为什么 C 与 C++ 仍驱动操作系统、数据库与游戏引擎

为什么 C 和 C++ 在幕后仍然重要

“引擎盖下”的部分是你的应用所依赖但很少直接接触的：操作系统内核、设备驱动、数据库存储引擎、网络栈、运行时和性能关键库。

相比之下，许多应用开发者日常看到的是表层：框架、API、托管运行时、包管理器和云服务。这些层被设计为安全且高产——即便它们有意隐藏了复杂性。

为什么有些层必须贴近硬件

某些软件组件的要求很难在没有直接控制的情况下满足：

• 可预测的性能和延迟（例如：调度 CPU 时间、处理中断、流式加载资源）
• 精确的内存控制（布局、对齐、缓存行为、避免暂停）
• 直接的硬件访问（寄存器、DMA、驱动、文件系统与块设备）
• 小巧、可移植的二进制，能在引导早期或受限环境中运行

C 和 C++ 在这些场景仍然常见，因为它们可以编译成本地代码、运行时开销极小，并且让工程师对内存和系统调用具有细粒度的控制。

C 和 C++ 今天最常见的领域

在高层次上，你会发现 C 和 C++ 驱动着：

• 操作系统内核与低级库
• 驱动程序与嵌入式固件
• 数据库引擎（查询执行、存储、索引）
• 游戏引擎与实时子系统（渲染、物理、音频）
• 编译器、工具链与语言运行时，其他语言依赖这些组件

本文将（和不会）涵盖的内容

本文关注机制层面：这些“幕后”组件做什么、为什么能从本地代码中受益，以及这种能力带来的权衡。

本文不会宣称 C/C++ 适合每个项目，也不会演变成语言之争。目标是务实地理解这些语言为何仍然物有所值——以及现代软件栈为何继续在它们之上构建。

什么使 C 和 C++ 适合系统软件

C 和 C++ 被广泛用于系统软件，因为它们可以实现“贴近金属”的程序：体积小、运行快、与操作系统和硬件紧密集成。

编译为本地代码（通俗说明）

当 C/C++ 代码被编译后，会变成 CPU 可以直接执行的机器指令。运行时不需要在程序运行时翻译指令。

这对于基础设施组件（内核、数据库引擎、游戏引擎）很重要——即便是微小的开销在负载下也会累积。

对核心基础设施的可预测性能

系统软件常常需要一致的时序，而不仅仅是平均性能。例如：

• 操作系统调度器必须在负载下快速响应。
• 数据库必须在大量查询并发时保持延迟稳定。
• 游戏引擎必须满足帧预算（例如 60 FPS 对应约 16 ms）。

C/C++ 提供对 CPU 使用、内存布局和数据结构的控制，帮助工程师实现可预测的性能。

直接的内存和指针访问

指针让你可以直接操作内存地址。这种能力听起来令人畏惧，但它解锁了许多高级语言抽象掉的功能：

• 针对特定工作负载优化的自定义分配器
• 紧凑的内存格式（在数据库和缓存中非常有用）
• 零拷贝 I/O 模式，避免反复复制数据

谨慎使用时，这种控制能带来显著的效率提升。

权衡：安全性、复杂性与开发时间

同样的自由也带来了风险。常见的权衡包括：

• 安全性： 错误可能导致崩溃、数据损坏或安全漏洞。
• 复杂性： 手动内存管理和未定义行为需要高度自律。
• 开发时间： 为了可靠性，测试、代码审查和工具链成了不可谈判的需求。

一种常见做法是把性能关键的核心用 C/C++ 实现，然后用更安全的语言围绕它实现产品功能和用户体验。

C/C++ 在操作系统内核中的角色

操作系统内核是最接近硬件的部分。当你的笔记本唤醒、浏览器打开或程序请求更多内存时，内核在协调这些请求并决定下一步操作。

内核实际做什么

在实际层面，内核处理几个核心任务：

• 调度： 决定哪个程序（或线程）获得 CPU 时间，以及持续多长时间。
• 内存管理： 为进程分配内存、保持隔离并安全回收内存。
• 设备管理： 通过驱动与硬件通信（磁盘、网络、键盘、GPU 等）。
• 安全边界： 强制权限，防止进程读取或破坏其他进程的数据。

