推流是直播的第一公里，直播的推流对这个直播链路影响非常大，如果推流的网络不稳定，无论我们如何做优化，观众的体验都会很糟糕。所以也是我们排查问题的第一步，如何系统地解决这类问题需要我们对相关理论有基础的认识。
推送协议
下面就先介绍一下都有哪些推送协议，他们在直播领域的现状和优缺点：
RTMP；
WebRTC；
基于 UDP 的私有协议。
RTMP
RTMP 是 Real Time Messaging Protocol（实时消息传输协议）的首字母缩写。该协议基于 TCP，是一个协议族，包括 RTMP 基本协议及 RTMPT/RTMPS/RTMPE 等多种变种。RTMP 是一种设计用来进行实时数据通信的网络协议，主要用来在 Flash/AIR 平台和支持 RTMP 协议的流媒体/交互服务器之间进行音视频和数据通信。支持该协议的软件包括 Adobe Media Server/Ultrant Media Server/red5 等。
RTMP 是目前主流的流媒体传输协议，广泛用于直播领域，可以说市面上绝大多数的直播产品都采用了这个协议。
优点：
CDN 支持良好，主流的 CDN 厂商都支持；
协议简单，在各平台上实现容易。
缺点：
基于 TCP ，传输成本高，在弱网环境丢包率高的情况下问题显著；
不支持浏览器推送；
Adobe 私有协议，Adobe 已经不再更新。
WebRTC
WebRTC，名称源自网页即时通信（英语：Web Real-Time Communication）的缩写，是一个支持网页浏览器进行实时语音对话或视频对话的 API。
优点：
W3C 标准，主流浏览器支持程度高
Google 在背后支撑，并在各平台有参考实现；
底层基于 SRTP 和 UDP，弱网情况优化空间大；
可以实现点对点通信，通信双方延时低。
缺点：
ICE、STUN、TURN 传统 CDN 没有类似的服务提供。即时通讯
基于 UDP 的私有协议
有些直播应用会使用 UDP 做为底层协议开发自己的私有协议，因为 UDP 在弱网环境下的优势通过一些定制化的调优可以达到比较好的弱网优化效果，但同样因为是私有协议也势必有现实问题。即时通讯开发
优点：
更多空间进行定制化优化。
缺点：
开发成本高；
CDN 不友好，需要自建 CDN 或者和 CDN 达成协议；
独立作战，无法和社区一起演进。
传输网络
我们推送出去的流媒体需要传输到观众，整个链路就是传输网络，类比货运物流就是从出发地到目的地见的所有路程了，如果道路的容量不够，会引发堵车也就是网络拥塞，这时我们会改变路程也就是所谓的智能调度，但是传输网络会站在全局的角度进行调度，所以会比原子世界的调度有更好的效果，可以想象有一个上帝在天空中俯视出发地和目的地间的所有的路况信息，而且还是实时的，然后给出你一条明路，何等的神奇，但这些我们在 LiveNet 中都已经实现了。
这里先回顾一下传统的内容分发网络。
为什么要有内容分发网络，内容分发网络的由来
互联网起源于美国军方的一个内部网络，Tim Berners-Lee 是互联网发明者之一，他很早就预见到在不久的将来网络拥塞将成为互联网发展的最大障碍，于是他提出了一个学术难题，要发明一种全新的、从根本上解决问题的方法来实现互联网内容的无拥塞分发，这项学术难题最终催生出一种革新性的互联网服务——CDN 。
直播传输网络有别于传统 CDN 的痛点
随着 Live 时代的到来，直播成为当前 CDN 厂商的又一个主要的战场，那么 Live 时代 CDN 需要支持什么样的服务呢？
流媒体协议的支持，包括 RTMP，HLS ，HTTP-FLV 等；
首屏秒开，从用户点击到播放控制在秒级以内；
1~3 延迟控制，从推流端到播放端，延迟控制在 1~3 秒之间；
全球全网智能路由，可以利用整个 CDN 网络内的所有节点为某一单一用户服务，不受地域限制。随着全球一体化进程不断推进，跨区域、跨国家、跨洲的直播正变为常态，很可能主播在欧美，而用户在亚洲；
天级别的节点按需增加，中国公司出海已成大势，CDN 需要更多的海外节点，如今比拼的更多的是海外节点可以快速部署，从提出节点增加需求到节点入网提供服务，需要达到一天之内，对 CDN 运维和规划提出非常高的要求。原有的月级别规划和入网满足不了先进的要求。
传统 CDN 的链路路由
CDN 基于树状网络拓扑结构，每一层都有 GSLB (Global Server Load Balancing) 用于同一层内的多个 CDN 节点负载均衡，这样有什么好处呢？
前面提到的众多 CDN 的应用场景中，网页加速、视频加速、文件传输加速，都是同时依赖 GSLB 和 Cache 系统的，Cache 系统是整个 CDN 系统中的成本所在，设计树形结构可以最大化的节省 Cache 系统的资本投入。因为只有中心节点需要保持机会所有的 Cache 副本，向下逐级减少，到了边缘节点只需要少量的热点 Cache 就可以命中大部分 CDN 访问请求，这样极大的降低了 CDN 网络的成本，也符合当时 CDN 用户的需求，可谓双赢。
但是到了 Live 时代，直播业务是流式业务，很少涉及到 Cache 系统，基本都是播完就可以释放掉存储资源，即使因为政策原因有存储的需求也都是冷存储，对于存储的投入相对非常低廉，而且不要求存储在所有节点中，只要保证数据可回溯，可用即可。
这里的假设是：
用户能访问的最快节点一定是该区域内的边缘节点，如果该区域没有边缘节点则最快的一定是逻辑相邻的区域内的边缘节点；
边缘节点能访问的最快节点一定是该区域内的区域节点，一定不会是其他区域的节点；
区域节点到中心节点一定是最快的，这个链路的速度和带宽都是最优的。
但实际真的如此么？引入了如此多的假设真的正确么？
实际上就算理论上我们可以证明以上假设有效，但是节点规划和区域配置大都依赖于人的设计和规划，我们知道人多是不靠谱的，而且就算当时区域规划正确，谁能保证这些静态的网络规划不会因为铺设了一条光纤或者因为某些 IDC 压力过大而发生了改变呢？所以我们可以跳出树状网络拓扑结构的桎梏，探索新的适合直播加速的网络拓扑结构。