websocket探索其语音、图片的能力_html/css_WEB-ITnose

websocket探索其语音、图片的能力

说到websocket想比大家不会陌生，如果陌生的话也没关系，一句话概括

“WebSocket protocol 是HTML5一种新的协议。它实现了浏览器与服务器全双工通信”

WebSocket相比较传统那些服务器推技术简直好了太多，我们可以挥手向comet和长轮询这些技术说拜拜啦，庆幸我们生活在拥有HTML5的时代~

这篇文章我们将分三部分探索websocket

首先是websocket的常见使用，其次是完全自己打造服务器端websocket，最终是重点介绍利用websocket制作的两个demo，传输图片和在线语音聊天室，let's go

一、websocket常见用法

这里介绍三种我认为常见的websocket实现……（ 注意：本文建立在node上下文环境 ）

1、socket.io

先给demo

var http = require('http'); var io = require('socket.io'); var server = http.createServer(function(req, res) { res.writeHeader(200, {'content-type': 'text/html;charset="utf-8"'}); res.end(); }).listen(8888); var socket =.io.listen(server); socket.sockets.on('connection', function(socket) { socket.emit('xxx', {options}); socket.on('xxx', function(data) { // do someting }); });

相信知道websocket的同学不可能不知道socket.io，因为socket.io太出名了，也很棒，它本身对超时、握手等都做了处理。我猜测这也是实现websocket使用最多的方式。socket.io最最最优秀的一点就是优雅降级，当浏览器不支持websocket时，它会在内部优雅降级为长轮询等，用户和开发者是不需要关心具体实现的，很方便。

不过事情是有两面性的，socket.io因为它的全面也带来了坑的地方，最重要的就是臃肿，它的封装也给数据带来了较多的通讯冗余，而且优雅降级这一优点，也伴随浏览器标准化的进行慢慢失去了光辉

Chrome	Supported in version 4+
Firefox	Supported in version 4+
Internet Explorer	Supported in version 10+
Opera	Supported in version 10+
Safari	Supported in version 5+

在这里不是指责说socket.io不好，已经被淘汰了，而是有时候我们也可以考虑一些其他的实现~

2、http模块

刚刚说了socket.io臃肿，那现在就来说说便捷的，首先demo

var http = require(‘http’); var server = http.createServer(); server.on(‘upgrade’, function(req) { console.log(req.headers); }); server.listen(8888);

很简单的实现，其实socket.io内部对websocket也是这样实现的，不过后面帮我们封装了一些handle处理，这里我们也可以自己去加上，给出两张socket.io中的源码图

3、ws模块

后面有个例子会用到，这里就提一下，后面具体看~

二、自己实现一套server端websocket

刚刚说了三种常见的websocket实现方式，现在我们想想，对于开发者来说

websocket相对于传统http数据交互模式来说，增加了服务器推送的事件，客户端接收到事件再进行相应处理，开发起来区别并不是太大啊

那是因为那些模块已经帮我们将 数据帧解析 这里的坑都填好了，第二部分我们将尝试自己打造一套简便的服务器端websocket模块

感谢次碳酸钴的研究帮助， 我在这里这部分只是简单说下，如果对此有兴趣好奇的请百度【web技术研究所】

自己完成服务器端websocket主要有两点，一个是使用net模块接受数据流，还有一个是对照官方的帧结构图解析数据，完成这两部分就已经完成了全部的底层工作

首先给一个客户端发送websocket握手报文的抓包内容

客户端代码很简单

ws = new WebSocket("ws://127.0.0.1:8888");