因为这些职责位于系统的核心，内核代码既对性能敏感也对正确性敏感。

为什么严格控制更适合 C（有时也用 C++）

内核开发者需要对以下方面有精确控制：

• 内存布局： 固定大小结构、对齐和可预测的分配行为。
• CPU 指令与调用约定： 与中断、上下文切换和低级同步交互。
• 硬件寄存器： 读取/写入特定地址并处理特殊 CPU 模式。

C 仍是常见的“内核语言”，因为它与机器级概念映射良好，同时在可读性和跨架构可移植性之间取得平衡。许多内核也在最底层使用汇编来处理最硬件相关的部分，而由 C 来承担大部分工作。

C++ 也可以出现在内核中，但通常以受限风格使用（限制运行时特性、异常策略谨慎、严格的分配规则）。在能看到它的地方，C++ 多用于在不放弃控制的前提下改善抽象。

与内核相邻的代码通常也用 C/C++ 编写

即使内核本身较为审慎，许多周边组件仍采用 C/C++：

• 设备驱动（尤其是性能关键的）
• 标准库和运行时的一部分（如 libc 的部分、低级线程实现）
• 引导加载程序和早期启动代码
• 需要本地速度的系统服务（例如网络或存储辅助组件）

想了解驱动如何连接软件与硬件，可参见 /blog/device-drivers-and-hardware-access。

设备驱动与硬件访问

设备驱动在操作系统与物理硬件之间翻译通信——网卡、GPU、SSD 控制器、音频设备等。当你点击“播放”、复制文件或连接 Wi‑Fi 时，驱动往往是首先响应的代码。

由于驱动位于 I/O 的热路径上，它们对性能非常敏感。每个包或每次磁盘请求多出的几微秒在繁忙系统中会迅速累积。C 和 C++ 在这里仍然常见，因为它们能直接调用内核 API、精确控制内存布局并以最小开销运行。

中断、DMA 以及低级 API 的重要性

硬件不会“有礼貌地”按顺序等待。设备通过中断向 CPU 发出信号——表示某事发生了（数据包到达、传输完成）。驱动代码必须快速且正确地处理这些事件，常常在严格的时序和线程约束下工作。

为了获得高吞吐量，驱动还依赖 DMA（直接内存访问），设备可以不通过 CPU 复制每个字节而直接读/写系统内存。设置 DMA 通常涉及：

• 以正确的格式和对齐准备缓冲区
• 向设备提供物理地址或映射的描述符
• 在设备与 CPU 之间同步内存的所有权

这些任务需要低级接口：内存映射寄存器、位标志以及谨慎的读/写顺序。C/C++ 能实用地表达这种“贴近金属”的逻辑，同时在编译器与平台间保持可移植性。

稳定性是不可妥协的

不同于普通应用，驱动错误可能导致整个系统崩溃、数据损坏或产生安全漏洞。这一风险塑造了驱动代码的编写与审查方式。

团队通过严格的编码标准、防御性检查和分层审查来降低风险。常见做法包括限制不安全指针的使用、校验来自硬件/固件的输入，以及在 CI 中运行静态分析。

内存管理：力量与陷阱

内存管理是 C 与 C++ 在操作系统、数据库与游戏引擎等领域仍占主导地位的最大原因之一，同时也是最容易引入微妙错误的地方。

“内存管理”是什么意思

在实践中，内存管理包括：

• 分配内存（获取一段用于存储数据的区域）
• 释放内存（使用结束后归还）
• 处理碎片化（剩余的空洞使未来分配变慢或更困难）

在 C 中这通常是显式的（malloc/free）。在 C++ 中可能是显式的（new/delete）或被更安全的模式封装。

为什么手动控制是优势

在性能关键组件中，手动控制可以是一种特性：

• 可以避免垃圾收集引起的不确定暂停。
• 可以选择在哪里以及如何分配内存（例如池化或 arena 分配器），提高一致性。
• 可以根据真实工作负载定制分配模式（许多小对象 vs 大的连续缓冲区）。

