事先下载的模板进行分段拍摄，最后会对每一段的视频做拼接，拼接成一个完整的mp4文件。mp4由若干个Box组成，所有数据都封装在Box中，且Box可再包含Box的被称为Container Box。mp4中Track表示一个视频或音频序列，是Sample的集合，而Sample又可分为Video Smaple和Audio Sample。Video Smaple代表一帧或一组连续视频帧，Audio Sample即为一段连续的压缩音频数据。（详见mp4文件结构。）
基于上面的业务场景需要，视频合成的基础能力我们采用mp4parser技术实现（也可用FFmpeg等其他手段）。mp4parser在拼接视频时，先将视频的音轨和视频轨进行分离，然后进行视频和音频轨的追加，最终将合成后的视频轨和音频轨放入容器里（这里的容器就是mp4的Box）。采用mp4parser技术简单高效，API设计简洁清晰，满足需求。
但我们发现某些被编码或处理过的mp4文件可能会存在特殊的Box，并且mp4parser是不支持的。经过源码分析和原因推导，发现当遇到这种特殊格式的Box时，会申请分配一个比较大的空间用来存放数据，很容易造成OOM（内存溢出），见下图所示。于是，我们对这种拼接场景下做了有效规避，仅在段落拍摄下使用mp4parser的拼接功能，保证处理过的文件不会包含这种特殊的Box。
视频裁剪
我们刚开始采用mp4parser技术完成视频裁剪，在实践中发现其精度误差存在很大的问题，甚至会影响正常的业务需求。比如禁止裁剪出3s以下的视频，但是由于mp4parser产生的精度误差，导致4-5s的视频很容易裁剪出少于3s的视频。究其原因，mp4parser只能在关键帧（又称I帧，在视频编码中是一种自带全部信息的独立帧）进行切割，这样就可能存在一些问题。比如在视频截取的起始时间位置并不是关键帧，会造成误差，无法保证精度而且是秒级误差。以下为mp4parser裁剪的关键代码：
代码语言：javascript复制public static double correctTimeToSyncSample(Track track, double cutHere, boolean next) {
double[] timeOfSyncSamples = new double[track.getSyncSamples().length];
long currentSample = 0;
double currentTime = 0;
for (int i = 0; i < track.getSampleDurations().length; i ) {
long delta = track.getSampleDurations()[i];
int index = Arrays.binarySearch(track.getSyncSamples(), currentSample 1);
if (index >= 0) {
timeOfSyncSamples[index] = currentTime;
}
currentTime = ((double) delta / (double) track.getTrackMetaData().getTimescale());
currentSample ;
}
double previous = 0;
for (double timeOfSyncSample : timeOfSyncSamples) {
if (timeOfSyncSample > cutHere) {
if (next) {
return timeOfSyncSample;
} else {
return previous;
}
}
previous = timeOfSyncSample;
}
return timeOfSyncSamples[timeOfSyncSamples.length - 1];
}
为了解决精度问题，我们废弃了mp4parser，采用MediaCodec的方案，虽然该方案会增加复杂度，但是误差精度大大降低。
方案具体实施如下：先获得目标时间的上一帧信息，对视频解码，然后根据起始时间和截取时长进行切割，最后将裁剪后的音视频信息进行压缩编码，再封装进mp4容器中，这样我们的裁剪精度从秒级误差降低到微秒级误差，大大提高了容错率。
视频处理
视频处理是整个视频能力最核心的部分，会涉及硬编解码（遵循OpenMAX框架）、OpenGL、音频处理等相关能力。
下图是视频处理的核心流程，会先将音视频做分离，并行处理音视频的编解码，并加入特效处理，最后合成进一个mp4文件中。
在实践过程中，我们遇到了一些需要特别注意的问题，比如开发时遇到的坑，严重的兼容性问题（包括硬件兼容性和系统版本兼容性问题）等。下面重点讲几个有代表性的问题。
1. 偶数宽高的编解码器
视频经过编码后输出特定宽高的视频文件时出现了如下错误，信息里仅提示了Colorformat错误，具体如下：
查阅大量资料，也没能解释清楚这个异常的存在。基于日志错误信息，并通过系统源码定位，也只是发现是了和设置的参数不兼容导致的。经过反复的试错，最后确认是部分编解码器只支持偶数的视频宽高，所以我们对视频的宽高做了偶数限制。引起该问题的核心代码如下：
代码语言：javascript复制status_t ACodec::setupVideoEncoder(const char *mime, const sp<AMessage> &msg,
sp<AMessage> &outputFormat, sp<AMessage> &inputFormat) {
if (!msg->findInt32("color-format", &tmp)) {
return INVALID_OPERATION;
}
OMX_COLOR_FORMATTYPE colorFormat =
static_cast<OMX_COLOR_FORMATTYPE>(tmp);
status_t err = setVideoPortFormatType(
kPortIndexInput, OMX_VIDEO_CodingUnused, colorFormat);
if (err != OK) {
ALOGE("[%s] does not support color format %d",
mComponentName.c_str(), colorFormat);
return err;
}
.......