服务器端要针对这个key验证，就是讲key加上一个特定的字符串后做一次sha1运算，将其结果转换为base64送回去

var crypto = require('crypto'); var WS = '258EAFA5-E914-47DA-95CA-C5AB0DC85B11'; require('net').createServer(function(o) { var key; o.on('data',function(e) { if(!key) { // 获取发送过来的KEY key = e.toString().match(/Sec-WebSocket-Key: (.+)/)[1]; // 连接上WS这个字符串，并做一次sha1运算，最后转换成Base64 key = crypto.createHash('sha1').update(key+WS).digest('base64'); // 输出返回给客户端的数据，这些字段都是必须的 o.write('HTTP/1.1 101 Switching Protocols\r\n'); o.write('Upgrade: websocket\r\n'); o.write('Connection: Upgrade\r\n'); // 这个字段带上服务器处理后的KEY o.write('Sec-WebSocket-Accept: '+key+'\r\n'); // 输出空行，使HTTP头结束 o.write('\r\n'); } }); }).listen(8888);

这样握手部分就已经完成了，后面就是数据帧解析与生成的活了

先看下官方提供的帧结构示意图

简单介绍下

FIN为是否结束的标示

RSV为预留空间，0

opcode标识数据类型，是否分片，是否二进制解析，心跳包等等

给出一张opcode对应图

MASK是否使用掩码

Payload len和后面extend payload length表示数据长度，这个是最麻烦的

PayloadLen只有7位，换成无符号整型的话只有0到127的取值，这么小的数值当然无法描述较大的数据，因此规定当数据长度小于或等于125时候它才作为数据长度的描述，如果这个值为126，则时候后面的两个字节来储存数据长度，如果为127则用后面八个字节来储存数据长度

Masking-key掩码

下面贴出解析数据帧的代码

function decodeDataFrame(e) { var i = 0, j,s, frame = { FIN: e[i] >> 7, Opcode: e[i++] & 15, Mask: e[i] >> 7, PayloadLength: e[i++] & 0x7F }; if(frame.PayloadLength === 126) { frame.PayloadLength = (e[i++] } if(frame.PayloadLength === 127) { i += 4; frame.PayloadLength = (e[i++] } if(frame.Mask) { frame.MaskingKey = [e[i++], e[i++], e[i++], e[i++]]; for(j = 0, s = []; j s.push(e[i+j] ^ frame.MaskingKey[j%4]); } } else { s = e.slice(i, i+frame.PayloadLength); } s = new Buffer(s); if(frame.Opcode === 1) { s = s.toString(); } frame.PayloadData = s; return frame; }

然后是生成数据帧的

function encodeDataFrame(e) { var s = [], o = new Buffer(e.PayloadData), l = o.length; s.push((e.FIN if(l s.push(l); } else if(l s.push(126, (l&0xFF00) >> 8, l&0xFF); } else { s.push(127, 0, 0, 0, 0, (l&0xFF000000) >> 24, (l&0xFF0000) >> 16, (l&0xFF00) >> 8, l&0xFF); } return Buffer.concat([new Buffer(s), o]); }

都是按照帧结构示意图上的去处理，在这里不细讲，文章重点在下一部分，如果对这块感兴趣的话可以移步web技术研究所~

三、websocket传输图片和websocket语音聊天室

正片环节到了，这篇文章最重要的还是展示一下websocket的一些使用场景

1、传输图片

我们先想想传输图片的步骤是什么，首先服务器接收到客户端请求，然后读取图片文件，将二进制数据转发给客户端，客户端如何处理？当然是使用FileReader对象了

先给客户端代码

var ws = new WebSocket("ws://xxx.xxx.xxx.xxx:8888"); ws.onopen = function(){ console.log("握手成功"); }; ws.onmessage = function(e) { var reader = new FileReader(); reader.onload = function(event) { var contents = event.target.result; var a = new Image(); a.src = contents; document.body.appendChild(a); } reader.readAsDataURL(e.data); };

接收到消息，然后readAsDataURL，直接将图片base64添加到页面中

转到服务器端代码

fs.readdir("skyland", function(err, files) { if(err) { throw err; } for(var i = 0; i fs.readFile('skyland/' + files[i], function(err, data) { if(err) { throw err; } o.write(encodeImgFrame(data)); }); } }); function encodeImgFrame(buf) { var s = [], l = buf.length, ret = []; s.push((1 if(l s.push(l); } else if(l s.push(126, (l&0xFF00) >> 8, l&0xFF); } else { s.push(127, 0, 0, 0, 0, (l&0xFF000000) >> 24, (l&0xFF0000) >> 16, (l&0xFF00) >> 8, l&0xFF); } return Buffer.concat([new Buffer(s), buf]); }

