KO
|
EN
gitlite — search
Search
#javascript
#python
#hacktoberfest
#react
#ai
#typescript
#llm
#go
#golang
#android
#machine-learning
#rust
#deep-learning
#linux
VideoCall-System
★ 9
Open GitHub ↗
No description available.
Download README (.md)
Explore Similar Repositories
Neuron-Companion
:
No description available.
PLE_Economic_Agency_Index
:
Public heatmap of US per county EAI (Economic Agency Index
a2a-template-langgraph
:
A production-ready agent server built with LangGraph that implements the Agent-to-Agent (A2A) protocol
sigma_connect_ha
:
Provides real-time status updates, sensor info, and alarm control via local network connection to Sigma Ixion alarm systems.
media-controller
:
A media controller project
// repository documentation
Was this content helpful?
★ 0
(0 ratings)
Select Rating:
★
★
★
★
★
Submit Feedback
Recent Feedback
×
Download README
Do you want to download the
README.md
file for
VideoCall-System
?
Download (.md)
# 🎥 Meeting System - Go/WebRTC 视频会议平台 演示地址：https://www.safemeeting.top 主工程位于 `meeting-system/`，包含网关、微服务、监控栈与已构建的 Web 客户端。默认通过 Docker Compose 运行，也提供远程、GPU 与 K8s 示例。 ## 项目概览 - **微服务**：`user-service`（用户与认证）、`signaling-service`（WebSocket 信令）、`meeting-service`（会议/参会者）、`media-service`（媒体/录制），可选 `ai-inference-service`（AI 推理）。 - **基础设施**：PostgreSQL、Redis、Kafka（队列/事件总线）、MongoDB（AI 数据，可选）、MinIO、etcd。 - **网关与前端**：Nginx 负责反代与静态文件；`frontend/dist` 已内置编译产物。 - **可观测性**：Prometheus + Alertmanager、Jaeger、Grafana、Loki/Promtail 开箱即用。 - **AI 能力**：通过 `ai-inference-service` 直连 Triton（GPU）。本地 `docker-compose.yml` 默认注释该服务，远程/独立 GPU 方案见 `docs/DEPLOYMENT/`。 ## 前置要求 - Docker 20+、Docker Compose v2+ - CPU 8C/16G 起步；如启用 AI+GPU，需要可用的 NVIDIA 驱动/CUDA - 外网可拉取镜像，已安装 `git`、`curl` - 建议预先创建 `meeting-system/.env` 管理密钥与凭据 ## 快速启动 ```bash cd meeting-system docker compose up -d ``` 默认入口：`http://localhost:8800`。 如需 AI 推理，可改用 `docker-compose.remote.yml` 或 `deployment/gpu-ai/docker-compose.gpu-ai.yml` 启动带 Triton/AI 的组合。 必须提前设置（可写入 `meeting-system/.env`）： - `JWT_SECRET`：强随机值 - `ALLOWED_ORIGINS`：允许的前端域名/端口（逗号分隔） - TLS 证书放在 `meeting-system/nginx/ssl/`（`fullchain.pem` / `privkey.pem`） 建议同步修改数据库/MinIO/Kafka/Redis 的默认密码，并确认暴露端口未被占用。 常用命令： ```bash docker compose ps # 查看状态 docker compose logs -f nginx # 查看网关日志 curl http://localhost:8800/health # 健康检查 ``` ## 栈与端口 | 角色 | 端口/入口 | 说明 | | --- | --- | --- | | Nginx 网关 | 8800/443 | 统一 HTTP/WS 入口，托管前端 | | user-service | 8080 | 注册/登录、JWT、CSRF | | signaling-service | 8081 | WebSocket `/ws/signaling`，会话/房间状态 | | meeting-service | 8082 | 会议 CRUD、参会者、录制元数据 | | media-service | 8083 | 媒体上传/下载、录制控制、WebRTC 辅助 | | ai-inference-service* | 8085 | AI 推理 HTTP/gRPC，依赖 Triton（可选） | | PostgreSQL / Redis / Kafka / MongoDB / MinIO / etcd | 内网 | 仅容器内访问 | | Prometheus / Alertmanager / Jaeger / Grafana / Loki | 8801~8805 | 监控与日志 | \* `ai-inference-service` 与 `triton` 默认不在基础 compose 中启动。 ## 架构速览 ```mermaid graph LR Client["Web 客户端\n(frontend/dist)"] -->|HTTP/WS/WebRTC| Nginx["Nginx 网关\n8800/443"] Nginx --> User["user-service\n8080"] Nginx --> Meeting["meeting-service\n8082"] Nginx -->|WS| Signal["signaling-service\n8081"] Nginx --> Media["media-service\n8083"] Nginx -->|/api/v1/ai/*| AI["ai-inference-service\n8085\n(可选)"] User & Meeting & Media --> PG["PostgreSQL"] Signal & Meeting --> Redis["Redis"] Media --> Minio["MinIO"] AI --> Mongo["MongoDB(可选)"] AI --> Triton["Triton GPU 8000\n(可选)"] subgraph Obs["可观测性"] Prom["Prometheus 8801"]:::obs Graf["Grafana 8804"]:::obs Jaeger["Jaeger 8803"]:::obs Loki["Loki 8805"]:::obs end classDef obs fill:#f0fdf4,stroke:#10b981; ``` 完整数据流与依赖请参考 `meeting-system/docs/ARCHITECTURE_DIAGRAM.md`。 ### 数据与调用流 ```mermaid sequenceDiagram participant Browser participant Nginx participant UserSvc participant MeetSvc participant SignalSvc participant MediaSvc participant AISvc participant PG as Postgres participant Redis participant MinIO participant Kafka participant Triton Browser->>Nginx: GET /api/v1/auth/login Nginx->>UserSvc: /api/v1/auth/login UserSvc-->>PG: R/W 用户 UserSvc-->>Nginx: JWT+CSRF Browser->>Nginx: WS /ws/signaling Nginx->>SignalSvc: WS 透传 SignalSvc-->>Redis: 房间/会话状态 Browser->>Nginx: POST /api/v1/meetings Nginx->>MeetSvc: 创建会议 MeetSvc-->>PG: R/W 会议 Browser->>Nginx: 媒体/录制请求 Nginx->>MediaSvc: 媒体/录制接口 MediaSvc-->>MinIO: 文件写入 MediaSvc-->>PG: 元数据 MediaSvc-->>Kafka: 异步任务 Browser->>Nginx: POST /api/v1/ai/asr Nginx->>AISvc: AI 请求 AISvc-->>Triton: 推理 AISvc-->>Nginx: 结果 ``` ### 服务交互图 ```mermaid flowchart LR subgraph Client["Browser / WebRTC"] end subgraph Gateway["Nginx"] Nginx end subgraph Services["Go 微服务"] User["user-service"] Meet["meeting-service"] Signal["signaling-service"] Media["media-service"] AI["ai-inference-service\n(可选)"] end subgraph Data["存储/队列"] PG[(PostgreSQL)] R[(Redis)] M[(MinIO)] K[(Kafka)] Mg[(Mongo 可选)] end subgraph AI["Triton GPU (可选)"] T["Triton"] end subgraph Obs["观测"] Prom["Prometheus"] Jaeger["Jaeger"] Loki["Loki"] end Client -->|HTTP/WS| Nginx Nginx --> User Nginx --> Meet Nginx --> Signal Nginx --> Media Nginx --> AI User --> PG Meet --> PG Signal --> R Meet --> R Media --> PG Media --> M Media --> K AI --> T AI --> Mg Services --> K Services --> Prom Services --> Jaeger Services --> Loki ``` 交互要点： - 用户/会议/信令/媒体统一经 Nginx 进入对应微服务；WS 信令透传至 `signaling-service`。 - 状态与会话：Redis 维护房间/会话/限流；Postgres 存储核心业务数据；MinIO 持久化录制/媒资；Kafka 承载任务与事件（`meeting.*`）。 - AI：`ai-inference-service` 可选，调用 Triton GPU，结果可落 Mongo（按需）；上游由 Nginx upstream 负载。 - 观测：各服务 `/metrics` 采集到 Prometheus，Trace 到 Jaeger，日志到 Loki；默认 compose 已内置。 ## 目录与文档 - `meeting-system/README.md`：后端与运维总览 - `meeting-system/docs/`：架构、API、部署、客户端、开发/测试 - `meeting-system/deployment/`：K8s、GPU AI、远程部署示例 - `meeting-system/nginx/`：网关与 AI upstream 模板 - `meeting-system/monitoring/`：Prometheus/Grafana/Loki 配置 ## 开发与测试 - 基础依赖就绪后，可在对应子目录执行 `go run . -config=...` 启动单个服务。 - 集成测试脚本：`meeting-system/backend/tests/run_all_tests.sh`、`quick_integration_test.sh`、`test_nginx_gateway.sh`。 - 端到端脚本：`meeting-system/tests/e2e_queue_integration_test.{sh,py}`（含信令与可选 AI）。 ## 监控与日志 - 指标：各服务 `/metrics` → Prometheus（8801） - Trace：Jaeger UI `http://localhost:8803` - 日志：Loki（8805），在 Grafana Explore 查询 更多细节、部署与客户端调用示例请查阅 `meeting-system/docs/README.md`。如启动异常，先检查 `docker compose ps`、`docker compose logs -f nginx`，并确保 8800/443 等端口未被占用。 ## 常见问题 - **401/403**：确认 `JWT_SECRET` 一致且前端携带最新 Token，必要时重新登录。 - **容器未起**：检查内存/端口占用，`docker compose ps` 查看健康状态。 - **AI 404/报错**：确保已启用 `ai-inference-service`+Triton 且模型配置匹配。 - **录制/上传失败**：核对 MinIO 凭据、桶名称与磁盘空间。 - **Kafka 未消费**：检查 `docker compose logs -f kafka`，使用 `kafka-topics.sh --list` 与 `kafka-consumer-groups.sh --describe` 查看主题与滞后；必要时降低到内存队列以排查。 ## 架构概要（含 Kafka / K8s） - **核心栈**：Nginx 网关托管前端并反代 Go 微服务（user/meeting/signaling/media）；Kafka 作为任务队列与事件总线（主题前缀 `meeting.*`）；存储由 PostgreSQL + Redis + MinIO 组成，AI 能力由可选 `ai-inference-service` + Triton 提供。 - **可观测性**：Prometheus/Alertmanager/Jaeger/Grafana/Loki 默认随 compose 启动，所有服务暴露 `/metrics` 与 trace。 - **K8s 部署**：`deployment/k8s/` 提供 kustomize 示例，内置单节点 KRaft Kafka 与 `emptyDir` 存储；生产需改为外部 Kafka/DB/对象存储 + PVC + Ingress/证书，并在 `services.yaml` 中替换镜像与凭据。 - **扩展与高可用**：user/meeting/signaling/media/ai 可横向扩容；Kafka/Redis/Postgres/MinIO 建议使用托管或集群版；AI 上游可通过 Nginx upstream 挂载多 GPU 节点。