}
status_t ACodec::setVideoPortFormatType(OMX_U32 portIndex,OMX_VIDEO_CODINGTYPE compressionFormat,
OMX_COLOR_FORMATTYPE colorFormat,bool usingNativeBuffers) {
......
for (OMX_U32 index = 0; index <= kMaxIndicesToCheck; index) {
format.nIndex = index;
status_t err = mOMX->getParameter(
mNode, OMX_IndexParamVideoPortFormat,
&format, sizeof(format));
if (err != OK) {
return err;
}
......
}
2. 颜色格式
我们在处理视频帧的时候，一开始获得的是从Camera读取到的基本的YUV格式数据，如果给编码器设置YUV帧格式，需要考虑YUV的颜色格式。这是因为YUV根据其采样比例，UV分量的排列顺序有很多种不同的颜色格式，Android也支持不同的YUV格式，如果颜色格式不对，会导致花屏等问题。
3. 16位对齐
这也是硬编码中老生常谈的问题了，因为H264编码需要16*16的编码块大小。如果一开始设置输出的视频宽高没有进行16字节对齐，在某些设备（华为，三星等）就会出现绿边，或者花屏。
4. 二次渲染
4.1 视频旋转
在最后的视频处理阶段，用户可以实时的看到加滤镜后的视频效果。这就需要对原始的视频帧进行二次处理，然后在播放器的Surface上渲染。首先我们需要OpenGL 的渲染环境（通过OpenGL的固有流程创建），渲染环境完成后就可以对视频的帧数据进行二次处理了。通过SurfaceTexture的updateTexImage接口，可将视频流中最新的帧数据更新到对应的GL纹理，再操作GL纹理进行滤镜、动画等处理。在处理视频帧数据的时候，首先遇到的是角度问题。在正常播放下（不利用OpenGL处理情况下）通过设置TextureView的角度（和视频的角度做转换）就可以解决，但是加了滤镜后这一方案就失效了。原因是视频的原始数据经过纹理处理再渲染到Surface上，单纯设置TextureView的角度就失效了，解决方案就是对OpenGL传入的纹理坐标做相应的旋转（依据视频的本身的角度）。
4.2 渲染停滞
视频在二次渲染后会出现偶现的画面停滞现象，主要是SurfaceTexture的OnFrameAvailableListener不返回数据了。该问题的根本原因是GPU的渲染和视频帧的读取不同步，进而导致SurfaceTexture的底层核心BufferQueue读取Buffer出了问题。下面我们通过BufferQueue的机制和核心源码深入研究下：
首先从二次渲染的工作流程入手。从图像流（来自Camera预览、视频解码、GL绘制场景等）中获得帧数据，此时OnFrameAvailableListener会回调。再调用updateTexImage()，会根据内容流中最近的图像更新SurfaceTexture对应的GL纹理对象。我们再对纹理对象做处理，比如添加滤镜等效果。SurfaceTexture底层核心管理者是BufferQueue，本身基于生产者消费者模式。
BufferQueue管理的Buffer状态分为：FREE、DEQUEUED、QUEUED、ACQUIRED、SHARED。当Producer需要填充数据时，需要先Dequeue一个Free状态的Buffer，此时Buffer的状态为DEQUEUED，成功后持有者为Producer。随后Producer填充数据完毕后，进行Queue操作，Buffer状态流转为QUEUED，且Owner变为BufferQueue，同时会回调BufferQueue持有的ConsumerListener的onFrameAvailable，进而通知Consumer可对数据进行二次处理了。Consumer先通过Acquire操作，获取处于QUEUED状态的Buffer，此时Owner为Consumer。当Consumer消费完Buffer后，会执行Release，该Buffer会流转回BufferQueue以便重用。BufferQueue核心数据为GraphicBuffer，而GraphicBuffer会根据场景、申请的内存大小、申请方式等的不同而有所不同。
SurfaceTexture的核心流程如下图：