注意 s.push((1 这一句，这里等于直接把opcode写死了为2，对于Binary Frame，这样客户端接收到数据是不会尝试进行toString的，否则会报错~

代码很简单，在这里向大家分享一下websocket传输图片的速度如何

测试很多张图片，总共8.24M

普通静态资源服务器需要20s左右（服务器较远）

cdn需要2.8s左右

那我们的websocket方式呢？？！

答案是同样需要20s左右，是不是很失望……速度就是慢在传输上，并不是服务器读取图片，本机上同样的图片资源，1s左右可以完成……这样看来数据流也无法冲破距离的限制提高传输速度

下面我们来看看websocket的另一个用法~

用websocket搭建语音聊天室

先来整理一下语音聊天室的功能

用户进入频道之后从麦克风输入音频，然后发送给后台转发给频道里面的其他人，其他人接收到消息进行播放

看起来难点在两个地方，第一个是音频的输入，第二是接收到数据流进行播放

先说音频的输入，这里利用了HTML5的getUserMedia方法，不过注意了， 这个方法上线是有大坑的 ，最后说，先贴代码

if (navigator.getUserMedia) { navigator.getUserMedia( { audio: true }, function (stream) { var rec = new SRecorder(stream); recorder = rec; }) }

第一个参数是{audio: true}，只启用音频，然后创建了一个SRecorder对象，后续的操作基本上都在这个对象上进行。此时如果 代码运行在本地的话 浏览器应该提示你是否启用麦克风输入，确定之后就启动了

接下来我们看下SRecorder构造函数是啥，给出重要的部分

var SRecorder = function(stream) { …… var context = new AudioContext(); var audioInput = context.createMediaStreamSource(stream); var recorder = context.createScriptProcessor(4096, 1, 1); …… }

AudioContext是一个音频上下文对象，有做过声音过滤处理的同学应该知道“一段音频到达扬声器进行播放之前，半路对其进行拦截，于是我们就得到了音频数据了，这个拦截工作是由window.AudioContext来做的，我们所有对音频的操作都基于这个对象”，我们可以通过AudioContext创建不同的AudioNode节点，然后添加滤镜播放特别的声音

录音原理一样，我们也需要走AudioContext，不过多了一步对麦克风音频输入的接收上，而不是像往常处理音频一下用ajax请求音频的ArrayBuffer对象再decode，麦克风的接受需要用到createMediaStreamSource方法，注意这个参数就是getUserMedia方法第二个参数的参数

再说createScriptProcessor方法，它官方的解释是：

Creates a ScriptProcessorNode, which can be used for direct audio processing via JavaScript.

——————

概括下就是这个方法是使用JavaScript去处理音频采集操作

终于到音频采集了！胜利就在眼前！

接下来让我们把麦克风的输入和音频采集相连起来

audioInput.connect(recorder); recorder.connect(context.destination);

context.destination官方解释如下

The destination property of the AudioContext interface returns an  AudioDestinationNode representing the final destination of all audio in the context. 

