2. 低延迟媒体流
在我研究Stadia时发现，有些文章提到了WebRTC应用。之后我得知WebRTC是一项革新技术，非常适合这个云游戏用例。 WebRTC是一个通过简单的API，为Web浏览器和移动应用程序提供实时通信的项目。它支持端对端通信，优化了媒体，同时还具有内置的标准编解码器，例如VP8和H264。
我认为要优先考虑为用户提供最流畅的体验，而不是保证高质量的图片。所以算法有些损失是可以接受的。Google Stadia有一个额外的步骤，能减小服务器上的图像大小，并且能在渲染给其他端之前，将图像帧重新缩放为更高的质量。
- 有地理路由的分布式基础结构
无论如何优化压缩算法和代码，网络仍然是导致延迟的最关键因素。该体系结构需要一种将最近的服务器与用户配对的机制，以减少往返时间（RTT）。该体系结构包含一个协调器和多个流服务器分布在世界各地：美国西部，美国东部，欧洲，新加坡，中国。所有流服务器都是独立运行的。当一个服务器加入或离开网络时，系统可以调整其分布。因此在高流量下，添加更多服务器可实现水平扩展。
- 浏览器兼容
在用户需求最少的情况下，Cloud Gaming表现最好，也就是能在浏览器上运行。浏览器通过删除软件和安装硬件，为用户带来最舒适的游戏体验。浏览器还有助于在移动设备和台式机之间提供跨平台的灵活性。而WebRTC在支持不同浏览器方面表现出色。
- 明确区分游戏界面和服务
我认为云游戏服务是个平台。一个人应该能够把任何插件载入平台。目前，我将LibRetro与Cloud Gaming服务集成在了一起，因为LibRetro能为SNES，GBA和PS等复古游戏提供酷炫的游戏模拟器界面。
- 基于房间的多人游戏机制，团战和游戏深层链接
CloudRetro支持许多新颖的游戏玩法，例如用于复古游戏的CrowdPlay和Online MultiPlayer。如果多个用户在不同计算机上打开相同的深层链接，他们会看到同一个视频流下正在运行的游戏，甚至可以像其中玩家一样加入游戏。
此外，游戏状态存储在云空间中。这使用户可以随时在任何其他设备上继续游戏。
- 水平缩放
像任何一个SAAS一样，如今此体系也必须设计为可水平扩展。协调器-工作器设计可以增加更多的工作器，以服务更多流量。
- 不可知的云
CloudRetro基础架构托管在各种云提供商上（Digital Ocean，阿里巴巴，定制提供商），以定位不同的区域。通过bash脚本，我dockerize了基础架构，配置了网络设置，这样就不用依赖任何一个云提供商。结合使用WebRTC的NAT遍历，我们就可以把CloudRetro灵活部署在任何云平台，甚至任何用户的计算机上。
结构设计
Worker/上述的流服务器：生成游戏，运行编码管道，将编码的媒体流传输给用户。worker实例分布在世界各地，每个worker都可以同时处理多个用户会话。
协调员：负责将新用户与最适合的worker配对，进行流传输。协调器通过WebSocket与worker进行交互。
游戏状态存储：即所有游戏状态的远程中央存储。该存储具备基本功能，例如远程保存/加载。
用户流
如下图所示的步骤1和2，新用户中打开CloudRetro时，协调器会接到请求：提供前端页面和可用worker列表。然后在第3步，客户端使用HTTP ping请求，计算所有候选者的延迟。延迟列表随后会发送回协调器，以便它确定最适合为用户服务的worker最后是步骤4，开始游戏，在用户和指定worker之间建立WebRTC流连接。
Worker内部
在worker内部，游戏和流管线保持隔离状态，通过接口交换信息。现在，该交换是通过Golang Channels的内存中传输，以相同过程完成的。我们的下个目标是进一步隔离，即以不同的过程独立运行游戏。
其中的主要部件是：
- WebRTC：面向客户端的组件，加入用户输入，取消服务器的编码媒体。
- 游戏模拟器：游戏组件。借助Libretro库，该系统能够在同一进程内运行游戏，并在内部挂钩媒体和输入流。能够捕获游戏中的帧，将其发送到编码器。
- 图像/音频编码器：编码管道，系统在这里接受媒体帧，在后台进行编码，输出编码的图像/音频。
执行操作
WebRTC是CloudRetro的主构架。因此，在详细介绍我在Golang中的操作前，我想专门介绍一下WebRTC技术。这是一项很棒的技术，可以极大地帮助我达成亚秒级的延迟流。
文章地址：https://webrtchacks.com/open-source-cloud-gaming-with-webrtc/
原文作者：Thanh Nguyen
