Synapse Live (心流直播)

Synapse Live 是一个 AI 增强的互动直播平台后端项目。它不仅仅是一个传统的直播推拉流服务，而是深度整合了现代大语言模型 (LLM) 和语音识别 (ASR) 技术，旨在通过 AI 赋能，极大地提升主播与观众之间的互动深度和直播内容的可访问性。

本项目采用 Go 语言构建，并遵循了云原生最佳实践，实现了微服务架构、事件驱动通信以及全面的可观测性。

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✨ 功能列表 (Features)

核心功能

• 直播推拉流: 基于 SRS 实现稳定高效的 RTMP 推流和 HTTP-FLV/HLS/WebRTC 分发。
• 用户系统: 支持本地用户名密码注册登录，以及 Google/GitHub OAuth2 无缝登录。
• 实时弹幕: 基于 WebSocket 和 NATS 消息队列，构建了可水平扩展的高性能实时弹幕系统。
• 录播与回放 (VOD): 支持直播自动录制，并通过 MinIO (S3 兼容) 进行对象存储，提供回放 API。
• 虚拟货币与礼物系统: 完整的内部虚拟经济系统，支持钱包管理、礼物赠送、平台抽成和实时广播。
• 社区系统: 支持用户间的关注/取关，构建社区关系基础。

AI 驱动功能

• 实时字幕 (ASR): 自动将主播的语音实时转换为字幕，并通过 WebSocket 广播给所有观众。
• 弹幕情绪分析: 后台 AI Worker 实时分析观众弹幕的情绪倾向，并将结果持久化。
• 热点话题提炼: 周期性地分析弹幕内容，提取观众正在热议的关键词。
• 智能 Q&A 助手: 主播可预设知识库，AI 助手能通过 LLM 语义理解，自动在聊天室中回答观众的常见问题。
• 高光时刻自动标记: 通过分析弹幕密度等指标，自动识别并记录直播中的精彩瞬间。
• AI 内容审核: “AI 房管” 实时审查弹幕内容，自动处理违规信息，维护社区健康。
• AI 直播摘要: 直播结束后，自动整合字幕、高光、热点等信息，通过 LLM 生成 VOD 的内容摘要和章节目录。

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🚀 技术栈 (Technology Stack)

• 语言: Go
• 微服务框架:
  • HTTP API / WebSocket: Gin
  • 服务间同步通信: gRPC
• 数据库:
  • 业务数据: PostgreSQL
  • 缓存/会话管理: Redis
• 消息队列/事件总线: NATS (JetStream)
• 流媒体服务: SRS (Simple Realtime Server)
• 对象存储: MinIO (S3 兼容)
• AI / 大语言模型:
  • 抽象层: 自定义 LLMClient 和 ASRClient 接口
  • 具体实现: 通义千问 (Qwen)
• 可观测性 (Observability):
  • 指标 (Metrics): Prometheus
  • 日志 (Logging): Loki + Promtail
  • 追踪 (Tracing): Jaeger + OpenTelemetry
  • 可视化 (Visualization): Grafana
• 容器化与编排: Docker, Docker Compose
• 核心依赖库: GORM, Zap, Viper, golang.org/x/oauth2, prometheus/client_golang 等。

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🏛️ 架构说明 (Architecture)

Synapse Live 采用现代化的微服务架构，通过 Docker Compose 进行编排。服务之间遵循“同步 gRPC，异步 NATS”的通信原则。

• core-service: 核心业务服务。作为大部分 HTTP API 的入口，处理所有核心业务逻辑，如用户、认证、房间、VOD、礼物、关注等。同时，它也作为 gRPC 服务端，向其他内部服务提供核心数据。
• im-service: 实时消息服务。职责单一且明确，专门负责处理和管理所有 WebSocket 长连接。它通过 NATS 消息总线与后端的 AI 服务和核心服务解耦。
• ai-service: AI 服务。包含了所有后台的 AI Worker。它通过订阅 NATS 事件来异步处理任务（如情绪分析、内容审核），并通过 gRPC 暴露一些查询服务（如分析数据查询）。
• SRS: 独立的流媒体服务器，负责所有视频流的接收、转码和分发，通过 Webhooks 与 core-service 进行状态同步。

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📁 目录结构 (Directory Structure)

项目采用清晰的 monorepo 结构，服务代码与共享代码分离。

synapse-live/
├── core-service/             # 核心服务源码
│   ├── cmd/server/main.go    # 启动入口
│   ├── configs/              # 专属配置文件
│   ├── internal/             # 内部实现 (API, gRPC, Service, Repo)
│   └── ...
├── ai-service/               # AI 服务源码
│   ├── cmd/server/main.go
│   ├── configs/
│   ├── internal/             # (Client, gRPC, Service, Repo, API)
│   └── Dockerfile
│   └── go.mod
├── im-service/               # 实时消息服务源码
│   ├── cmd/server/main.go
│   ├── configs/
│   ├── internal/             # (API, Service)
│   └── Dockerfile
│   └── go.mod
├── pkg/                      # 所有服务共享的公共包
│   ├── auth/                 # 认证 (JWT Claims)
│   ├── common/               # 公共常量和事件定义
│   ├── config/               # 共享配置结构体
│   ├── database/             # 数据库初始化
│   ├── domain/entity/        # 核心领域实体 (GORM Models)
│   ├── gutils/               # 泛型工具函数
│   ├── middleware/           # 共享中间件
│   ├── mq/                   # 消息队列抽象层与实现
│   ├── repository/           # 仓储层接口定义
│   ├── realtime/             # 实时消息结构体
│   └── tracing/              # 分布式追踪初始化
├── proto/                    # Protobuf 定义文件
│   ├── analysis/
│   ├── room/
│   └── ...
├── monitoring/               # 监控配置文件 (Prometheus, Grafana, Loki)
├── Dockerfile                # core-service 的 Dockerfile
├── docker-compose.yml        # 项目总编排文件
└── go.mod                    # core-service 及共享库的 Go 模块文件

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🚀 快速开始 (Getting Started)

请确保您已安装 Go (1.21+), Docker, Docker Compose, 和 protoc 编译器。

1. 克隆项目

git clone https://github.com/zhashut/synapse-live.git
cd synapse-live

2. 配置环境变量

在 core-service/configs/config.local.yaml 和 ai-service/configs/config.local.yaml 等配置文件中，填入您自己的数据库密码、OAuth2 凭证、AI 服务 API Key 等。

3. 生成 gRPC 代码

# 在项目根目录运行
protoc --go_out=. --go-grpc_out=. proto/**/*.proto

4. 整理 Go 依赖

# 在根目录
go mod tidy

# 在 ai-service 目录
cd ai-service && go mod tidy && cd ..

# 在 im-service 目录
cd im-service && go mod tidy && cd ..

5. 启动所有服务

docker-compose up --build

6. 访问服务

• Core Service API: http://localhost:8081
• AI Service API (QnA): http://localhost:8083
• IM Service WebSocket: ws://localhost:8084
• Grafana (监控): http://localhost:3000 (admin/admin)
• Jaeger (追踪): http://localhost:16686
• Prometheus: http://localhost:9090
• MinIO Console: http://localhost:9001 (minioadmin/minioadmin)

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📄 许可证 (License)

本项目采用 MIT License 授权。