在ASP.NET Core中借助FFmpeg处理视频流生成缩略图及获取视频信息

核心实现思路 #

FFmpeg/FFprobe本身支持标准输入(stdin)作为输入源、标准输出(stdout)作为输出目标，完全不需要依赖本地磁盘文件，可以直接对接内存流或者Azure Blob的网络流完成处理，完全适配你的业务场景，处理2M以内的短视频延迟通常在几十毫秒级别，远快于Azure Media Services。

具体实现方案 #

你可以借助CliWrap类库简化FFmpeg进程的调用和流对接操作，示例代码如下：

1. 直接从上传流生成缩略图 #

[HttpPost]
[Route("test_upload")]
public async Task<IActionResult> TestUpload(IFormFile mediaFile)
{
    // 1. 读取上传视频流，不需要存本地
    await using var videoStream = mediaFile.OpenReadStream();
    using var thumbnailStream = new MemoryStream();

    // 2. 调用FFmpeg从流生成缩略图
    var ffmpegCmd = Cli.Wrap("ffmpeg")
        // 参数说明：从stdin读输入，取第1秒的帧，输出1帧jpg到stdout
        .WithArguments("-i - -ss 00:00:01 -vframes 1 -f image2pipe -vcodec mjpeg -")
        .WithStandardInputPipe(PipeSource.FromStream(videoStream))
        .WithStandardOutputPipe(PipeTarget.ToStream(thumbnailStream))
        // 可选：设置超时时间，避免异常进程卡住
        .WithValidation(CommandResultValidation.None);

    await ffmpegCmd.ExecuteAsync();

    // 3. 缩略图流重置位置后直接上传到Azure Blob
    thumbnailStream.Position = 0;
    // 此处省略上传缩略图到Azure Blob的代码

    // 4. 原视频流也可以直接上传到Azure Blob，不需要本地中转
    videoStream.Position = 0;
    // 此处省略上传原视频到Azure Blob的代码

    return Ok();
}

2. 从流提取视频基础信息 #

可以搭配FFprobe直接从流解析元数据，无需写本地文件：

await using var videoStream = mediaFile.OpenReadStream();
using var metaOutput = new MemoryStream();

var ffprobeCmd = Cli.Wrap("ffprobe")
    // 参数说明：输出json格式的视频元信息，从stdin读输入
    .WithArguments("-v quiet -print_format json -show_format -show_streams -i -")
    .WithStandardInputPipe(PipeSource.FromStream(videoStream))
    .WithStandardOutputPipe(PipeTarget.ToStream(metaOutput));

await ffprobeCmd.ExecuteAsync();

// 解析输出的json即可获取时长、分辨率、码率等所有基础信息
metaOutput.Position = 0;
using var reader = new StreamReader(metaOutput);
var metaJson = await reader.ReadToEndAsync();

部署注意事项 #

部署服务时，需要将对应系统版本的FFmpeg、FFprobe二进制文件放到程序运行目录，或者配置系统环境变量让进程可以找到执行文件即可。如果视频已经上传到Azure Blob，也可以直接调用BlobClient.OpenReadAsync()获取可读流传入FFmpeg，不需要下载到本地。

你当前使用临时文件夹中转文件的方案在测试环境可以正常运行，但生产环境高并发场景下会存在以下问题：

• 磁盘IO开销：频繁读写小文件会增加不必要的IO消耗，拖慢接口响应速度，并发量高时可能出现IO瓶颈
• 临时文件泄漏：如果程序中途崩溃、抛出异常没有走到删除逻辑，会产生大量冗余临时文件，长期运行会占满磁盘空间
• 权限限制：如果部署在Azure App Service等PaaS环境，部分目录默认没有写入权限，会直接导致功能报错
• 并发冲突：如果没有使用唯一标识命名临时文件，高并发场景下可能出现文件覆盖、读取错误的问题

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gaetano Lenoci