——————

context.destination返回代表在环境中的音频的最终目的地。

好，到了此时，我们还需要一个监听音频采集的事件

recorder.onaudioprocess = function (e) { audioData.input(e.inputBuffer.getChannelData(0)); }

audioData是一个对象，这个是在网上找的，我就加了一个clear方法因为后面会用到，主要有那个encodeWAV方法很赞，别人进行了多次的音频压缩和优化，这个最后会伴随完整的代码一起贴出来

此时整个 用户进入频道之后从麦克风输入音频 环节就已经完成啦，下面就该是向服务器端发送音频流，稍微有点蛋疼的来了，刚才我们说了，websocket通过opcode不同可以表示返回的数据是文本还是二进制数据，而我们onaudioprocess中input进去的是数组，最终播放声音需要的是Blob，{type: 'audio/wav'}的对象，这样我们就必须要在发送之前将数组转换成WAV的Blob，此时就用到了上面说的encodeWAV方法

服务器似乎很简单，只要转发就行了

本地测试确实可以， 然而天坑来了！ 将程序跑在服务器上时候调用getUserMedia方法提示我必须在一个安全的环境，也就是需要https，这意味着ws也必须换成wss…… 所以服务器代码就没有采用我们自己封装的握手、解析和编码了，代码如下

var https = require('https'); var fs = require('fs'); var ws = require('ws'); var userMap = Object.create(null); var options = { key: fs.readFileSync('./privatekey.pem'), cert: fs.readFileSync('./certificate.pem') }; var server = https.createServer(options, function(req, res) { res.writeHead({ 'Content-Type' : 'text/html' }); fs.readFile('./testaudio.html', function(err, data) { if(err) { return ; } res.end(data); }); }); var wss = new ws.Server({server: server}); wss.on('connection', function(o) { o.on('message', function(message) { if(message.indexOf('user') === 0) { var user = message.split(':')[1]; userMap[user] = o; } else { for(var u in userMap) { userMap[u].send(message); } } }); }); server.listen(8888);

