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2026-06-04 05:46:59 +02:00
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@@ -2,190 +2,199 @@
## Symptom ## Symptom
Nach Umstieg auf WebRTC/H.264: Bild ruckelt, friert teils >1 s ein, manchmal Nach Umstieg auf WebRTC/H.264: Bild ruckelt, friert teils 1–2 s ein, manchmal
bleibt ein Einzelbild ganz stehen. Im reinen MJPEG-Modus trat das **nicht** auf. bleibt ein Einzelbild ganz stehen. Im reinen MJPEG-Modus trat das **nicht** auf.
## Messung (2026-06-03) ---
## Diagnose-Verlauf
### Schritt 1 — CPU-Messung (erste Verdachtsphase)
| Quelle | CPU | | Quelle | CPU |
|--------|-----| |--------|-----|
| System gesamt | ~40 % | | System gesamt | ~40 % |
| **Container AppRobotGo2RTC** | **~95 %** | | AppRobotGo2RTC, 1 Client | **~35 %** |
| AppRobotGo2RTC, 2 Clients (Laptop + Handy) | **65–114 %** |
| AppRobotWebcam (Node.js) | **0 %** |
`docker stats` rechnet pro Kern: **95 % ≈ ein CPU-Kern voll ausgelastet.** `docker stats` rechnet pro Kern: 114 % = mehr als ein Kern voll ausgelastet.
→ Flaschenhals ist **go2rtc (Encoding)**, nicht Netzwerk und nicht der Node-Server.
**Erkenntnis:** go2rtc re-encodiert nicht einmal pro Stream, sondern aufwändiger
pro Client-Verbindung (WebRTC-Session). Zwei Clients = fast doppelte CPU-Last.
### Schritt 2 — Browser-Client als Ursache ausgeschlossen
WebRTC `getStats()` lieferte über mehrere Minuten:
```
recv=30/s decoded=30/s dropped=0/s lost=+0 jitter=13–35ms
```
→ Server liefert alle Frames, Netz verliert nichts, Decoder schafft alles.
**Der Browser ist nicht das Problem.**
### Schritt 3 — Netz als Ursache ausgeschlossen
Zwei Browser-Fenster (Laptop + Handy) zeigen exakt dieselbe Verzögerung
für cam0 bzw. cam1 — synchron auf die Millisekunde. Ändert sich die Latenz
von cam0, ändert sie sich auf beiden Clients gleichzeitig.
→ **Das Problem sitzt in go2rtc/FFmpeg, nicht im Netz oder Browser.**
### Schritt 4 — Root Cause: FFmpeg-Flags und `exec timeout`
go2rtc generiert intern folgenden FFmpeg-Befehl:
```
-readrate_initial_burst 0.001 -re -i /dev/video2
-c:v libx264 -g 50 -profile:v high -preset:v superfast -tune:v zerolatency
```
Zwei Probleme identifiziert:
**Problem A — `-re` (Rate-Emulation für Live-Input):**
`-re` = „lies Input im Echtzeit-Takt". Für Datei-Wiedergabe gedacht.
Für eine Live-Kamera (die ohnehin Echtzeit-Frames liefert) puffert `-re`
Frames künstlich, statt sie sofort durchzureichen. Wenn der Encoder unter
Last minimal in Rückstand gerät, baut sich ein Puffer auf → variable Latenz.
`-readrate_initial_burst 0.001` macht den Start besonders langsam → erklärt
den langsamen Stream-Aufbau.
**Problem B — `-g 50` (Keyframe-Abstand 1,67 Sekunden bei 30 fps):**
H.264 überträgt zwischen Keyframes nur Differenzbilder. Der Browser kann erst
ab einem Keyframe decodieren. Nach jedem Paket-Verlust oder Neuverbindung
wartet der Browser bis zu 1,67 s auf den nächsten Keyframe → Standbild.
Da cam0 und cam1 ihre Keyframe-Takte unabhängig haben, friert mal der eine,
mal der andere ein — aber auf allen Clients gleichzeitig (wegen Schritt 3).
