1. 问题分析与背景
在直播录制场景中，重复录制是一个常见问题。主要原因是系统可能因网络中断、重启或其他异常情况多次触发录制任务。以下是需要解决的核心问题：
如何通过唯一标识（如直播间ID、开播时间戳或直播标题哈希值）判断直播流是否已被录制。在内容更新较慢或存在重播片段时，如何利用内容指纹技术确认录制的独特性。
为了解决这些问题，我们需要结合数据库管理、实时状态同步和媒体内容分析等技术。
2. 数据库记录管理
首先，建立一个数据库表来记录每个直播流的状态和相关信息。以下是一个示例表结构：
IDRoomIDStartTimeTitleHashStatus11234562023-10-01 10:00:00abc123Recording26543212023-10-01 11:00:00def456Completed
通过查询该表，可以快速判断某个直播流是否已经被录制或正在录制。
3. 实时状态同步机制
为了确保系统在多节点环境下的一致性，可以引入分布式锁或消息队列实现状态同步。以下是使用Redis实现分布式锁的代码示例：
import redis
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def acquire_lock(room_id):
lock_key = f"lock:room:{room_id}"
return redis_client.set(lock_key, "1", nx=True, ex=60) # 锁定60秒
def release_lock(room_id):
lock_key = f"lock:room:{room_id}"
redis_client.delete(lock_key)
通过这种方式，可以避免多个实例同时处理同一直播流。
4. 内容指纹技术的应用
对于直播内容更新较慢或存在重播片段的情况，可以利用音频/视频特征提取技术生成内容指纹。以下是基于音频指纹的流程图：
graph TD;
A[获取音频数据] --> B[提取频谱特征];
B --> C[生成指纹];
C --> D[与已有指纹对比];
D --> E{是否匹配};
E --是--> F[标记为重复];
E --否--> G[保存新指纹并录制];
通过上述流程，可以有效识别重复内容，避免无效录制。
5. 综合解决方案
将上述技术整合到Lar工具中，形成完整的解决方案。具体步骤包括：
在启动录制任务前，检查数据库记录和分布式锁状态。如果未发现相关记录，则生成唯一标识并插入数据库。在录制过程中，定期提取音频/视频特征并与已有指纹对比。根据对比结果决定是否继续录制或终止任务。
通过这些措施，可以显著减少重复录制的概率。