Почему C и C++ до сих пор лежат в основе ОС, БД и игр

Где C и C++ реально работают «под капотом»

«Под капотом» — это не про «старый код, который забыли переписать». Это про слои, которые редко видны пользователю, но определяют скорость, стабильность и совместимость всего, что находится выше: от загрузки системы до обработки запросов в базе и вывода кадра в игре.

Что именно скрывается «ниже уровня приложения»

C и C++ чаще всего встречаются там, где важны прямой контроль над ресурсами и предсказуемое поведение:

• Ядро ОС и системные библиотеки: планирование потоков, работа с памятью, файловые системы, системные вызовы.
• Драйверы и взаимодействие с железом: сеть, диски, видеокарты, устройства ввода — код должен «говорить» с устройством на его правилах.
• Рантаймы и виртуальные машины: интерпретаторы, JIT-компиляторы, сборщики мусора и низкоуровневые части высокоуровневых языков.
• Критические компоненты серверов и библиотек: криптография, компрессия, парсеры, сетевые стеки — всё, где цена лишней копии данных измеряется миллисекундами и деньгами.

Почему это не «устаревшие языки», а устойчивая ниша

C и C++ сохраняют позиции не из-за привычки, а потому что дают комбинацию возможностей, которую сложно заменить одновременно:

• Контроль над памятью и размещением данных (важно для кэшей CPU и минимизации задержек).
• Минимальная прослойка между кодом и системой — проще добиться предсказуемых задержек.
• Огромная экосистема библиотек и бинарная совместимость: многие интерфейсы ОС и сторонних библиотек исторически строились вокруг C ABI.

О чём будет статья

Дальше — без холивара «что лучше», а с практическими примерами: где именно C/C++ экономят ресурсы, как влияют на производительность в ОС, базах данных и игровых движках, и какие компромиссы (включая безопасность) идут вместе с низкоуровневой мощью.

Почему низкоуровневый контроль всё ещё важен

C и C++ ценят не «за скорость вообще», а за контроль над тем, почему и когда программа тратит время и память. Когда вы пишете ядро ОС, движок базы данных или игровой рендер, важны не только средние показатели, но и предсказуемость: чтобы редкие «скачки» задержек не ломали систему.

Прямая работа с памятью: стек, куча, указатели, выравнивание

Низкоуровневый контроль начинается с памяти. В C/C++ вы явно выбираете, где и как живут данные: на стеке (быстро, автоматически освобождается), в куче (гибко, но требует дисциплины), в заранее выделенных пулах.

Указатели позволяют обращаться к данным без лишних копирований и «прослоек» — это критично, когда вы обрабатываете мегабайты страниц БД, пакеты сетевого трафика или массивы вершин в графике.

Не менее важны выравнивание и размещение структур в памяти. Иногда разница между «плотно упаковано» и «правильно выровнено под кэш/векторные инструкции» — это не проценты, а кратные выигрыши на горячих участках.

Предсказуемая стоимость абстракций (или её отсутствие)

C++ даёт мощные абстракции, и в хорошем коде их цену можно оценить заранее: сколько будет аллокаций, копирований, виртуальных вызовов. Если цена слишком высокая — абстракцию заменяют на более простую или настраивают под задачу.

В более «высокоуровневых» средах часть стоимости прячется в рантайме: неожиданные аллокации, скрытые преобразования, автоматическое управление памятью. Это удобно, но иногда мешает гарантировать задержки и расход ресурсов.

Минимальные накладные расходы рантайма

C — практически «без обязательств»: никакой обязательной виртуальной машины, сборщика мусора или тяжёлых служебных слоёв. C++ тоже может быть очень лёгким, если не тащить лишнее. Это важно для:

• системных компонентов, где каждая прослойка усложняет отладку и повышает риск ошибок;
• серверов с высокой нагрузкой, где накладные расходы умножаются на миллионы запросов;
• встраиваемых устройств, где ограничены память и энергия.

Код близко к железу — когда это действительно нужно

Иногда приходится говорить с устройствами на их языке: работать с регистрами, прерываниями, атомарными операциями, барьерами памяти, SIMD-инструкциями. C/C++ позволяют делать это точечно — оставляя остальную часть проекта читаемой и поддерживаемой.