**Problem C — `ERR [exec] timeout` für /dev/video2 (cam1):**
go2rtc's FFmpeg für cam1 läuft gelegentlich in einen Timeout (Kamera-Init
zu langsam, USB-Bandbreitenproblem, Treiberproblem). go2rtc startet den
Encoder neu → cam1 friert für mehrere Sekunden ein, während cam0 läuft.
### Was bisher versucht wurde
| Massnahme | Ergebnis |
|-----------|----------|
| `#video=h264#video=mjpeg` entfernt → nur `#video=h264` | CPU-Last von ~95% auf ~35% reduziert |
| `getVideoPlaybackQuality()` als Überlast-Detektor | Fehlalarm (misst Render-Drops, nicht echte Überlast) |
| Umstieg auf `getStats()` (inbound-rtp) | Verlässlich, bestätigt: Client ist nicht das Problem |
| Aufwärmphase (15s nach `playing`) in Browser-Überwachung | Fehlalarme beim Stream-Aufbau beseitigt |
--- ---
## Ursachenanalyse ## Ursachen-Zusammenfassung
### Ursache 1 — Software-H.264-Encoding sättigt die CPU | Ursache | Symptom | Behebbar ohne go2rtc-Patch? |
Die Kamera liefert **MJPEG** nativ. WebRTC im Browser braucht aber **H.264**. |---------|---------|----------------------------|
go2rtc transcodiert also jeden Frame MJPEG→H.264 in Software (libx264). | `-re` + `-readrate_initial_burst 0.001` | Variable Latenz, langsamer Aufbau | Ja (anderer Source-Typ) |
Zwei Kameras parallel → ein Kern voll. Wenn der Encoder nicht nachkommt, | `-g 50` (1,67s GOP) | Bis zu 1,67s Standbild | Ja (exec: mit eigenem FFmpeg) |
stauen sich Frames → Ruckeln und Aussetzer. | Software-H.264 × 2 Kameras × n Clients | CPU-Sättigung ab 2 Clients | Ja (Hardware-Encode) |
| cam1 FFmpeg timeout | Multi-Sekunden-Freeze cam1 | Teilweise (v4l2: Source) |
> Verstärkt wurde es vorher durch `#video=h264#video=mjpeg`: das ließ go2rtc **go2rtc kann diese FFmpeg-Flags nicht per einfacher URL-Syntax konfiguriert werden.**
> **doppelt** encodieren (H.264 *und* MJPEG). Das `#video=mjpeg` ist inzwischen Sie sind hard-coded im `ffmpeg:` Source-Handler von go2rtc 1.9.x.
> in der Config entfernt — der Hauptkostenfaktor (H.264-Software-Encode) bleibt.
### Ursache 2 — Großes GOP (Keyframe-Abstand `-g 50`)
go2rtc setzt standardmäßig ein Keyframe alle 50 Frames = **1,67 s bei 30 fps**.
H.264 überträgt zwischen Keyframes nur Differenzbilder. Geht ein Paket verloren
oder verbindet sich der Client neu, **wartet der Browser bis zum nächsten Keyframe**
— bis zu 1,67 s Standbild. Das erklärt exakt das „ein Bild bleibt ganz stehen".
### Der Grundkonflikt
- **MJPEG**: kein Encode (Kamera-nativ), kein GOP → flüssig, ~200 ms, höhere Bandbreite
- **H.264/WebRTC**: ~130 ms, geringe Bandbreite → aber Encode-Last + GOP-Freezes
Wir zahlen also CPU-Last und Komplexität für ~70 ms Latenzgewinn. Ob sich das
lohnt, hängt davon ab, ob wir die CPU-Last loswerden (Hardware-Encode / native H.264).