通过上图可知，我们的Producer是Video，填充视频帧后，再对纹理进行特效处理（滤镜等），最后再渲染出来。前面我们分析了BufferQueue的工作流程，但是在Producer要填充数据、执行dequeueBuffer操作时，如果有Buffer已经QUEUED，且申请的dequeuedCount大于mMaxDequeuedBufferCount，就不会再继续申请Free Buffer了，Producer就无法DequeueBuffer，也就导致onFrameAvailable无法最终调用，核心源码如下：
代码语言：javascript复制status_t BufferQueueProducer::dequeueBuffer(int *outSlot,sp<android::Fence> *outFence, uint32_t width, uint32_t height,
PixelFormat format, uint32_t usage,FrameEventHistoryDelta* outTimestamps) {
......
int found = BufferItem::INVALID_BUFFER_SLOT;
while (found == BufferItem::INVALID_BUFFER_SLOT) {
status_t status = waitForFreeSlotThenRelock(FreeSlotCaller::Dequeue,
& found);
if (status != NO_ERROR) {
return status;
}
}
......
}
status_t BufferQueueProducer::waitForFreeSlotThenRelock(FreeSlotCaller caller,
int*found) const{
......
while (tryAgain) {
int dequeuedCount = 0;
int acquiredCount = 0;
for (int s : mCore -> mActiveBuffers) {
if (mSlots[s].mBufferState.isDequeued()) {
dequeuedCount;
}
if (mSlots[s].mBufferState.isAcquired()) {
acquiredCount;
}
}
// Producers are not allowed to dequeue more than
// mMaxDequeuedBufferCount buffers.
// This check is only done if a buffer has already been queued
if (mCore -> mBufferHasBeenQueued &&
dequeuedCount >= mCore -> mMaxDequeuedBufferCount) {
BQ_LOGE("%s: attempting to exceed the max dequeued buffer count "
"(%d)", callerString, mCore -> mMaxDequeuedBufferCount);
return INVALID_OPERATION;
}
}
.......
}
5. 码流适配
视频的监控体系发现，Android 9.0的系统出现大量的编解码失败问题，错误信息都是相同的。在MediaCodec的Configure时候出异常了，主要原因是我们强制使用了CQ码流，Android 9.0以前并无问题，但9.0及以后对CQ码流增加了新的校验机制而我们没有适配。核心流程代码如下：
代码语言：javascript复制status_t ACodec::configureCodec(
const char *mime, const sp<AMessage> &msg) {
.......
if (encoder) {
if (mIsVideo || mIsImage) {
if (!findVideoBitrateControlInfo(msg, &bitrateMode, &bitrate, &quality)) {
return INVALID_OPERATION;
}
} else if (strcasecmp(mime, MEDIA_MIMETYPE_AUDIO_FLAC)
&& !msg->findInt32("bitrate", &bitrate)) {
return INVALID_OPERATION;
}
}
.......