Итог: низкоуровневый контроль нужен не ради «хардкора», а ради управляемости — чтобы скорость, задержки и использование памяти были не сюрпризом, а результатом осознанных решений.

Операционные системы: от ядра до драйверов

ОС — это место, где «железо» и программы встречаются напрямую. Здесь цена ошибки высока: один неверный указатель или лишняя микросекунда задержки могут превратиться в зависание, потерю данных или нестабильность всей системы. Поэтому язык C (и местами C++) остаются базовым инструментом: они дают предсказуемое поведение, точный контроль над памятью и возможность работать на ранних этапах запуска, когда ещё нет «удобной» среды.

Ядро ОС: планировщик, память, системные вызовы

Планировщик решает, какой процесс получит CPU прямо сейчас, а подсистема памяти — где и как разместить страницы, как обрабатывать page fault и как защищать адресные пространства. Эти механизмы должны быть:

• минимально «шумными» по накладным расходам;
• детерминированными и хорошо измеряемыми;
• тесно привязанными к архитектуре процессора (регистры, таблицы страниц, прерывания).

C позволяет писать такие компоненты почти без промежуточных слоёв — с понятной стоимостью каждой операции.

Драйверы и взаимодействие с устройствами

Драйверы общаются с устройствами через регистры, DMA, прерывания и специфичные протоколы шины. Здесь часто нужно аккуратно управлять временем жизни буферов, выравниванием структур, битовыми полями и барьерами памяти. C/C++ удобны тем, что позволяют выразить это напрямую, не скрывая критические детали.

Загрузчик и ранний старт

На самых ранних стадиях загрузки нет привычной кучи, стандартной библиотеки и иногда даже полноценного стека. Загрузчик и ранние части инициализации обязаны быть компактными и переносимыми. C исторически хорошо подходит под такие ограничения: компилятор генерирует небольшой машинный код, а зависимости можно строго контролировать.

Сетевой стек: когда важны задержки

Сетевые подсистемы (обработка пакетов, очереди, таймеры, фильтрация) живут в режиме жёстких ограничений по задержкам. Любая лишняя аллокация или непредсказуемая пауза увеличивает латентность. Поэтому ключевые пути выполнения в сетевом стеке часто пишут на C, а в отдельных подсистемах могут использовать C++ там, где это не мешает контролю и предсказуемости.

Базы данных: быстрые пути выполнения и хранение

Когда база данных обслуживает тысячи запросов в секунду, самые «горячие» участки кода решают всё: какую задержку увидит пользователь, сколько серверов понадобится и переживёт ли система сбой без потери данных. Именно здесь C и C++ часто остаются основой — из‑за точного контроля памяти, предсказуемых задержек и удобства работы с бинарными структурами.

Критические пути: WAL/журнал, индексы и транзакции

Почти у любой СУБД есть журналирование (WAL) — последовательная запись изменений на диск до подтверждения транзакции. Это выглядит просто, но на практике требует очень бережного отношения к буферам, выравниванию, системным вызовам и пакетированию записи.

Индексы (B-tree/LSM и вариации) — это «математика плюс инженерия»: структуры данных, которые должны быть не только правильными, но и максимально дружелюбными к кэшу CPU и дисковым страницам. C/C++ позволяют хранить узлы индекса в компактном виде и избегать лишних аллокаций в критических местах.

Буферный пул и кэширование: контроль выделений и фрагментации

Большая часть данных живёт не на диске, а в буферном пуле (кэше страниц). Управление им похоже на диспетчеризацию памяти внутри самой базы:

• фиксированные размеры страниц, чтобы предсказуемо работать с I/O;
• собственные аллокаторы и арены, чтобы снизить фрагментацию;
• тонкая настройка «пинования» страниц и вытеснения, чтобы не ломать производительность под нагрузкой.

Оптимизатор запросов: алгоритмы под ограничение по времени

Оптимизатор выбирает план выполнения: какие индексы использовать, как соединять таблицы, когда делать сортировку. Но у него есть жёсткий лимит времени — план нельзя подбирать «слишком долго», иначе запрос станет медленным ещё до начала выполнения. Поэтому в оптимизаторах сочетаются сложные эвристики, статистика и быстрые структуры данных — область, где C++ удобен благодаря производительности и выразительным абстракциям без обязательной стоимости.