--- ---
## Lösungsweg — geordnet nach Aufwand/Wirkung ## Lösungsweg — geordnet nach Aufwand/Wirkung
### Schritt 1 (5 min) — Prüfen: kann die Kamera H.264 nativ? ### Option A — `v4l2:` Source statt `ffmpeg:` (sofort probieren)
```bash go2rtc hat einen nativen v4l2-Treiber, der FFmpeg für den Capture umgeht:
docker exec AppRobotGo2RTC v4l2-ctl --list-formats-ext -d /dev/video0 ```yaml
# v4l2-ctl fehlt im go2rtc-Image? → auf dem Host ausführen: streams:
v4l2-ctl --list-formats-ext -d /dev/video0 cam0: "v4l2:/dev/video0#video=h264"
cam1: "v4l2:/dev/video2#video=h264"
``` ```
- **Steht „H264" in der Liste** → go2rtc kann den Stream **durchreichen** (passthrough), - Kein `-re`, kein `-readrate_initial_burst` → direkter Frame-Durchsatz
praktisch NULL Encode-Last und niedrigste Latenz. Bestfall. - Encoding (libx264) bleibt, aber ohne künstliches Puffern
- Steht nur MJPEG/YUYV → weiter mit Schritt 2. - Könnte den `exec timeout` auf cam1 beheben (anderer Kamera-Öffnungspfad)
- **Risiko:** v4l2-Source in go2rtc ist weniger getestet als ffmpeg-Source
### Schritt 2 (Hauptfix) — Hardware-Encoding (Intel QuickSync / VAAPI)
Ein ThinkCentre hat fast sicher eine Intel-iGPU mit QuickSync. Damit wandert das
H.264-Encoding von der CPU auf die GPU → **CPU von ~95 % auf ~10 %**.
### Option B — Hardware-Encoding Intel QuickSync / VAAPI
Prüfen ob GPU verfügbar: Prüfen ob GPU verfügbar:
```bash ```bash
ls -l /dev/dri # renderD128 vorhanden? ls -l /dev/dri # renderD128 vorhanden?
``` ```
Umsetzung (später): Config:
```yaml ```yaml
# beim go2rtc-Service: # go2rtc-Service: devices: + /dev/dri:/dev/dri
devices:
- /dev/video0:/dev/video0
- /dev/video2:/dev/video2
- /dev/dri:/dev/dri # ← GPU durchreichen
# in der go2rtc-Config:
streams: streams:
cam0: "ffmpeg:/dev/video0#video=h264#hardware" cam0: "ffmpeg:/dev/video0#video=h264#hardware"
cam1: "ffmpeg:/dev/video2#video=h264#hardware" cam1: "ffmpeg:/dev/video2#video=h264#hardware"
``` ```
- Encoding auf GPU → CPU von ~35 % auf ~5 %
- go2rtc erzeugt anderen FFmpeg-Befehl (h264_vaapi statt libx264)
- Ob `-re` dabei ebenfalls wegfällt: **muss am Gerät verifiziert werden**
### Schritt 3 — GOP verkürzen (gegen Freeze nach Loss/Reconnect) ### Option C — Eigener FFmpeg-Befehl via exec: Source
Standard-Format erlaubt kein `-g`. Dafür `exec:`-Source mit eigenem FFmpeg-Befehl: Vollständige Kontrolle über alle FFmpeg-Flags:
```yaml ```yaml
streams: streams:
cam0: cam0:
- "exec:ffmpeg -hide_banner -f v4l2 -input_format mjpeg -video_size 640x480 - "ffmpeg:-f v4l2 -input_format mjpeg -video_size 640x480 -framerate 30
-framerate 30 -i /dev/video0 -fflags nobuffer -flags low_delay
-c:v h264_vaapi -g 15 -bf 0 -tune zerolatency -i /dev/video0
-f rtsp {output}" -c:v libx264 -preset ultrafast -tune zerolatency -g 15 -bf 0
#video=h264"
``` ```
`-g 15` = Keyframe alle 0,5 s → Freeze nach Störung max 0,5 s statt 1,67 s. - Kein `-re` (nicht angegeben)
