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标签：#WebAssembly #FFmpeg #H.265 #WebCodecs #音视频开发 #前端性能

📉 前言：浏览器对 H.265 的“爱恨情仇”

为什么<video src="video.h265.mp4">在 Chrome 里放不出来？
因为 H.265 的专利池太深了。只有 Safari (即使是 iOS) 和 Edge (需硬件支持) 原生支持较好。

我们的目标是构建一套混合解码方案：

1. 优先硬解 (WebCodecs)：如果浏览器支持硬件加速（如 Chrome 94+ 的 WebCodecs），直接调用 GPU，性能起飞。
2. 降级软解 (Wasm + FFmpeg)：如果不支持，自动切换到 WebAssembly 版的 FFmpeg 进行 CPU 软解，利用 SIMD 指令集加速。

播放器架构图 (Mermaid):

🛠️ 一、 编译 FFmpeg 为 WebAssembly

这是最困难的一步。我们需要使用 Emscripten 将 C 语言编写的 FFmpeg 编译成.wasm文件。

关键编译参数：
为了性能，必须开启Multithreading (多线程)和SIMD (单指令多数据流)。

# Docker 环境下编译示例emcc\-Llibavcodec -Llibavutil -Llibswscale\-I.\-o ffmpeg-decoder.js\src/decoder.c\-sWASM=1\-sUSE_PTHREADS=1\# 开启多线程-sPTHREAD_POOL_SIZE=4\# 预分配线程池-sSIMD=1\# 开启 SIMD 加速 (关键!)-sALLOW_MEMORY_GROWTH=1\-O3# 最高优化等级

注意：src/decoder.c是你需要编写的 C 语言胶水代码，用于暴露 FFmpeg 的avcodec_send_packet和avcodec_receive_frame接口给 JS 调用。

🧬 二、 核心实现：Web Worker 中的解码循环

解码是 CPU 密集型任务，绝对不能放在主线程，否则页面会卡死。我们需要在 Web Worker 中运行 Wasm。

1. 初始化解码器 (Worker.js)

importScripts('ffmpeg-decoder.js');letdecoderModule;letcodecContext;// 初始化 Wasm 模块Module().then(module=>{decoderModule=module;// 调用 C 导出的初始化函数codecContext=decoderModule._init_h265_decoder();postMessage({type:'ready'});});self.onmessage=function(e){const{type,data}=e.data;if(type==='decode'){// data 是包含 H.265 NALU 的 Uint8Array// 1. 将数据写入 Wasm 内存 heapconstptr=decoderModule._malloc(data.length);decoderModule.HEAPU8.set(data,ptr);// 2. 调用解码// decode_frame 是 C 层封装的函数constret=decoderModule._decode_frame(codecContext,ptr,data.length);// 3. 获取 YUV 数据并传回主线程if(ret===0){// 从 Wasm 内存拷贝 Y, U, V 数据// 注意：使用 Transferable Objects (零拷贝) 提升性能constyuvData=getYUVFromWasm();postMessage({type:'render',frame:yuvData},[yuvData.buffer]);}decoderModule._free(ptr);}};

🎨 三、 高性能渲染：WebGL 处理 YUV

FFmpeg 解码出来的数据通常是YUV420p格式。
不要在 CPU 里把 YUV 转 RGB（这非常慢），要用 WebGL Shader 在 GPU 里转！

渲染流程：

1. 创建 3 个 WebGL 纹理 (Texture)，分别存放 Y、U、V 数据。
2. 编写 Fragment Shader 进行矩阵转换。

Fragment Shader (GLSL):

precision mediump float; uniform sampler2D textureY; uniform sampler2D textureU; uniform sampler2D textureV; varying vec2 vTexCoord; void main() { float y = texture2D(textureY, vTexCoord).r; float u = texture2D(textureU, vTexCoord).r - 0.5; float v = texture2D(textureV, vTexCoord).r - 0.5; // YUV 转 RGB 公式 (BT.601) float r = y + 1.402 * v; float g = y - 0.34414 * u - 0.71414 * v; float b = y + 1.772 * u; gl_FragColor = vec4(r, g, b, 1.0); }

⏱️ 四、 难点攻克：音画同步 (AV Sync)

视频能播了，但声音和画面对不上怎么办？
通常以音频时钟 (Audio Clock)为基准。

同步逻辑图 (Mermaid):

在 JS 主线程中：

functionrenderLoop(){constaudioTime=audioContext.currentTime;constframe=frameBuffer[0];// 获取队列头部的帧if(!frame)returnrequestAnimationFrame(renderLoop);constdiff=frame.pts-audioTime;if(diff<-0.03){// 视频落后超过 30ms -> 丢帧追赶frameBuffer.shift();renderLoop();}elseif(diff>0.03){// 视频超前 -> 等待下一帧绘制requestAnimationFrame(renderLoop);}else{// 同步 -> 渲染drawYUV(frame);frameBuffer.shift();requestAnimationFrame(renderLoop);}}

📊 五、 性能优化清单

为了达到 1080p 甚至 4K 的流畅播放，以下优化必不可少：

1. 开启 SIMD：在支持 SIMD 的浏览器上，软解性能提升2-3 倍。
2. SharedArrayBuffer：在主线程和 Worker 之间共享内存，避免数据拷贝开销（需要配置 HTTP Header:Cross-Origin-Opener-Policy: same-origin）。
3. OffscreenCanvas：将 Canvas 的控制权转移给 Worker，让渲染也在 Worker 线程完成，彻底解放主线程 UI。
4. WebCodecs 优先：始终检测VideoDecoderAPI。如果支持硬件解码，直接 bypass 掉 Wasm 模块，这是性能的降维打击。

🎯 总结

通过Wasm + FFmpeg + WebGL，我们填补了浏览器 H.265 支持的空白。虽然软解 4K 依然吃力（主要受限于单线程 JS 调度和 CPU 算力），但在 720p/1080p 监控流、会议流场景下，这是一套成熟且工业级的解决方案。

Next Step:
现在的方案是基于现成 MP4 文件的。尝试结合WebSocket或WebRTC，接收实时的 H.265 NALU 流（如 RTSP 转 WS），实现一个低延迟的网页版安防监控播放器。