代码还是很简单的，使用https模块，然后用了开头说的ws模块，userMap是模拟的频道，只实现转发的核心功能

使用ws模块是因为它配合https实现wss实在是太方便了，和逻辑代码0冲突

https的搭建在这里就不提了，主要是需要私钥、CSR证书签名和证书文件，感兴趣的同学可以了解下（不过不了解的话在现网环境也用不了getUserMedia……）

下面是完整的前端代码

var a = document.getElementById('a'); var b = document.getElementById('b'); var c = document.getElementById('c'); navigator.getUserMedia = navigator.getUserMedia || navigator.webkitGetUserMedia; var gRecorder = null; var audio = document.querySelector('audio'); var door = false; var ws = null; b.onclick = function() { if(a.value === '') { alert('请输入用户名'); return false; } if(!navigator.getUserMedia) { alert('抱歉您的设备无法语音聊天'); return false; } SRecorder.get(function (rec) { gRecorder = rec; }); ws = new WebSocket("wss://x.x.x.x:8888"); ws.onopen = function() { console.log('握手成功'); ws.send('user:' + a.value); }; ws.onmessage = function(e) { receive(e.data); }; document.onkeydown = function(e) { if(e.keyCode === 65) { if(!door) { gRecorder.start(); door = true; } } }; document.onkeyup = function(e) { if(e.keyCode === 65) { if(door) { ws.send(gRecorder.getBlob()); gRecorder.clear(); gRecorder.stop(); door = false; } } } } c.onclick = function() { if(ws) { ws.close(); } } var SRecorder = function(stream) { config = {}; config.sampleBits = config.smapleBits || 8; config.sampleRate = config.sampleRate || (44100 / 6); var context = new AudioContext(); var audioInput = context.createMediaStreamSource(stream); var recorder = context.createScriptProcessor(4096, 1, 1); var audioData = { size: 0          //录音文件长度 , buffer: []     //录音缓存 , inputSampleRate: context.sampleRate    //输入采样率 , inputSampleBits: 16       //输入采样数位 8, 16 , outputSampleRate: config.sampleRate    //输出采样率 , oututSampleBits: config.sampleBits       //输出采样数位 8, 16 , clear: function() { this.buffer = []; this.size = 0; } , input: function (data) { this.buffer.push(new Float32Array(data)); this.size += data.length; } , compress: function () { //合并压缩 //合并 var data = new Float32Array(this.size); var offset = 0; for (var i = 0; i data.set(this.buffer[i], offset); offset += this.buffer[i].length; } //压缩 var compression = parseInt(this.inputSampleRate / this.outputSampleRate); var length = data.length / compression; var result = new Float32Array(length); var index = 0, j = 0; while (index result[index] = data[j]; j += compression; index++; } return result; } , encodeWAV: function () { var sampleRate = Math.min(this.inputSampleRate, this.outputSampleRate); var sampleBits = Math.min(this.inputSampleBits, this.oututSampleBits); var bytes = this.compress(); var dataLength = bytes.length * (sampleBits / 8); var buffer = new ArrayBuffer(44 + dataLength); var data = new DataView(buffer); var channelCount = 1;//单声道 var offset = 0; var writeString = function (str) { for (var i = 0; i data.setUint8(offset + i, str.charCodeAt(i)); } }; // 资源交换文件标识符 writeString('RIFF'); offset += 4; // 下个地址开始到文件尾总字节数,即文件大小-8 data.setUint32(offset, 36 + dataLength, true); offset += 4; // WAV文件标志 writeString('WAVE'); offset += 4; // 波形格式标志 writeString('fmt '); offset += 4; // 过滤字节,一般为 0x10 = 16 data.setUint32(offset, 16, true); offset += 4; // 格式类别 (PCM形式采样数据) data.setUint16(offset, 1, true); offset += 2; // 通道数 data.setUint16(offset, channelCount, true); offset += 2; // 采样率,每秒样本数,表示每个通道的播放速度 data.setUint32(offset, sampleRate, true); offset += 4; // 波形数据传输率 (每秒平均字节数) 单声道×每秒数据位数×每样本数据位/8 data.setUint32(offset, channelCount * sampleRate * (sampleBits / 8), true); offset += 4; // 快数据调整数 采样一次占用字节数 单声道×每样本的数据位数/8 data.setUint16(offset, channelCount * (sampleBits / 8), true); offset += 2; // 每样本数据位数 data.setUint16(offset, sampleBits, true); offset += 2; // 数据标识符 writeString('data'); offset += 4; // 采样数据总数,即数据总大小-44 data.setUint32(offset, dataLength, true); offset += 4; // 写入采样数据 if (sampleBits === 8) { for (var i = 0; i var s = Math.max(-1, Math.min(1, bytes[i])); var val = s val = parseInt(255 / (65535 / (val + 32768))); data.setInt8(offset, val, true); } } else { for (var i = 0; i var s = Math.max(-1, Math.min(1, bytes[i])); data.setInt16(offset, s } } return new Blob([data], { type: 'audio/wav' }); } }; this.start = function () { audioInput.connect(recorder); recorder.connect(context.destination); } this.stop = function () { recorder.disconnect(); } this.getBlob = function () { return audioData.encodeWAV(); } this.clear = function() { audioData.clear(); } recorder.onaudioprocess = function (e) { audioData.input(e.inputBuffer.getChannelData(0)); } }; SRecorder.get = function (callback) { if (callback) { if (navigator.getUserMedia) { navigator.getUserMedia( { audio: true }, function (stream) { var rec = new SRecorder(stream); callback(rec); }) } } } function receive(e) { audio.src = window.URL.createObjectURL(e); }

注意：按住a键说话，放开a键发送

自己有尝试不按键实时对讲，通过setInterval发送，但发现杂音有点重，效果不好，这个需要encodeWAV再一层的封装，多去除环境杂音的功能，自己选择了更加简便的按键说话的模式

这篇文章里首先展望了websocket的未来，然后按照规范我们自己尝试解析和生成数据帧，对websocket有了更深一步的了解

最后通过两个demo看到了websocket的潜力，关于语音聊天室的demo涉及的较广，没有接触过AudioContext对象的同学最好先了解下AudioContext

文章到这里就结束啦~有什么想法和问题欢迎大家提出来一起讨论探索~

感谢作者： TAT.vorshen

原文来自： http://www.alloyteam.com/2015/12/websockets-ability-to-explore-it-with-voice-pictures/