`-bf 0` = keine B-Frames (kein Lookahead-Delay). - `-g 15` = Keyframe alle 0,5 s → max 0,5 s Freeze
- `-fflags nobuffer -flags low_delay` = minimaler Input-Buffer
- **Problem:** go2rtc's `ffmpeg:` Source-Handler mit Custom-Args ist Version-abhängig;
korrekte Syntax muss verifiziert werden
### Schritt 4 — Stellschrauben (zusätzliche Reserve) ### Option D — Separater MediaMTX-Container
- Auflösung 640×480 → **320×240** (viertelt die Encode-Pixel) MediaMTX (rtsp-simple-server) als Zwischenstufe:
- Framerate 30 → **15 fps** (halbiert die Encode-Frequenz) ```
v4l2 → FFmpeg (eigene Flags, g=15, kein -re) → RTSP (MediaMTX) → go2rtc → WebRTC
```
- Volle FFmpeg-Kontrolle
- go2rtc liest einfach `rtsp://mediamtx:8554/cam0`
- Zusätzlicher Container, aber sauber und wartbar
### Schritt 5 (Fallback) — zurück zu MJPEG ### Option E — Fallback: MJPEG
Falls Hardware-Encode nicht verfügbar ist oder zickt: ```yaml
- **kein Encode, kein GOP → keine Freezes**, stabil flüssig streams:
- ~200 ms Latenz (statt 130 ms), höhere Bandbreite — bei 1–3 LAN-Usern egal cam0: "ffmpeg:/dev/video0#video=mjpeg"
- go2rtc liefert MJPEG direkt; Viewer: `MODE = 'mjpeg'` oder simples `<img>` ```
- Kein H.264-Encode, kein GOP, keine `-re`-Problematik
- ~200 ms Latenz (statt 130 ms) — bei 1–3 Usern und Roboter-Überwachung ausreichend
- War nachweislich stabil und flüssig
--- ---
## Entscheidungsbaum ## Empfohlene Reihenfolge
``` ```
Kamera kann H.264 nativ? ──ja──► Passthrough (Schritt 1) ✓ fertig 1. Option A (v4l2: Source) → 5 min, kein Aufwand, könnte alles lösen
│ nein 2. Option B (Hardware-Encode) → 15 min, braucht /dev/dri-Check
▼ 3. Option C (custom FFmpeg) → 30 min, volle Kontrolle
/dev/dri vorhanden? ──ja──► Hardware-Encode (Schritt 2) ✓ Hauptfix 4. Option D (MediaMTX) → 60 min, sauberste Architektur
│ nein + GOP kürzen (Schritt 3) 5. Option E (MJPEG) → 5 min, sicherer Hafen
▼
Latenz 200ms akzeptabel? ──ja──► MJPEG-Fallback (Schritt 5) ✓ robust
│ nein
▼
Auflösung/fps senken (Schritt 4), notfalls 1 Kamera
``` ```
## Empfehlung ---
Reihenfolge **1 → 2 → 3**:
1. Erst native H.264 prüfen (kostet 5 min, evtl. löst es alles).
2. Sonst Hardware-Encoding aktivieren — das ist der eigentliche Hebel gegen die 95 %.
3. Dann GOP kürzen, damit auch die Restfreezes verschwinden.
**MJPEG (Schritt 5) ist der sichere Hafen**, falls die GPU nicht mitspielt:
es war nachweislich flüssig, nur 70 ms langsamer. Für diesen Anwendungsfall
(Roboter-Überwachung, 1–3 User) völlig ausreichend.
## Hi-Res-Snapshots — Analyse (Live-Video + Foto alle ~10 s) ## Hi-Res-Snapshots — Analyse (Live-Video + Foto alle ~10 s)
Ziel: schnelles Live-Video **und** gelegentlich (≈ alle 10 s) ein hochauflösendes Foto. **Grundprinzip:** Snapshot-Auflösung = Stream-Auflösung (USB-Kamera kann nur
in einer Auflösung gleichzeitig geöffnet sein). Für Hi-Res-Fotos muss der
Stream selbst hochauflösend laufen, Browser skaliert fürs Display herunter.
