在與同行交流過程中，發現很多同行對 WebRTC 改動太多，導緻無法更新 WebRTC 版本。而 WebRTC 開源社群的快速疊代，讓他們感到欣喜又焦慮：開源社群的疊代效果，是不是超過了他們對 WebRTC 的優化效果？我們針對特定場景優化 WebRTC 時，怎麼緊跟 WebRTC 開源社群通用的優化？
理念
簡言之，把 WebRTC 作為 Framework 使用，而不是 Library，即：WebRTC 倉庫輕量化，核心子產品插件化。
詳細的，WebRTC 作為 Framework 串聯核心子產品；核心子產品既可以以插件形式使用我們的實作，也可以 Fallback 到 WebRTC 的預設實作。目的是減少 WebRTC 沖突的可能性，提高更新 WebRTC 的靈活性。
目标：一年更新一次 WebRTC，一次花費一個人月。
架構
子產品拆解
WebRTC 的核心子產品，包括：
音頻
- ADM 采集、APM、ACM 編碼；
- NetEQ 與解碼、AM、ADM 渲染；
視訊
- 采集、編碼；
- JB、解碼、渲染；
通用
- RTP 打包與解包、FEC 生成與恢複、CC 與 Pacer、ICE、SDP 信令等。
WebRTC 在長期的演進中，API 已經具備了作為 Framework 的大部分能力。紅色的核心子產品，已經基本可以插件化，如下面的 API：
倉庫管理
light-rtc 作為 WebRTC 倉庫，我們需要保留兩個 Remote，一個是 Alibaba，一個是 Google。更新 WebRTC 時，我們從 Google 上 Pull 最新代碼， 解決沖突，然後 Push 到 Alibaba。
對插件化的子產品，我們需要放到單獨的倉庫 lrtc-plugin 裡，這樣有兩個好處：
- 對 light-rtc 倉庫改動少，減少與 Google 沖突的可能性；
- 更重要的，讓每個開發同學，在每次改動前，更主動、更有意識的思考，放到哪個倉庫更合适，否則容易慣性思維，直接改動 light-rtc。
對 lrtc-plugin 依賴的第三方庫，也應該以單獨的倉庫存在，并保留兩個 Remote，比如 Opus，這樣，即使修改了 Opus 源碼，仍然可以像更新 light-rtc 一樣，友善的單獨更新 Opus 版本。
子產品
Codec
音頻編解碼器、視訊編解碼器，是我們最常優化的部分之一：
- 新的編碼工（AV1/SCC/ROI 等）優化視訊品質和帶寬；
- 分辨率自适應，使不同能力（編碼能力、發送帶寬等）的發送端，發送不同分辨率的碼流；
- Simulcast，為不同能力（解碼能力、顯示能力、接收帶寬等）的接收端，提供不同分辨率碼流；
- SVC，提供時域/空域分層；
- 新的視訊解碼實作，規避 Mac 硬解卡死等問題；
- 新的音頻編碼器，适配商用接收端；
……
這部分插件化是相對簡單的，隻需要實作自己的 [Video|Audio][Encoder|Decoder]Factory 即可。以 Simulcast為例，在自己實作的 VideoEncoderFactory 裡，先用 WebRTC 原始的 VideoEncoderFactory，建立多個 Encoder 對象，然後封裝到一個 Simulcast Encoder 裡。
ADM
很可惜，ADM(Audio Device Module)沒有提供檢測裝置插拔的功能，需要增加 Callback 接口。
另外，雖然 WebRTC 支援樣本數量的監控，但是目前隻用于列印日志，如果想在此基礎上做更多事情（如：發現采集樣本為 0 時，重新開機采集），則單獨做一個 AudioSampleMoniter 的類，比較有利于擴充。
ADM 是一個适配難點，相信是困擾 RTC 同行的共同難題。不同作業系統、不同機型，都可能有不一樣的問題。例如：
- Mac 3.5mm 耳機插拔時，偶爾崩潰；
- Mac 擷取的裝置 ID 在插拔後發生變化，不能做持久化；
- 聯想 X1 電腦，多次插拔後，整個 Audio 背景服務失效；
- 某些 Windows 機型采集不到聲音；
- 某些手機采音權限問題；
這些修改大部分屬于 Bugfix，參考“Bugfix”章節。
APM
APM(Audio Processing Module)可能是 light-rtc 相對難處理的部分。
APM 與 NetEQ 一起，可能是 WebRTC 核心子產品中，開源價值最大的部分。在我對 APM 有限的認知裡，對 APM 常見的優化可能有：
- 混音後的遠端信号，做濾波/均衡處理。這是業界不少音頻算法的必要條件；