Сетевые протоколы и бинарные форматы хранения

СУБД постоянно сериализует данные: сетевые протоколы клиент–сервер, репликация, хранение на диске. Бинарные форматы (страницы, записи, заголовки) выигрывают от точного контроля над представлением данных в памяти и от возможности писать парсеры без лишних копирований — ещё одна причина, почему «внутри» часто выбирают C/C++.

Игровые движки: кадры в секунду и задержки

Игровой движок живёт в режиме жёстких бюджетов: на кадр часто есть 16,6 мс (60 FPS) или меньше, а задержка ввода должна оставаться незаметной. Здесь C и C++ ценят не «ради традиции», а за предсказуемость: контроль над памятью, доступ к данным без лишних прослоек и возможность аккуратно выжать максимум из железа.

Рендеринг и работа с GPU API

Современные графические API (Vulkan, DirectX 12, Metal) требуют явного управления ресурсами: буферами, текстурами, дескрипторами, очередями команд. На C/C++ проще строить системы, где вы точно знаете, когда и где выделяется память, как устроены пулы, что попадает в кэш CPU и как минимизировать синхронизацию между CPU и GPU.

Практически это превращается в «инженерию данных»: одни структуры удобны художникам в редакторе, другие — быстры в рантайме. C++ позволяет держать оба слоя и связывать их без лишних копирований.

Физика, коллизии и анимация

Физический симулятор, коллизии, IK и анимационные графы работают в высокочастотных циклах обновления. Любой всплеск задержки — заметный «фриз». Поэтому движки опираются на плотные массивы данных, предвыделение, минимизацию аллокаций и аккуратную векторизацию (SIMD). C/C++ дают низкоуровневые инструменты, чтобы ускорять именно горячие участки, а не переписывать всё подряд.

Системы ресурсов: стриминг, компрессия, кэши

Открытые миры держатся на стриминге: подгрузка ассетов «на лету», компрессия, распаковка, управление кэшами и приоритетами. Здесь важны фоновые задачи, быстрый I/O и предсказуемая работа памяти, чтобы не ловить паузы при сборке мусора или неожиданных перераспределениях.

Инструменты разработки

Движок — это ещё и редакторы уровней, пайплайн сборки, профилировщики, средства трассировки и логирования. Многие команды пишут инструменты на разных языках, но критичные модули (профилирование, импорт/экспорт, формат ресурсов) часто остаются на C++ ради скорости и удобной интеграции с основным рантаймом.

ABI, бинарная совместимость и экосистема библиотек

Когда говорят «C/C++ в основе системы», часто имеют в виду не только скорость, но и то, как части программы стыкуются на уровне бинарников. Здесь ключевое слово — ABI (Application Binary Interface): правила, по которым скомпилированные модули «договариваются» о вызовах функций, раскладке структур, передаче параметров и именах символов.

Что даёт стабильный ABI для библиотек и модулей

Стабильный ABI позволяет обновлять одну часть системы, не пересобирая всё остальное. Если библиотека сохраняет совместимость, приложения продолжают работать с новой версией «как есть» — это критично для ОС, драйверов, СУБД и игровых движков, где компонентов много, а цепочка сборки сложная.

На практике именно C ABI часто выступает «общим знаменателем»: он проще и стабильнее между компиляторами и версиями, чем C++ (где есть перегрузки, шаблоны и сложнее устроено именование). Поэтому C++‑библиотеки нередко экспортируют внешний интерфейс в стиле C (например, через extern "C"), оставляя «сложный» C++ внутри.

Интеграция с системными API и платформенными SDK

Большинство системных API и платформенных SDK исторически ориентированы на C-совместимые интерфейсы: так проще обеспечить работу из разных языков и инструментов. Для разработчика это означает прямой доступ к возможностям ОС (файлы, сеть, потоки, графика, устройства) без «прослоек», которые иногда добавляют задержки или ограничивают функциональность.

Плагины, расширения и взаимодействие между компонентами

Плагины в редакторах, расширения в СУБД, модули в игровых движках — всё это про загрузку чужого кода в ваш процесс. Чтобы такой модуль можно было подключить независимо, нужен чёткий контракт:

• какие функции экспортируются;
• какие типы данных допустимы на границе;
• как управляется память (кто выделяет и кто освобождает).