当数据库需要维持稳定延迟或游戏引擎需要满足帧时间预算时，这些都很重要。

常见失败模式（及其严重性）

相同的自由会产生经典问题：

• 内存泄漏： 忘记释放内存，导致使用量增长直至性能下降或进程崩溃。
• 缓冲区溢出： 写入超出数组边界，破坏数据或引发利用。
• 使用已释放内存（use-after-free）： 在释放后仍使用指针，导致难以复现的崩溃。

这些 bug 常常十分隐蔽，因为程序在特定工作负载触发前可能“看起来正常”。

现代实践如何帮助降低风险

现代 C++ 在不放弃控制的同时降低风险：

• RAII（资源获取即初始化）将资源的生命周期绑定到作用域，自动完成清理。
• 智能指针（如 std::unique_ptr 和 std::shared_ptr）使拥有权显式化，防止许多泄漏。
• Sanitizers（AddressSanitizer、UndefinedBehaviorSanitizer）和静态分析能在早期（通常在 CI 中）捕捉问题。

合理使用这些工具，既能保持 C/C++ 的速度，又能减少内存错误进入生产环境的机会。

并发与多核性能

现代 CPU 单核速度并没有显著攀升——它们的核心数在增加。这把性能问题从“代码有多快”转为“代码能多好地并行运行而不互相干扰”。C 和 C++ 在这里受欢迎，因为它们允许对线程、同步和内存行为做低级控制，且开销极小。

线程、核心与调度

线程是程序用来做工作的单位；CPU 核心是这些工作实际运行的地方。操作系统调度器将可运行的线程映射到可用核心，并不断做出权衡。

调度的细节在性能关键代码中十分重要：在错误时刻暂停线程可能会阻塞流水线、造成队列积压或产生“停停走走”的行为。对于 CPU 绑定工作，让活跃线程数与核心数大致匹配通常能减少抖动。

锁定基础：互斥、原子与争用

• 互斥量（mutex） 易于理解，但大量共享会产生争用——等待时间代替了工作时间。
• 原子操作（atomics） 在小范围的共享状态更新上可能更快，但需要小心设计以避免细微的正确性缺陷。

实际目标不是“永不加锁”，而是：更少地加锁、更聪明地加锁——保持临界区小，避免全局锁，并减少共享可变状态。

延迟尖峰为何重要

数据库和游戏引擎不仅关心平均速度——它们关心最坏情况的暂停。锁队列、页面错误或阻塞的工作线程都能导致可察觉的卡顿或违反 SLA 的慢查询。

常见的 C/C++ 模式

许多高性能系统依赖于：

• 线程池，重用工作线程并保持调度可预测。
• 工作窃取队列，在核心间平衡负载。
• 无锁队列（仅用于部分热点路径），以减少阻塞——但正确性更难证明。

这些模式力求在压力下既保持稳定吞吐又保持一致延迟。

数据库引擎：C/C++ 提供速度的场所

数据库引擎不仅仅是“存储行”。它是在 CPU 与 I/O 间运行的紧密循环，每秒可能执行数百万次操作，小的低效会迅速放大。这就是许多引擎和核心组件仍主要用 C 或 C++ 编写的原因。

引擎的主要任务：解析、规划、执行

当你发送 SQL 时，引擎会：

1. 解析（把文本转换成结构化表示）
2. 规划（选择高效的查询执行方式）
3. 执行（扫描、索引查找、连接、排序、聚合并返回行）

每个阶段都受益于对内存和 CPU 时间的精细控制。C/C++ 支持快速解析器、在规划期间减少分配，以及精简的执行热路径——通常配合为工作负载设计的自定义数据结构。

存储引擎：页、索引、缓冲

在 SQL 层之下，存储引擎处理枯燥但关键的细节：

• 页（pages）： 数据按固定大小块读写，而不是逐行处理。
• 索引： B 树、LSM 树及相关结构需要高效更新。
• 缓冲： 缓冲池决定哪些数据留在内存、哪些被淘汰，以及如何批量读写。

C/C++ 很适合这些部分，因为它们依赖于可预测的内存布局和对 I/O 边界的直接控制。

亲缓存的数据结构（为何重要）

现代性能常常更多依赖 CPU 缓存而非纯粹的 CPU 速度。用 C/C++，开发者可以把经常使用的字段紧凑放在一起、把列存为连续数组、减少指针跳转——这些模式能让数据更贴近 CPU、减少停顿。

