概述
火山引擎 RTC 在互娱场景下的最佳实践
杨若扬 字节跳动技术团队
- 火山引擎 RTC 在互娱场景下的最佳实践
- 印象比较深的是智能合流，即客户端做合流，减轻SFU服务器的压力。
- 云渲染的部署优化？
- 单人直播RTMP 直推rtmp服务器。
- 多人RTC连麦 直推rtc服务器
- 对音频的智能选流。
火山引擎 RTC
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火山引擎 RTC 脱胎于字节跳动自研的 RTC 技术中台。目前，字节跳动旗下约 40+ 业务产品都由此技术中台提供底层 RTC 服务，其中不乏抖音这样亿级 DAU 的国民应用。
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除了互娱场景之外，火山引擎 RTC 也在在线教育、游戏语音、企业通信等领域拓展服务场景。目前，火山引擎 RTC 的月用量已经达到了百亿分钟级别，并仍在快速增长。
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本文将分享火山引擎 RTC 在互娱场景下的最佳实践，主要包括千人聊天、直播连麦和云渲染这三个具体场景。
千人聊天的技术挑战
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千人聊天场景来源于 2021 年初非常火爆的语音沙龙场景。千人聊天场景下，一个频道需要支持多至上千个参与者，频道内所有有麦的用户（主播）都可以就频道话题进行发言。
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从技术角度来讲，主播数量的每一点增大都会额外带来巨大的计算量。假设主播数量是 n，且每个主播都开麦，那么，每个主播都要订阅除自己以外所有主播的音
最后
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