铁打的 C/C++，流水的语言：为什么音视频工程师必须守住这道“底层护城河”-人工智能-PHP中文网

在过去十年里，开发圈的“主角”换了好几拨。

服务端世界，Golang 以简单并发+部署方便一路狂飙； AI 与数据处理领域，Python 成了事实标准；新一代系统编程，Rust 用“内存安全”重新定义了底层开发。

很多新人看着这些技术热点，很自然会产生一个疑问：

如果只是“历史包袱”还好理解，真正的答案却更残酷—— 这不是情怀问题，而是“问题本质”决定的。

在音视频这个垂直领域，C/C++ 不是一个“可选项”，而是一道你绕不过去的底层护城河。你可以短期不碰它，但只要你想在这个行业走到技术深水区，迟早会回到这门语言上来。

下面换成工程视角，系统聊聊这件事。

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一、音视频的真实战场：是“时间”和“数据量”在打你

先把“语言之争”放一边，回到问题本身：音视频工程，到底在解决什么？

可以粗暴概括成四个字：时空双高压。

1. 数据量的压迫感

以最普通的一路 1080P/60fps YUV420 视频为例：

这还只是单路未压缩视频。如果是：

4K/8K 分辨率拼接大屏/多路画面全景视频、立体视频

数据量会成倍甚至指数级上涨。

你不是在玩“字符串拼接”，而是在每秒处理几百 MB 级别的原始数据。

2. 算法复杂度的压力

这些数据不会原样传，也不会原样显示，它背后是一整套复杂的算法流水线：

H.264 / H.265 / AV1 的编解码降噪、AEC/AGC/ANS、Beamforming 美颜、滤镜、锐化、运动补偿编码前的分辨率自适应、帧率控制、码率控制

本质上都是在做：

对每一个像素点做矩阵运算对每一批采样做 FFT / DCT 等变换对时间序列做预测、平滑、纠偏

音视频不是“偶尔算一算”，而是“每一帧都在疯狂算”。

3. 用户对“时间”的超高敏感

更麻烦的是，人眼和人耳对“时间异常”非常敏感：

延迟多 100ms，语音对话就开始别扭抖一下 200ms，用户立刻觉得“好卡” 画面和声音不同步 150ms 左右，口型错误肉眼可见

这意味着你不能只看“平均性能”，而是要对每一毫秒负责。

在这种战场环境下，语言抽象层越厚，自动内存管理越“聪明”，反而越有可能在某个毫秒打断你——这就是很多高级语言在音视频核心链路里不太“好使”的根源。

二、为什么音视频更在乎“确定性”，而不是“平均性能”

很多人看性能时只看 QPS、吞吐量、CPU 占用的平均值。但在直播/RTC 里，平均值几乎没有意义。

1. GC 带来的“随机重锤”

想象这样一个场景：

你在做一对一视频通话，端到端延迟控制在 150ms 左右网络本来就有轻微抖动结果 runtime 觉得内存该收拾一下了，来了一次 80ms 的 Full GC

从 runtime 的角度看，这只是一个完全合理的垃圾回收行为。从用户的角度看，就是：画面刚刚一顿，声音刚刚断了。

这种“不确定性”才是致命的：

你无法控制 GC 什么时候发生你也没办法保证它不会在关键路径上来一下

Java / Go / C# 做了非常多努力来优化 GC，但 GC 的本质决定了：它迟早要来，何时来，你说了不算。

2. C/C++ 带来的“时间掌控感”

C/C++ 看似“危险”，但它的危险恰好来自它给你的“完全控制权”。

你可以决定什么时候分配内存你可以决定内存如何复用（内存池、环形缓冲、对象池）你可以决定各模块之间怎么传递 buffer（零拷贝、引用计数、自定义 allocator）

配合 RAII、智能指针、内存池这类手段，可以做到：

大部分内存在初始化阶段就分配好运行期只在极少数场景发生新的分配整条链路的时间开销可以被剖得一清二楚：每一毫秒去哪儿了，你都摸得着

音视频工程师真正要的，不是“写起来舒服”，而是两个字：确定性。

三、生态的真实面目：不是“你选 C++”，而是“整个行业都在讲 C/C++”

再看一个经常被忽略的维度：生态惯性。

音视频领域所有真正“立得住”的基础设施，几乎刷一遍技术栈就是：

FFmpeg：纯 C，里面堆满了格式、协议、滤镜、复用、解复用 WebRTC：核心完全 C++，网络栈、JitterBuffer、编码链路都在里面 x264 / x265 / libvpx / dav1d：C + 汇编的组合拳 OpenCV：C++ 主导，一堆图像处理、视觉算法各种厂商 SDK：摄像头、硬编解码、声卡……基本都是 C 接口

更现实的一个事实是：

Python、Go、Rust、Java…… 想跟 FFmpeg、WebRTC 打交道，绕来绕去绕不开的都是：

extern "C" 的接口 function pointer + callback 的模型一大坨 struct + enum + 宏

所以你会发现，所谓“我用 xx 语言做音视频开发”，大多数时候其实是：

这本身没有任何问题，是工程上的好选择；但如果你永远只停留在“调用封装好的 API”，一旦遇到：

底层 crash 编解码兼容性问题时序 / 时间戳异常性能瓶颈

你迟早要钻进 C/C++ 源码里，去看那一层到底发生了什么。

这时候，语言就是门钥匙—— 不会 C/C++，很多门你连锁孔都找不到。

四、硬件世界的语言：到底是谁在和 GPU / ISP / NPU 说话？

音视频不是纯软件领域，它天然和硬件绑死在一起。

摄像头、麦克风 GPU / ISP（图像信号处理） NPU / DSP 加速单元各种编码/解码硬件模块（NVENC、QSV、MediaCodec 等）

1. 你要调的是“芯片的脾气”