高级语言仍然出现的地方

即便在以 C/C++ 为主的数据库中，高级语言通常用于管理工具、备份、监控、迁移和编排。性能关键的核心仍然是本地代码；外围生态优先迭代速度和可用性。

数据库中的存储、缓存与 I/O

数据库之所以感觉即时，是因为它们努力避免磁盘访问。即便是快速的 SSD，从存储读取的速度也比内存慢几个数量级。用 C 或 C++ 编写的引擎可以控制等待的每一步——并且常常可以避免等待。

缓冲池与页面缓存的通俗比喻

把磁盘上的数据想象成仓库里的箱子。取箱子（磁盘读）需要时间，所以把最常用的物品放在桌上（内存）。

• 缓冲池： 数据库自己的“桌面”，存放最近使用的页面（表与索引的固定大小块）。
• 页面缓存： 操作系统的“桌面”，缓存最近读过的文件数据。

许多数据库管理自己的缓冲池以预测哪些数据应保持在热存中，从而避免与操作系统在内存使用上的竞争。

为什么磁盘很慢以及缓存如何隐藏它

存储不仅慢，而且不稳定。延迟峰值、排队与随机访问都会增加延时。缓存通过以下方式缓解：

• 大多数读取由内存直接响应
• 把写入合并为更少、更大的 I/O 操作
• 预取可能接下来需要的页面（例如索引扫描时）

需要底层控制的设计选择

C/C++ 使数据库引擎可以调优对高吞吐至关重要的细节：对齐读取、直接 I/O 与缓冲 I/O 的选择、自定义淘汰策略，以及精心构造的内存布局用于索引和日志缓冲区。这些选择可以减少拷贝、避免争用并保持 CPU 缓存供应有用数据。

压缩与校验有时受限于 CPU

缓存减少了 I/O，却增加了 CPU 工作。解压页面、计算校验和、加密日志与验证记录都可能成为瓶颈。由于 C 与 C++ 提供对内存访问模式和 SIMD 友好循环的控制，它们常被用来在每个核心上挤出更多性能。

游戏引擎：实时约束

游戏引擎在严格的实时期望下运行：玩家转动镜头、按下按键，世界必须立即响应。这以帧时间而非平均吞吐衡量。

帧预算：为何毫秒很关键

在 60 FPS 下，你大约有 16.7 ms 来生成一帧：仿真、动画、物理、音频混合、遮挡剔除、渲染提交，通常还要流式加载资源。若为 120 FPS，则预算降为 8.3 ms。超时会被玩家感知为卡顿、输入延迟或节奏不一致。

这就是为什么 C 语言 与 C++ 在引擎核心仍然常见：可预测的性能、低开销以及对内存和 CPU 使用的精细控制。

常用 C/C++ 编写的核心子系统

大多数引擎在关键环节使用本地代码：

• 渲染（场景遍历、绘制调用构建、GPU 资源管理）
• 物理（碰撞检测、约束、刚体）
• 动画（骨骼混合、IK、姿态评估）
• 音频（实时混音、空间化）

这些系统每帧都运行，因此小的低效会迅速放大。

紧密循环与数据布局

大量游戏性能来自紧密循环：遍历实体、更新变换、测试碰撞、顶点蒙皮。C/C++ 更容易将内存结构为缓存高效的形式（连续数组、更少分配、更少虚拟间接），数据布局有时与算法选择同等重要。

脚本的角色（何时适合，何时不适合）

许多工作室用脚本语言实现玩法逻辑——任务、UI 规则、触发器——因为迭代速度重要。引擎核心通常保持本地，脚本通过绑定调用 C/C++ 系统。常见模式是：脚本负责编排；C/C++ 执行昂贵部分。

编译器、工具链与互操作

C 与 C++ 不只是“运行”——它们被构建为与特定 CPU 与操作系统匹配的本地二进制。这个构建管道是这些语言在操作系统、数据库与游戏引擎中仍占核心地位的一个重要原因。