### Die entscheidende Einschränkung ### Weg A — MJPEG hochauflösend (Passthrough, Option E oben)
Eine USB-Kamera kann **gleichzeitig nur in einer Auflösung** geöffnet werden. - Kamera liefert MJPEG nativ → go2rtc reicht 1:1 durch, kein Encode
Solange go2rtc das Device für den Live-Stream hält, kann kein zweiter Prozess - Snapshot: `/api/frame.jpeg` = voller Frame, native JPEG-Qualität, gratis
parallel ein höher aufgelöstes Foto ziehen (Device belegt). - CPU ~5 %, keine Freezes
- Empfohlen wenn Hardware-Encoding nicht verfügbar
→ **Snapshot-Auflösung = Stream-Auflösung.** Es gibt keinen billigen Nebenweg zu ### Weg B — H.264 Hardware-Encode + MJPEG-Passthrough (Option B oben)
einem höher aufgelösten Foto, solange der Stream klein läuft. `/api/frame.jpeg`
decodiert immer einen Frame **aus dem laufenden Stream**.
Konsequenz: Für Hi-Res-Fotos muss der **Stream selbst hochauflösend** laufen und
fürs Live-Bild im Browser heruntergerechnet werden. Der Trick ist, das billig zu halten.
### Weg A — MJPEG hochauflösend (Passthrough)
- Quelle: Kamera hochauflösend MJPEG → go2rtc reicht 1:1 durch, **kein Encode**
- Snapshot: `/api/frame.jpeg` = voller Frame, **native JPEG-Qualität**, gratis
- Live: MJPEG, im Browser auf 480 skaliert (~200 ms, war flüssig)
- CPU ~5 %, keine Freezes. Preis: höhere LAN-Bandbreite (unkritisch bei 1–3 Usern)
### Weg B — WebRTC + Hardware-Encoding ◄ favorisiert, mit Bedingung
- Quelle: Kamera hochauflösend; Live-Track H.264 **per Intel-GPU (QuickSync)**
- Live: WebRTC ~130 ms, CPU ~10 %
**Bedingung des Users: der Frame aus dem Stream MUSS hochauflösend sein.**
Antwort: **ja, per Definition** — `/api/frame.jpeg` hat dieselbe Auflösung wie der
Stream. Läuft H.264 in 1280×960, ist das Foto 1280×960. Garantiert durch die Config
(Stream-Auflösung explizit hochauflösend setzen → WebRTC überträgt hochauflösend,
Browser skaliert fürs Display herunter).
**Qualitäts-Nuance:** Ein aus H.264 decodierter Frame ist leicht verlustbehaftet
(H.264 → JPEG). Für ArUco meist ausreichend, aber nicht optimal.
**Beste Variante (Hi-Res UND native Qualität)** — erst durch HW-Encode praktikabel:
```yaml ```yaml
# Quelle hochauflösend; H.264 (GPU) für Live + MJPEG-Passthrough für Snapshot
cam0: "ffmpeg:/dev/video0#video=h264#hardware#video=mjpeg" cam0: "ffmpeg:/dev/video0#video=h264#hardware#video=mjpeg"
``` ```
- Live-Track: H.264 per GPU (billig) - Live: H.264 per GPU (~130 ms, niedrige Bandbreite)
- Snapshot-Track: MJPEG-Passthrough (gratis, kamera-nativ) - Snapshot: MJPEG-Passthrough (native Qualität, gratis)
- `/api/frame.jpeg` sollte den **MJPEG-Track** nehmen → volle Auflösung, native Qualität - Zu verifizieren: welchen Track nimmt `/api/frame.jpeg` — H.264 oder MJPEG?
- Das ist `#video=h264#video=mjpeg` wie früher — aber OHNE Flaschenhals, weil nur
H.264 die GPU nutzt und MJPEG reines Durchreichen ist.
### Vor Weg B zu verifizieren („sichergestellt" erst danach) ### Snapshot-Takt
1. `ls -l /dev/dri` → ist `renderD128` vorhanden? (Intel-GPU verfügbar) Der 10-s-Takt erzeugt keine Dauerlast: pro Foto wird ein Frame aus dem
2. Hardware-Encode testweise aktivieren (`#hardware`) → fällt CPU wirklich von 95 %? laufenden Stream abgegriffen. Trigger: Homing-Projekt ruft
3. `/api/frame.jpeg?src=cam0` abrufen → **Auflösung prüfen** (hoch?) **und Qualität** `GET /api/snapshot/cam0` alle 10 s ab (aktuell so implementiert).