Чем проще ABI на границе (часто — C), тем меньше сюрпризов при подключении.

Цена несовместимости: обновления, миграции, поддержка пользователей

Если ABI ломается, последствия быстро становятся «бизнесовыми»: нужно пересобирать плагины, мигрировать расширения, поддерживать несколько веток библиотек, объяснять пользователям, почему обновление «сломало всё». Поэтому крупные проекты инвестируют в версионирование интерфейсов, аккуратные изменения структур данных и долгую поддержку старых точек входа — иначе экосистема вокруг продукта деградирует.

Память и производительность: что решают C/C++

Сильная сторона C и C++ — прямой контроль над тем, как и когда выделяется память и как данные лежат в ней. В системах, где важны миллисекунды и предсказуемость, это часто решает больше, чем «быстрее/медленнее» в среднем.

Статическое vs динамическое выделение: когда что выбирать

Статическая память (глобальные объекты, стек) хороша там, где размер и срок жизни данных заранее известны: меньше накладных расходов, понятная модель владения, проще прогнозировать задержки.

Динамическая память (heap) нужна для переменных объёмов: кэш страниц в БД, временные буферы, граф объектов сцены. Но она добавляет стоимость выделения/освобождения, риск фрагментации и сложность управления временем жизни.

Практическая идея: чем «горячее» код и чем чаще операция повторяется, тем больше смысла уводить выделения из критического пути — например, заранее резервировать буферы или переиспользовать объекты.

Аллокаторы и пулы памяти в БД и движках

В высоконагруженных системах стандартный malloc/new часто дополняют специализированными аллокаторами:

• Пулы (pool allocators) для объектов одного размера (узлы индекса, компоненты сущностей) — быстро, почти без фрагментации.
• Аренные аллокаторы (arena) для «пакетной» жизни данных: выделили много, потом освободили всё сразу (парсинг запросов, подготовка кадра).
• Thread-local аллокация снижает блокировки в многопоточности.

Кэш-память CPU, локальность данных, структура массивов

Многие выигрыши в C/C++ приходят не от «магии компилятора», а от правильной раскладки данных. CPU быстрее работает с тем, что лежит рядом.

Примеры:

• Массив структур (AoS) удобен, но иногда медленнее.
• Структура массивов (SoA) улучшает локальность, если вы проходите по одному полю у многих объектов (физика, рендер, сканирование колонок в БД).

Частые ошибки: утечки, use-after-free, переполнения

Цена контроля — ответственность. Типичные проблемы:

• Утечки: память не освобождена.
• Use-after-free: объект уже освобождён, но на него ещё есть ссылка.
• Переполнения буферов: выход за границы массива.

В C++ заметно помогают RAII и умные указатели, а в C — дисциплина владения, проверки границ и санитайзеры на этапе тестирования.

Параллелизм и многопоточность в критических системах

Параллелизм — это не «ускоритель по умолчанию», а инструмент, который оправдан там, где важны задержки, предсказуемость и максимальная загрузка CPU. В системах уровня ОС, СУБД и игровых движков цена лишней блокировки или неудачной схемы обмена данными измеряется миллисекундами, кадрами в секунду и стабильностью всей системы.

Потоки, блокировки и lock-free: когда это имеет смысл

C и C++ дают прямой доступ к примитивам синхронизации и памяти, поэтому здесь часто встречаются:

• мьютексы/спинлоки — когда секция действительно короткая, а конкуренция умеренная;
• read-write блокировки — если чтений намного больше, чем записей;
• lock-free очереди и атомики — когда важна латентность и нельзя позволить «стоп-мир» из-за контеншена.

Lock-free структуры не являются магией: они сложнее в сопровождении, чувствительны к порядкам памяти (memory order) и могут проигрывать на практике, если неправильно выбрать модель нагрузки.

Где параллелизм живёт «внутри»

В ядре ОС параллелизм — это обработка прерываний, планировщик, сетевой стек, файловые системы и драйверы, которые должны работать одновременно и не блокировать друг друга.

В СУБД параллельность проявляется в исполнении запросов, фоновых задачах (чекпоинты, вакуум/компактация), конкурентном доступе к страницам/индексам и в контроле транзакций.