构建过程中实际发生了什么

典型构建包含几个阶段：

• 编译器： 将 C/C++ 源码转为特定机器的目标文件（object files）。
• 链接器： 将目标文件与库拼接生成可执行文件或共享库。
• 二进制产物： 最终由操作系统直接加载的可执行文件（通常带有单独的调试符号）。

链接步骤常常暴露真实世界的问题：缺失符号、不匹配的库版本或不兼容的构建设置。

为什么工具链与平台支持很重要

“工具链”指完整集合：编译器、链接器、标准库和构建工具。对于系统软件，平台覆盖往往是决定性因素：

• 主机与移动平台 SDK 可能要求特定的编译器与链接器。
• 数据库与后端软件需要在不同 Linux 发行版和 CPU 类型上稳定构建。
• 操作系统与驱动工作可能需要交叉编译器、严格的编译标志与 ABI 纪律。

团队常选用 C/C++ 的部分原因是工具链成熟并覆盖广泛环境——从嵌入式设备到服务器均可用。

与其他语言的接口（FFI）

C 常被视为“通用适配器”。许多语言可以通过 FFI 调用 C 函数，因此团队通常把性能关键逻辑放在 C/C++ 库中，并向更高级语言暴露小型 API。这就是为什么 Python、Rust、Java 等语言常包装现有的 C/C++ 组件而不是重写它们。

调试与分析：团队关心的指标

C/C++ 团队通常测量：

• CPU 时间（热点函数、调用栈）
• 内存使用（分配、泄漏、碎片化）
• 延迟（游戏帧时间、数据库查询时间）
• I/O 行为（缓存未命中、磁盘读取、系统调用）

工作流是一致的：定位瓶颈、通过数据验证、然后优化最小且最有影响的部分。

今天选择 C/C++：实用决策指南

C 和 C++ 在以下场景仍是出色工具——当你构建的组件确实对几毫秒、几个字节或特定 CPU 指令敏感时。它们并非每个功能或团队的默认最佳选择。

何时选择 C/C++

当组件性能关键、需要严格的内存控制或必须紧密集成操作系统或硬件时，选用 C/C++：

• 延迟可见的热点路径（解析、压缩、渲染、查询执行）
• 必须可预测的低级模块（分配器、调度器、网络原语）
• 本地代码即为产品的跨平台库（SDK、引擎、嵌入式）
• 在编译器/工具链之间的可移植性是硬性要求的场景

何时优先选择其他语言

当优先项是安全性、迭代速度或大规模可维护性时，选择更高级语言：

通常在以下情况更适合用 Rust、Go、Java、C#、Python 或 TypeScript：

• 团队规模大且人员流动频繁（减少“脚枪”很重要）
• 功能频繁变化且正确性比极限性能更重要
• 需要强内存安全保证
• 开发者生产力与招聘池比原始速度更受限制

在实践中，大多数产品是混合的：性能关键路径用本地库实现，其他服务与 UI 用更高级语言实现。

给应用团队的实用说明（Koder.ai 的契合点）

如果你主要构建 Web、后端或移动功能，通常不需要亲自编写 C/C++ 就能受益于它——你是通过操作系统、数据库、运行时和依赖来消费它。像 Koder.ai 这样的平台顺应这种分工：你可以通过聊天驱动的工作流快速产出 React Web 应用、Go + PostgreSQL 后端或 Flutter 移动应用，同时在需要时集成本地组件（例如通过 FFI 调用现有的 C/C++ 库）。这让大部分产品表面保留在易迭代的代码中，同时不忽视本地代码作为正确工具时的作用。

实用检查清单（按组件）

在做出决定前问自己这些问题：

1. 这是关键路径吗？ 先度量；别猜。
2. 失败模式是什么？ 在 C/C++ 中内存破坏可能是灾难性的。
3. 接口边界是什么？ 能否把本地代码隔离在小 API 后面？
4. 你有相关经验吗？ 代码审查、测试与性能分析技能不可或缺。
5. 部署目标是什么？ 主机、嵌入式、内核与驱动常偏好 C/C++。
6. 如何测试与分析？ 从第一天起就规划工具链与 CI。

建议的后续阅读

• /blog/performance-profiling-basics
• /blog/memory-leaks-and-how-to-find-them
• /pricing