PJProject项目中实现SIP与RTP流量分离的技术方案
2025-07-02 04:27:18作者:田桥桑Industrious
在基于PJProject开发VoIP应用时,我们经常需要将控制平面(SIP)和用户平面(RTP)的流量分离到不同的网络接口上。这种分离对于提高系统安全性、优化网络流量管理以及满足特定网络架构需求都非常重要。
核心实现原理
PJProject通过两个关键配置项来实现SIP和RTP流量的分离:
- 传输层配置(pjsua_acc_set_transport):用于指定SIP信令使用的传输通道
- RTP配置(pjsua_acc_config.rtp_cfg):用于控制媒体流的传输设置
详细配置方法
SIP信令传输配置
要指定SIP信令使用特定的网络接口,我们需要创建并配置专用的传输对象:
pjsua_transport_config transport_cfg;
pjsua_transport_config_default(&transport_cfg);
transport_cfg.port = 5060; // SIP标准端口
transport_cfg.bound_addr = pj_str("192.168.10.10"); // 绑定到指定IP
pjsua_transport_id transport_id;
pjsua_transport_create(PJSIP_TRANSPORT_UDP, &transport_cfg, &transport_id);
RTP媒体流配置
对于RTP媒体流的分离,我们需要在账户配置中进行设置:
pjsua_acc_config acc_cfg;
pjsua_acc_config_default(&acc_cfg);
acc_cfg.rtp_cfg.rtp_bound_addr = pj_str("192.168.10.20"); // RTP绑定地址
acc_cfg.rtp_cfg.rtp_port = 4000; // 起始RTP端口
acc_cfg.rtp_cfg.rtp_port_range = 100; // 端口范围
实际应用中的注意事项
- 网络接口准备:确保两个IP地址(192.168.10.10和192.168.10.20)都已正确配置并可用
- 防火墙设置:需要为两个接口分别开放相应的端口
- NAT穿越:在NAT环境下需要特别注意STUN/TURN/ICE的配置
- QoS保障:可以为两个接口设置不同的QoS策略
高级配置选项
除了基本的IP绑定外,PJProject还支持更精细的媒体流控制:
- 多宿主支持:可以配置多个RTP绑定地址实现负载均衡
- IPv6支持:可以混合使用IPv4和IPv6地址
- SRTP加密:可以为媒体流单独配置加密选项
通过合理配置这些参数,开发者可以构建出满足各种复杂网络环境需求的VoIP系统架构。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
663
152
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
659
297
Ascend Extension for PyTorch
Python
215
235
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
254
320
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
132
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
139
874
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.18 K
648
仓颉编程语言开发者文档。
59
818