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”

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：

“都 2025 年了，算力这么便宜，还有那么多高级语言和框架，
为什么在音视频领域，大家还死磕 C/C++ 这种容易指针乱飞的语言？”

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：

1920 × 1080 × 1.5 × 60 ≈ 373 MB/s

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。

安卓RTSP播放器多实例播放时延测试

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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。

安卓RTMP播放器同时播放4路RTMP流延迟测试

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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：

所有你在高级语言里调用的“多媒体库”，最后几乎都压在 C ABI 上。

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：

用 xx 语言 调度 / 组装 / 编排 C/C++ 写好的底层能力。

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。

Android平台Unity3D下RTMP播放器延迟测试

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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：

• 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”。

Windows平台 RTSP vs RTMP播放器延迟大比拼

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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：

采集 → 预处理 → 编码 → 发送/存储
接收 → 抖动缓冲 → 解码 → 渲染/播放

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。

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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：

在一个相当长的时间窗口内，
音视频世界的“地基”仍然会是 C/C++ 写的。

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。

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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。

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八、写在最后：给自己留一份“长期红利”

如果把职业生涯当成一个十年的长线，
C/C++ 在音视频里的价值，
更像是一份你提前买下的长期红利。

流行的语言会一波一波地来：

• 有一阵子大家都在说“上云微服务”

• 有一阵子大家都在说“直播带货基础设施”

• 现在大家都在说“多模态”“AI+音视频”

技术热点会变，框架会变，岗位 JD 上的关键词会变，
但有几件东西一直没怎么变：

• 信号是怎么在时间轴上流动的

• 压缩是怎么在比特和画质之间做权衡的

• 时钟、缓冲、同步，怎么一起撑住“实时性”这件事

• 那些压在无数设备里的 C/C++ 代码，每天在安静跑着

学会 C/C++，并不意味着你以后只能写它，
而是当系统出了问题、链路莫名变慢、某个场景总是出毛病时——
你心里很清楚：

如果所有高层抽象都解释不通，
我还有机会回到底层，
去看一看真正发生了什么。

这是很多人没有的那条“退路”。
也是你在这个行业里，最不容易被替代的一部分价值。

你不一定要立刻变成“某某资深 C++ 专家”。
你只需要在接下来的日子里，
一点一点地，让自己对底层多一点好奇、多一点耐心：

• 看到一段看不懂的代码，先别急着否定，试着读完它

• 碰到一次棘手问题，允许自己多追问一句“为什么”

• 在习惯了调用 API 之后，偶尔问一句：
  如果我站在库的那一侧，我会怎么设计？

当你这样慢慢积累，
有一天回头看，会发现自己和刚入行时最大的区别，
不是多记住了几个函数，而是：

你开始有能力理解一整个系统为什么是现在这个样子，
而不是只能被动接受它。

在这个意义上，C/C++ 不只是两门语言，
更像是一把钥匙——
它帮你把“这个系统为什么能跑起来”这件事，
从“黑箱”变成“我大致明白”。

而当你站在这层理解上再去看 Rust、Go、Python，
你会发现它们不再是“谁替代谁”的关系，
而是很多层一起构成了你的工具箱。

最底下那层，是 C/C++ 打下的地基。
地基打得越扎实，上面能盖多高，
你心里就越踏实。

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