Docker搭建Webrtc-Apprtc服务器实践。最近想测试下最新的webrtc代码拥塞表现，所以想跑下最新的webrtc中自带的 AppRTCMobile程序, 网上关于Apprtc服务器的搭建文章比较多，现在浏览器和苹果端对要求使用https, 网上的介绍文章大部分不能直接使用，配置也非常繁琐。摸索之后，搞了一天，终于跑了起来，记录一下

通俗的讲网络拥塞就是网络发送的包因为链路拥堵，造成了网络包中途丢失，或者到达延迟变高。丢失和延迟要看具体网络链路上的路由器交换机等设备的设定，一般来说网络拥堵了，网络包首先会在路由器或交换机缓存一下，如果超过了路由器或交换机承载能力，则网络包丢弃。

安卓NDK开发，如何优雅的打印日志

最近给博客配置服务器，因为提交阿里备案好几天初审都没有响应，所以放弃了，转用阿里香港服务器，没有什么大的应用场景，所以用的最便宜的 1核 - 1G RAM 的配置。服务器主要用来跑我个人的博客，和一些说明文档的存放，基于 jekyll，需要安装 ruby3+的环境，中间遇到了坑，记录一下。

向谷歌WebRTC提交代码，一步步写明了向 webrtc 提交代码的步骤，最近解决了一个webrtc的bug，正好实操了一遍，记录分享一下.

GPUPixel 是一个使用C++11编写的类似GPUImage的高性能图像和视频AI美颜效果库，非常容易编译和集成，并且库文件非常小。基于GPU，并且带有内置的多种滤镜，可以实现商业级别的效果。它支持的平台包括iOS、Mac、Android、Windows和Linux，理论上可以移植到任何支持OpenGL/ES的平台

WebRTC 移除了 BBR 拥塞控制算法，给出的原因也比较简单:这个功能在试验中被引入，但在 WebRTC 的实际应用中表现不佳，从未在生产环境中使用过

按照WebRTC 官方的编译指导，安卓版本的 WebRTC 只支持在 Ubuntu 中编译。在 Ubuntu 上编译安卓的 WebRTC 代码，可能会比较繁琐，之前都是安装虚拟机，改代码特别不方便。为了简化编译过程，可以将编译环境迁移到 macOS 上，并进行适当的修改以适应 M1 或 x86 架构。

WireShark同时抓多网卡包

Android端Mediacodec 硬编限制比较多，仅支持base和high profile, 而且high profile对处理器做了限制，只支持三星的处理器: codecName.startsWith("OMX.Exynos.)"，level 仅支持3_1，详细可以查看 HardwareVideoEncoderFactory.java 文件。 记录下调用的大概流程： 1. h26...