4. Klären, welchen Track `/api/frame.jpeg` bei `#video=h264#hardware#video=mjpeg`
tatsächlich verwendet (MJPEG-Passthrough = native Qualität gewünscht)
> Diese 4 Checks können nicht aus der Ferne garantiert werden — sie müssen am
> ThinkCentre laufen. Erst danach ist Weg B „sichergestellt".
### Snapshot-Takt (alle ~10 s)
Der 10-s-Takt erzeugt **keine** Dauerlast: pro Foto wird nur ein Frame aus dem
ohnehin laufenden Stream abgegriffen. Trigger wahlweise:
- Pull: Homing-Projekt ruft `/api/snapshot/cam0` alle 10 s ab (aktuell so vorgesehen)
- Push: kleiner Timer im Node-Server, der das Foto ablegt / per Webhook sendet (Phase 5)

90
server.js
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@@ -6,15 +6,14 @@ const path = require('path');
const { createProxyMiddleware } = require('http-proxy-middleware'); const { createProxyMiddleware } = require('http-proxy-middleware');
const { createSnapshotRouter } = require('./src/snapshotService'); const { createSnapshotRouter } = require('./src/snapshotService');
const PORT = parseInt(process.env.PORT ?? '8444', 10); const PORT = parseInt(process.env.PORT ?? '8444', 10);
const GO2RTC_URL = process.env.GO2RTC_URL ?? 'http://localhost:1984'; const GO2RTC_URL = process.env.GO2RTC_URL ?? 'http://localhost:1984';
const GO2RTC_PORT = parseInt(process.env.GO2RTC_PORT ?? '1984', 10); const GO2RTC_PORT = parseInt(process.env.GO2RTC_PORT ?? '1984', 10);
const app = express(); const app = express();
// ── 1. Eigene Endpunkte (vor dem Proxy registrieren) ───────────────────────── // ── 1. Eigene Endpunkte (vor dem Proxy registrieren) ─────────────────────────
// Stabile Snapshot-API für das Homing-Projekt
app.use('/api/snapshot', createSnapshotRouter(GO2RTC_URL)); app.use('/api/snapshot', createSnapshotRouter(GO2RTC_URL));
app.get('/health', async (_req, res) => { app.get('/health', async (_req, res) => {
@@ -27,21 +26,18 @@ app.get('/health', async (_req, res) => {
} }
}); });
// Gibt dem Viewer die go2rtc-Port-Nummer mit – Browser baut WS direkt zu go2rtc.
// Trennung HTTP (Node) / WebSocket (go2rtc) ist sauberer als ein fragiler WS-Proxy.
app.get('/config.json', (_req, res) => { app.get('/config.json', (_req, res) => {
res.json({ go2rtcPort: GO2RTC_PORT }); res.json({ go2rtcPort: GO2RTC_PORT });
}); });
// ── 2. HTTP-Proxy zu go2rtc (nur für Script-Dateien und API ohne WS) ───────── // ── 2. HTTP-Proxy zu go2rtc ───────────────────────────────────────────────────
// /api/ws NICHT hier proxy-en – das macht der Browser direkt (s. viewer.js).
const go2rtcProxy = createProxyMiddleware({ const go2rtcProxy = createProxyMiddleware({
target: GO2RTC_URL, target: GO2RTC_URL,
changeOrigin: true, changeOrigin: true,
pathFilter: ['/api', '/video-rtc.js', '/video-stream.js'], pathFilter: ['/api', '/video-rtc.js', '/video-stream.js'],
logger: console, logger: console,
on: { on: {
error: (err, req, res) => { error: (err, _req, res) => {
console.error('[HPM] proxy error:', err.message); console.error('[HPM] proxy error:', err.message);
if (!res.headersSent) res.status(502).json({ error: 'go2rtc nicht erreichbar' }); if (!res.headersSent) res.status(502).json({ error: 'go2rtc nicht erreichbar' });
}, },
@@ -49,9 +45,70 @@ const go2rtcProxy = createProxyMiddleware({
}); });
app.use(go2rtcProxy); app.use(go2rtcProxy);
// ── 3. Statische Dateien (eigener Viewer) ──────────────────────────────────── // ── 3. Statische Dateien ──────────────────────────────────────────────────────
app.use(express.static(path.join(__dirname, 'public'))); app.use(express.static(path.join(__dirname, 'public')));
// ── 4. go2rtc Stream-Monitor (server-seitiges Logging) ───────────────────────
// Pollt alle 5 s go2rtc /api/streams und loggt Änderungen.
