引言：为什么要跨语言通信？
在软件开发中，我们需要在不同编程语言之间传递数据。比如，你有一个高性能的 C++ 程序处理视频流，但想用 Python 进行 AI 分析或 Web 展示。传统的方法（如文件、网络套接字）往往效率低下或实现复杂。共享内存技术提供了一种高效、低延迟的解决方案，就像在多个程序之间建立一个"公共公告板"，任何程序都可以在上面读写信息。
本文将通过一个实际案例——C++ 生成视频帧，Python 消费视频帧——演示如何实现跨语言的实时数据交换。
一、核心诉求分析
我们的项目有三个关键需求：
- C++作为生产者：利用 C++ 的高性能处理视频帧
- Python作为消费者：利用 Python 丰富的库进行后续处理
- 松耦合设计：消费者可以随时启动/停止，不影响生产者
为什么选择共享内存？
传统进程间通信 (IPC) 方法对比：
| 方法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 共享内存 | 速度快，延迟低 | 需要同步机制 | 大数据量、实时性要求高 |
| 管道/命名管道 | 简单，内置同步 | 速度较慢，单向 | 小数据量、顺序处理 |
| 套接字 | 跨网络，跨机器 | 序列化开销，延迟高 | 分布式系统 |
| 消息队列 | 松耦合，可靠 | 需要额外服务，有延迟 | 异步任务处理 |
对于视频流这种数据量大、实时性要求高的场景，共享内存是最佳选择。
二、架构设计思路
2.1 循环缓冲区：生产者 - 消费者的核心机制
想象一个旋转的传送带，生产者在一端放置物品，消费者在另一端取走物品。这就是循环缓冲区的工作原理。
// 缓冲区状态示意 [0] [1] [2] [3] // 4 个缓冲区
// ↑ ↑ 读指针 写指针
// 生产者写入数据后
// [数据 0] [1] [2] [3]
// ↑ ↑ 读指针 写指针
2.2 内存屏障：看不见的交通警察
在多核 CPU 系统中，指令可能会被重排序以提高效率。这就好比工厂流水线上，工人 A 先准备好零件，工人 B 组装，但可能工人 B 的动作被提前执行。内存屏障就像交通警察，确保指令按正确顺序执行。
三、详细实现步骤
3.1 创建内存屏障库
什么是内存屏障？ 内存屏障是一种 CPU 指令，确保屏障前的所有内存操作完成后，才执行屏障后的操作。在我们的场景中，它确保数据完全写入缓冲区后，再更新指针。
> barrier_helper.c <<
void () {
__sync_synchronize(); // This built-in issues a full memory barrier.
}
EOF
gcc -shared -fPIC -O2 -o libbarrier_helper.so barrier_helper.c
objdump -D libbarrier_helper.so | grep -A 4