}
static bool findVideoBitrateControlInfo(const sp<AMessage> &msg,
OMX_VIDEO_CONTROLRATETYPE *mode, int32_t *bitrate, int32_t *quality) {
*mode = getVideoBitrateMode(msg);
bool isCQ = (*mode == OMX_Video_ControlRateConstantQuality);
return (!isCQ && msg->findInt32("bitrate", bitrate))
|| (isCQ && msg->findInt32("quality", quality));
}
9.0前并无对CQ码流的强校验，如果不支持该码流也会使用默认支持的码流，
static OMX_VIDEO_CONTROLRATETYPE getBitrateMode(const sp<AMessage> &msg) {
int32_t tmp;
if (!msg->findInt32("bitrate-mode", &tmp)) {
return OMX_Video_ControlRateVariable;
}
return static_cast<OMX_VIDEO_CONTROLRATETYPE>(tmp);
}
关于码流还有个问题，就是如果通过系统的接口isBitrateModeSupported（int mode），判断是否支持该码流可能会出现误判，究其原因是framework层写死了该返回值，而并没有从硬件层或从media_codecs.xml去获取该值。关于码流各硬件厂商支持的差异性，可能谷歌也认为码流的兼容性太碎片化，不建议用非默认的码流。
6. 音频处理
音频处理还括对音频的混音、消声等操作。在混音操作的时候，还要注意音频文件的单声道转换等问题。
其实视频问题总结起来，大部分是都会牵扯到编解码（尤其是使用硬编码），需要大量的适配工作（以上也只是部分问题，碎片化还是很严峻的），所以就需要兜底容错方案，比如加入软编。
线上监控
视频功能引入了埋点、日志、链路监控等技术手段进行线上的监控，我们可以针对监控结果进行降级或维护更新。埋点更多的是产品维度的数据收集，日志是辅助定位问题的，而链路监控则可以做到监控预警。
我们加了拍摄流程、音视频处理、视频上传流程的全链路监控，整个链路如果任何一个节点出问题都认为是整个链路的失败，若失败次数超过阈值就会通过大象或邮件进行报警，我们在适配Andorid 9.0码流问题时，最早发现也是由于链路监控的预警。所有全链路的成功率目标值均为98%，若成功率低于92%的目标阈值就会触发报警，我们会根据报警的信息和日志定位分析，该异常的影响范围，再根据影响范围确定是否热修复或者降级。
我们以拍摄流程为例，来看看链路各核心节点的监控，如下图：
容灾降级
视频功能目前只支持粗粒度的降级策略。我们在视频入口处做了开关控制，关掉后所有的视频功能都无法使用。我们通过线上监控到视频的稳定性和成功率在特定机型无法保证，导致影响用户正常的使用商家端App，可以支持针对特定设备做降级。后续我们可以做更细粒度的降级策略，比如根据P0级功能做降级，或者编解码策略的降级等。
维护更新
视频功能上线后，经历了几个稳定的版本，保持着较高的成功率。但近期收到了Sniffer（美团内部监控系统）的邮件报警，发现视频处理链路的失败次数明显增多，通过Sniffer收集的信息发现大部分都是Android 9.0的问题（也就是上面讲的Android 9.0码流适配的问题），我们在商家端5.2版本进行了修复。该问题解决后，我们的视频处理链路成功率也恢复到了98%以上。
总结和规划
视频功能上线后，稳定性、内存、CPU等一些相关指标数据比较理想。我们建设的监控体系，覆盖了视频核心业务，一些异常报警让我们能够及时发现问题并迅速对异常进行维护更新。但视频技术栈远比本文介绍的要庞大，怎么提高秒播率，怎么提高编解码效率，还有硬编解码过程中可能造成的花屏、绿边等问题都是挑战，需要更深入的研究解决。
未来我们会继续致力于提高视频处理的兼容性和效率，优化现有流程，我们会对音频和视频处理合并处理，也会引入软编和自定义编解码算法。
美团外卖大前端团队将来也会继续致力于提高用户的体验，将在实践过程中遇到的问题进行总结，继续和大家分享。敬请关注。
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