// Sichtbar im Portainer-Log von AppRobotWebcam.
// Logt: Producer-Starts/-Stops, Consumer-Anzahl, Timeouts/Restarts.
//
// go2rtc /api/streams liefert z.B.:
// { "cam0": { "producers": [{"url":"...","state":"running"}], "consumers": [...] } }
//
const STREAM_POLL_MS = 5000;
let prevStreamState = {};
async function pollGo2rtcStreams() {
try {
const r = await fetch(`${GO2RTC_URL}/api/streams`);
if (!r.ok) { console.warn(`[monitor] /api/streams → HTTP ${r.status}`); return; }
const streams = await r.json();
for (const [name, data] of Object.entries(streams)) {
const producers = data.producers ?? [];
const consumers = data.consumers ?? [];
const nConsumers = consumers.length;
const prev = prevStreamState[name] ?? {};
// Producer-Status
for (let i = 0; i < producers.length; i++) {
const p = producers[i];
const state = p.state ?? 'unknown';
const key = `${name}.p${i}`;
const pPrev = prevStreamState[key];
if (pPrev !== state) {
if (state === 'running') console.log(`[monitor][${name}] producer #${i} LÄUFT (${p.url ?? ''})`);
if (state === 'error') console.error(`[monitor][${name}] producer #${i} FEHLER (${p.url ?? ''})`);
if (state === 'stop') console.warn(`[monitor][${name}] producer #${i} GESTOPPT`);
if (!['running','error','stop'].includes(state))
console.log(`[monitor][${name}] producer #${i} state="${state}"`);
prevStreamState[key] = state;
}
}
// Consumer-Anzahl — nur loggen wenn sie sich ändert
if (prev.nConsumers !== nConsumers) {
console.log(`[monitor][${name}] consumers: ${prev.nConsumers ?? '?'} → ${nConsumers}`);
prevStreamState[name] = { ...prev, nConsumers };
}
}
// Streams die verschwunden sind (Timeout/Restart)
for (const name of Object.keys(prevStreamState)) {
if (name.includes('.')) continue; // skip producer-state keys
if (!streams[name]) {
console.warn(`[monitor][${name}] Stream verschwunden aus go2rtc`);
delete prevStreamState[name];
}
}
} catch (err) {
console.error('[monitor] go2rtc nicht erreichbar:', err.message);
}
}
// ── Start ───────────────────────────────────────────────────────────────────── // ── Start ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
const server = http.createServer(app); const server = http.createServer(app);
@@ -61,6 +118,13 @@ server.listen(PORT, '0.0.0.0', () => {
console.log(` go2rtc WS: ws://[host]:${GO2RTC_PORT} (Browser verbindet direkt)`); console.log(` go2rtc WS: ws://[host]:${GO2RTC_PORT} (Browser verbindet direkt)`);
console.log(` Viewer: http://0.0.0.0:${PORT}/`); console.log(` Viewer: http://0.0.0.0:${PORT}/`);
console.log(` Snapshot API: http://0.0.0.0:${PORT}/api/snapshot/cam0`); console.log(` Snapshot API: http://0.0.0.0:${PORT}/api/snapshot/cam0`);
console.log(` Stream-Monitor: alle ${STREAM_POLL_MS / 1000}s → Portainer-Log`);
// Ersten Poll nach 3 s (go2rtc braucht einen Moment zum Starten)
setTimeout(() => {
pollGo2rtcStreams();
setInterval(pollGo2rtcStreams, STREAM_POLL_MS);
}, 3000);
}); });
const shutdown = (sig) => { const shutdown = (sig) => {