В игровом цикле — это разделение на потоки рендеринга, симуляции, аудио, стриминга ресурсов и подготовки данных для GPU. Главное требование — стабильный frame time, а не средняя скорость.

Типичные узкие места: не CPU, а ожидания

Частые проблемы: contention (много потоков спорят за один замок), false sharing (разные данные попали в одну кэш-линию) и простои на I/O — когда поток «быстрый», но всё равно ждёт диск/сеть/драйвер.

Почему нужны профилировщики и метрики

Угадать узкое место почти невозможно. Профилировщики, трассировка, счётчики блокировок, распределение задержек (p95/p99) и метрики очередей показывают, где именно теряется время: на синхронизации, кэш-промахах или ожидании ввода-вывода. Только после этого имеет смысл менять алгоритм, схему потоков или выбирать между блокировками и lock-free.

Современный C++ и «безопасный» стиль на C

C и C++ часто описывают как «опасные» из‑за ручного управления ресурсами. На практике команды давно научились снижать риски: в C++ — за счёт языка и стандартной библиотеки, в C — за счёт дисциплины, ограничений и инструментов.

Что из современного C++ действительно используют

Главный выигрыш — предсказуемое управление ресурсами без ручных free()/close() в каждом ответвлении.

• RAII: ресурс (память, дескриптор файла, мьютекс) живёт ровно столько же, сколько объект-обёртка. Это резко уменьшает утечки и ошибки при ранних выходах из функции.
• Smart pointers: std::unique_ptr как «владелец» и std::shared_ptr там, где владение реально разделено. В критичном коде обычно предпочитают unique_ptr, потому что он проще и дешевле.
• Move semantics: перенос владения вместо копирования помогает писать код «как удобно», но без лишних аллокаций и копий буферов.

Как писать безопаснее на C

В C безопасность чаще строится не на «магии языка», а на правилах:

• единый стиль владения: кто выделил память — тот и освобождает, либо явные функции *_create/*_destroy;
• ограничение «сложных» возможностей (например, запрет небезопасных строковых функций, отказ от произвольной арифметики указателей);
• статический анализ (clang-tidy, cppcheck), санитайзеры (ASan/UBSan), обязательные проверки границ и код-ревью.

Где C проще и предсказуемее, чем C++

C часто выбирают для небольших компонент с жёсткими требованиями к ABI, минимальным рантаймом и очевидной моделью выполнения: меньше неявных конструкторов/деструкторов, исключений и шаблонных «фокусов». Поэтому C удобен для публичных API библиотек, загрузчиков и низкоуровневых модулей.

Компромисс между удобством и контролем

Обычно команды договариваются о «профиле» языка: в C++ могут отключать исключения и RTTI, ограничивать шаблоны, вводить правила по владению и аллокациям; в C — добавлять обёртки, проверочные макросы и строгие гайды. Итог один: сохранить производительность и контроль, но сократить классические ошибки работы с памятью и ресурсами.

Безопасность: риски и практики защиты

C и C++ дают максимальный контроль над памятью и поведением программы — и именно это делает их одновременно мощными и опасными. В критичных компонентах (ядро ОС, драйвер, движок хранения БД, рендер в играх) цена ошибки высока: баг может превратиться в уязвимость или в трудноуловимый сбой.

Типичные классы уязвимостей в C/C++

Самые частые проблемы связаны с памятью и неопределённым поведением (UB).

• Переполнения буфера и выход за границы массива (stack/heap overflow).
• Use-after-free и double free: обращение к уже освобождённой памяти.
• Ошибки арифметики целых (integer overflow/underflow), особенно при расчёте размеров буферов.
• Race condition в многопоточном коде, приводящие к повреждению данных.
• UB из-за неверных преобразований типов, нарушения строгой алиасности, неинициализированных значений.

Важно: UB опасно тем, что может «не проявляться» годами, а затем всплыть при смене компилятора, флагов оптимизации или версии библиотеки.

Как снижают риски: инструменты и процессы

Практика защиты обычно строится слоями:

• Санитайзеры в CI: ASan/UBSan/MSan/TSan ловят ошибки памяти и гонки на тестах.
• Статический анализ: clang-tidy, PVS-Studio и правила компилятора (например, -Wall -Wextra -Werror) находят подозрительные места ещё до запуска.
• Fuzzing: AFL++, libFuzzer, Honggfuzz массово «ломают» парсеры, сетевые протоколы и форматы файлов — то, что чаще всего атакуют.