举几个典型场景：

Android 上用 MediaCodec 做硬解码 Windows 上用 DXVA / D3D11VA / Media Foundation macOS / iOS 上用 VideoToolbox / AVFoundation NVIDIA 用 NVENC / NVDEC、Intel 用 QSV

所有这些接口：

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原生都是 C/C++ 友好的 API 设计和驱动、内核态的数据路径紧紧咬合大量依赖句柄、描述符、内存映射、零拷贝 buffer

你可以在上层用 Kotlin / Swift / C# 包一层，但真正跟硬件打招呼的，还是 C/C++。

2. 嵌入式与边缘端：没有 C/C++，干脆不用干了

再看一眼这些设备：

IPC 摄像头、门禁、行车记录仪工业相机、AGV/机器人无人机、巡检终端、AR/VR 头显车载中控、车载摄像头系统

很多跑的是：

裁剪版 Linux 自研 RTOS SOC 上厂商自己定制的一堆 SDK

能跑 Python 已经是奢侈，Rust 未必有官方支持，C/C++ 永远是“原生公民”。

你要做的是：

在有限的内存和算力下跑起来控制功耗不炸保证长时间运行稳定在复杂网络环境下维持实时性

这些场景下，C/C++ 不是“更好”，而是“几乎是唯一现实选择”。

五、工程视角：C/C++ 给你的，是“整体控制权”

音视频工程真正难的地方，不是单个算法，而是整条链路：

这之间牵涉到一堆复杂问题：

帧率控制（Drop / Duplicate）缓冲策略（Jitter Buffer 大小如何动态调整）时间戳和时钟同步（音画同步、多个轨道同步）多线程并行（采集/编码/发送拆线程，如何避免锁竞争） Back-pressure（上游生产速度远大于下游消费速度怎么办）

C/C++ 的价值在于：它让你有能力从头到尾设计这条流水线，而不是被动适应库的行为。

当你能做到：

明确每个模块的输入输出边界针对不同场景（直播、RTC、录制、转码）设计不同的缓存和丢帧策略对应每个异常情况（网络抖动、上游卡顿、CPU 抢占）有明确的处理路径

你就会理解为什么很多成熟的音视频 SDK 都坚持用 C/C++ 写核心。

这已经不是“语法喜好”问题，而是“工程控制力”的问题。

六、C/C++ 与 Rust / Go / Python：不是对立，而是分工与时间尺度

说到这里容易走向另一个极端： “那是不是以后全部都用 C/C++，其他语言都不要了？”

也不是。

更贴近实际的构图其实是：

C/C++：负责性能敏感、需要和硬件/系统深度绑定的那条“骨干链路” Rust：在部分系统组件（如新写的传输层、网关、信令服务）上开始试水，一边吃生态一边换轮子 Go/Java：负责服务端编排、信令服务、业务逻辑、调度系统 Python：做 AI 算法验证、离线分析、运维工具、自动化脚本

真正成熟的团队，会做的是分工与分层，而不是在语言之间搞“宗教战争”。

但是有一个现实不能回避：

Rust 再优秀，也需要时间把所有编解码实现一遍、把所有平台和设备生态都打通。而现有这些 “几十年沉淀 + 大量设备已经在跑” 的代码，短期内不会消失。

从个人成长角度看，你不懂 C/C++，就是跟这整块地基失联；而只要你看得懂 C/C++ + C ABI，无论上层怎么换技术栈，你都能找得到入口。

七、如何“练好这门内功”，而不是困死在语法细节里？

很多人一想到 C/C++，脑子里立刻浮现几个词：指针、野指针、内存泄漏、模板地狱、编译报一屏红。

如果把“学 C/C++”理解成：把所有语法一点不漏地啃完、把每个角落都背熟，大概率会很痛苦，也很容易半路放弃。

更温和、也更现实的一种方式是：把它当成一门慢慢打底的内功—— 不是一口气拉满，而是边做事，边让自己多看懂一点底层的东西。

你会发现，真正拉开差距的，往往不是谁记住了多少关键字，而是谁在真实问题里，愿意多往下走一层。

遇到一次怪异的卡顿，不是简单一句“网络不好”，而是好奇： 是不是哪里多绕了几份拷贝？是不是哪一段缓存没控制住？ 遇到一次莫名其妙的崩溃，不是只会重启和加日志，而是会想： 这块内存到底经历了什么？是谁分配的，又是谁最后在用？ 遇到一段别人写好的底层代码，不是本能地绕开，而是愿意静下来读一读： 为啥这里用这种写法？是不是在躲某个性能坑或兼容性坑？

很多时候，你并不需要立刻搞清楚所有细节，只是每次比上一次多懂一点：多看懂一个结构、多理解一段处理时序、多意识到一个潜在问题。

这些“多一点”，会悄悄堆在一起，最后变成你脑子里对系统整体的一种直觉—— 看到日志，大概能猜到问题在哪一层；看一眼架构，就知道哪个地方容易出事。

这就是内功。不是某一天“学会了 C++”，而是在一件件小事里，慢慢把自己和底层绑在一起。