- 利用 Android 手機特性，優化 AECM，尤其是 Double Talk 時的效果；
- 嘯叫檢測與抑制；
- 利用機型特性，優化 AGC，提高語音音量;
下圖是 WebRTC APM 内部子產品的資料流程圖：
從圖中可以看出，APM 其實也為插件化做了準備，但是隻在近端信号的尾部、遠端信号的頭部。從 APM 構造函數上也可以看出來：
濾波/均衡，可以友善的實作一個 CustomProcessing 的 render_pre_processor。
其他的優化，遵循輕量化/插件化的理念，沒有現成的插件接口，我們可以創造新的插件接口，如嘯叫抑制，以及 AECM 優化的部分算法。
但 APM 仍然會有很多沒辦法插件化的，隻能修改 light-rtc 倉庫，如 AECM Double Talk 優化等。
AM
AM(Audio Mixer)的插件化，可以在不修改 light-rtc 的基礎上，玩出很多花樣：
- 播放本地檔案；
- 借助語音檢測算法，優化語音排序，進而選出更準确的語音做混音；
- Mono 變成 Stereo，借助 HRTF，可以在多方同時說話時提高說話人辨識度和可懂度；
- 對 RTP 方案的回放，倍速回放時變速不變調；
FEC
FEC(Forward Error Correction)，常見的修改：
- 調參，如備援度、MaxFrames、Table 類型，包括固定參數和動态自适應調參兩類，已有的插件接口 WebRTC::FecControllerFactoryInterface 即可滿足;
- RSFEC，需要創造新的插件接口；
- Opus Inband FEC。WebRTC 動态配置的 Opus FEC 參數，不能很好的解決弱網時聲音卡頓問題。這時，一個辦法是把 Opus 獨立成倉庫，直接修改 Opus 編碼器。
CC
CC(Congestion Control)，包含兩個方面，一個是 CC 算法本身，一個是 CC 關聯子產品。
算法本身，可以用不同的算法實作，如 WebRTC 預設的 goog_cc，也可以是 BBR，甚至是滿足 WebRTC::NetworkControllerFactoryInterface 接口的外部插件。
關聯子產品：
- 帶寬配置設定：不同場景可能不一樣，如視訊會議裡，需要“保音頻、保螢幕”。可以通過 rtc::BitrateAllocationStrategy 實作插件化。
- Pacer 調優：對于螢幕内容，I幀往往非常大，WebRTC 的 2.5 倍的發送帶寬，會導緻巨大的首幀時間。具體解法見仁見智。
VideoRender
Android、iOS、Mac，WebRTC 都提供了預設的實作，雖然有少量 Bug，但是基本滿足需求。
Windows 平台，早期 WebRTC 提供了 D3D 的實作，最新版已經剔除，我們可以在 lrtc-plugin 倉庫實作自己的 D3D，或者其他的渲染，如 QT OpenGL。
VideoProcess
WebRTC 并沒有提供視訊前處理（如：美顔）、後處理（如：超分辨率）的接口，但是我們完全可以像 rtc::BitrateAllocationStrategy 一樣，創造 VideoProcessInterface 接口, 并在 lrtc-plugin 倉庫裡實作。
讓 VideoProcessInterface 同時繼承 Sink 和 Source 接口，可以友善的把多個對象串聯起來。
其他 & Bugfix
其他核心子產品，如 JitterBuffer、ICE 等，目前接觸的主要是 Bugfix，還沒有發現自己定制重寫的必要。
Bugfix，往往隻能修改 light-rtc 倉庫。一方面，是盡量把 Bugfix 内聚成函數，減少對已有代碼的修改；另一方面，盡量把 Bugfix 貢獻到開源社群(Issue Tracker)，既為開源社群做了貢獻，也徹底避免了更新的沖突。
貢獻到開源社群，往往比想象的要複雜，但也更能鍛煉人。在特定場景，往往隻用了 WebRTC 一部分能力，如視訊 JitterBuffer，一個 Bugfix 可能隻考慮到了 H264，貢獻到開源社群時，則需要同時兼顧 VP8/VP9，甚至是将來的 AV1。在這個過程中，Google 工程師會在 Code Review 中與你親密切磋，其實是非常好的鍛煉機會，進一步提高對 WebRTC 的認識。
參考
- WebRTC RSFEC 詳解和剖析；
- ARTP 技術探秘之：WebRTC 中支援 RS FEC。