Код-ревью и стиль для критического кода

Для чувствительных модулей вводят жёсткие договорённости: запрет небезопасных функций, единые обёртки для выделения памяти, явные границы буферов, RAII в C++, минимизация сырых указателей, понятные инварианты и обязательные тесты на краевые случаи.

Где уместны языки с безопасностью памяти

Там, где это возможно, компоненты с высоким риском (парсеры, обработка входных данных, сетевые сервисы) всё чаще пишут на Rust/Go/Java, а затем интегрируют с C/C++ через FFI. При этом граница должна быть узкой и хорошо задокументированной: чёткие ABI-контракты, проверки входов, владение памятью «с одной стороны», плюс отдельные тесты именно на стыке модулей.

Как выбрать язык для задачи: практический чек-лист

Выбор языка — это не про «что моднее», а про требования к скорости, рискам и стоимости поддержки. C и C++ остаются сильными там, где важны контроль и предсказуемость, но далеко не всегда это самый выгодный путь.

Когда C/C++ — лучший выбор

C/C++ разумно брать, если проект упирается в миллисекунды, память или интеграцию с железом:

• Ядро ОС, драйверы, низкоуровневые агенты: нужен доступ к регистрам, прерываниям, DMA, специфичным API.
• «Горячие пути» в БД, обработке видео/аудио, компрессии, криптографии: там, где 5–10% кода дают 90% нагрузки.
• Плагины и библиотеки с ABI-ограничениями: когда вы поставляете бинарник, который должен работать у клиентов без пересборки.
• Встраиваемые системы с жёсткими лимитами RAM/Flash и без «тяжёлых» рантаймов.

Когда лучше использовать другие языки

Если главная цель — быстро выпускать функции и безопасно масштабировать команду, часто выигрывают высокоуровневые решения:

• Бизнес-логика, веб-сервисы, интеграции, панели администрирования.
• Инструменты, скрипты, автоматизация (сборки, миграции, анализ данных).
• Проекты, где критичны безопасность памяти и скорость разработки, а микросекунды не важны.

Здесь полезно помнить про практичное разделение труда: «ядро» — на C/C++, а внешний слой продукта — на более быстрых в разработке технологиях. Например, в TakProsto.AI (vibe-coding платформа для российского рынка) удобно быстро собирать веб‑интерфейс на React, серверную часть на Go с PostgreSQL и даже мобильное приложение на Flutter — а затем подключать низкоуровневые C/C++‑модули там, где действительно нужны аллокаторы, SIMD или строгая предсказуемость задержек. Такой подход помогает не превращать весь проект в «низкий уровень» ради нескольких горячих мест.

Гибридные архитектуры: «ядро» + обвязка

Практичный компромисс: производительное ядро на C/C++ (движок, библиотека, модуль вычислений) и «обвязка» на другом языке для API, сценариев и UI. Главное — заранее продумать границу: формат данных, стоимость копирования, ошибки, версионирование.

Если вы развиваете продукт итеративно, ещё один рабочий паттерн — сначала быстро собрать «обвязку» и инфраструктуру (авторизация, админка, деплой, домены, мониторинг), а уже потом оптимизировать вычислительное ядро. В TakProsto.AI это поддерживается организационно: есть режим планирования, снапшоты и откат, экспорт исходников, а также деплой и хостинг — удобно, когда приходится часто менять архитектуру и проверять гипотезы.

Чек-лист перед выбором

1. Где реальные узкие места: CPU, память, I/O, задержки?
2. Есть ли требования к реальному времени и предсказуемым паузам?
3. Нужна ли бинарная совместимость и поставка SDK?
4. Какой профиль рисков: безопасность памяти, сложность отладки, квалификация команды?
5. Сколько будет стоить поддержка через 2–3 года (сборка, CI, зависимости, переносимость)?
6. Можно ли начать с более простого стека и оптимизировать «горячее» позже?

Идеальный выбор — тот, который минимизирует суммарную цену: разработка + эксплуатация + риски, а не только время выполнения.