树摇优化

Mediabunny 是一款高效的媒体文件读取库，支持从内存、磁盘或网络等多种输入源以惰性方式读取数据。它提供强大的元数据提取功能，包括时长、分辨率、编解码器及色彩空间信息。库内支持视频与音频轨道的时序分析、帧率计算及数据包统计，并具备灵活的轨道配对能力。通过异步 API 和 Promise 机制，Mediabunny 确保高性能与低内存占用，适用于复杂的流媒体处理场景。

Mediabunny 是一个纯 TypeScript 编写的 JavaScript 库，专为在浏览器中高性能读取、写入和转换 MP4、WebM 等媒体文件而设计。它基于 WebCodecs API 实现硬件加速，支持多种编解码器与容器格式，具备零依赖和树摇特性。作为 FFmpeg 的轻量级替代方案，它能完成元数据提取、缩略图生成、视频编辑及流式处理等任务，完美适配客户端与服务器端环境。

本文详细介绍 ffmpeg.wasm 项目路线图，涵盖从 0.11.x 到 0.12+ 的版本迁移技术细节、当前项目状态及已知限制。内容涉及 WebAssembly 环境下的性能与内存约束、RTSP 不支持原因、Node.js 支持终止情况以及未来在 SIMD 内建函数、库扩展和构建优化方面的短期目标，同时提供社区贡献指南。

本文详细介绍在 Mediabunny 中编写 HLS 播放列表的完整指南。涵盖 VOD 与直播模式下的文件结构、主播放列表及媒体分段的创建机制。讲解轨道注册、元数据设置、音轨组配对规则、多分辨率编码策略以及分段格式配置等核心内容，助您高效构建合规的 HLS 流媒体服务。

本文介绍 ffmpeg.wasm 的多层构建系统，利用 Docker 确保环境一致性，通过 Emscripten 转译 C/C++ 代码生成 WebAssembly。系统采用多阶段 Docker 编译和 Makefile 管理变体，支持单/多线程优化及依赖锁定，并通过 GitHub Actions 实现自动化 CI/CD 流水线与测试。

本文档深入解析 WebAssembly 环境下 FFmpeg 的高级实现模式与优化技术。重点涵盖资源管理、元数据提取及虚拟文件系统（VFS）策略，探讨超时控制与任务取消机制。同时分析大文件处理限制、二进制大小优化及原生与 WASM 性能对比，为生产环境提供构建指导。

该扩展包为 Mediabunny 提供 MP3 编码功能，基于高度优化的 LAME MP3 编码器 WASM 构建版本。支持浏览器 WebCodecs、打包工具及 Node/Deno/Bun 环境。所有代码打包成单文件，无需 CDN 或路径配置，兼容性强且性能优异。

本文详细介绍 FFmpeg Core Module，即 FFmpeg 的 WebAssembly 编译版本。文章涵盖单线程与多线程两种变体的架构差异、Emscripten 编译配置及标志设置。同时解析虚拟文件系统 (VFS) 交互机制、数据流处理、日志进度回调以及解决多线程资源定位问题的哈希技巧，帮助开发者在浏览器中高效运行 FFmpeg。

本文档详解基于 Docker 的 FFmpeg WebAssembly 构建系统。通过多阶段 Dockerfile，利用 Emscripten 将 FFmpeg 及其依赖项编译为可在浏览器运行的单/多线程模块。涵盖库编译、配置标志设置、最终链接及输出优化等全流程，确保构建环境一致且可重复。

本文档详解 ffmpeg.wasm 项目的 CI/CD 流水线实现。基于 GitHub Actions 与 Docker Buildx，自动构建单线程及多线程 WebAssembly 核心模块。涵盖缓存策略、工件管理、浏览器环境验证及安全标头注入等细节，确保代码质量与功能稳定性。