第一章：eBPF程序开发的底层逻辑与生态定位
eBPF（extended Berkeley Packet Filter）并非传统意义上的“包过滤器”，而是一种运行在内核沙箱中的轻量级、可验证的虚拟机指令集。其底层逻辑建立在三大支柱之上：安全验证器（verifier）、高效JIT编译器与内核事件驱动模型。验证器在加载前严格检查程序是否无内存越界、无无限循环、无非法函数调用；JIT编译器将eBPF字节码实时翻译为原生机器码，确保接近内核态的执行性能；而事件驱动机制则通过tracepoint、kprobe、uprobe、xdp等钩子，将程序与内核执行流精准耦合。
eBPF程序天然隔离于内核源码之外，无需重新编译内核或加载LKM模块，这使其成为可观测性、网络策略、运行时安全等场景的统一基础设施层。它位于用户空间工具（如bpftool、libbpf）与内核BPF子系统之间，向上提供标准化的程序加载与映射管理接口，向下复用内核已有的内存管理、调度与同步原语。
核心开发范式
- 编写C语言（受限子集）逻辑，使用
bpf_helpers.h中声明的辅助函数； - 通过Clang编译为eBPF目标文件（
.o），例如：clang -O2 -target bpf -c trace_syscall.c -o trace_syscall.o此命令启用优化并指定bpf目标架构，生成符合eBPF ISA规范的ELF对象；
- 使用
bpftool prog load或libbpf自动加载，验证器在此阶段介入并拒绝不合规程序。
生态关键组件对比
| 组件 | 作用 | 典型使用方式 |
|---|---|---|
| libbpf | 用户态加载/映射管理核心库 | 集成于BCC、cilium-agent等 |
| BCC | Python/C++前端框架，简化开发流程 | bcc.BPF(text=src) |
| bpftool | 调试与诊断命令行工具 | bpftool prog show |
eBPF程序的本质是“内核可编程”的最小可信计算单元——它不替代内核功能，而是以受控、可审计、热插拔的方式扩展内核行为边界。
第二章：C语言在eBPF开发中的不可替代性
2.1 C语言对eBPF验证器语义的原生契合：从BPF指令集到LLVM后端的全程可控性
C语言的确定性内存模型与显式控制流，天然匹配eBPF验证器对无环、有界、无指针运算的硬性要求。
LLVM后端的精准映射
LLVM BPF后端将C抽象语法树（AST）直接编译为验证器可静态分析的BPF指令序列，跳过传统ABI/寄存器分配等不可控层。
// 示例：安全的map lookup（验证器可证明bounds check有效）
struct {
__uint(type, BPF_MAP_TYPE_HASH);
__type(key, __u32);
__type(value, __u64);
} my_map SEC(".maps");
SEC("tracepoint/syscalls/sys_enter_openat")
int trace_openat(struct trace_event_raw_sys_enter *ctx) {
__u32 key = ctx->id; // 验证器推导key ∈ [0, UINT32_MAX]
__u64 *val = bpf_map_lookup_elem(&my_map, &key);
if (val) *val += 1; // 安全解引用：验证器确认val ≠ NULL
return 0;
}逻辑分析：
bpf_map_lookup_elem返回指针前，验证器已通过if (val)分支证明其非空；&key地址由栈帧固定生成，无越界风险；所有类型标注（__u32/__u64）驱动LLVM生成带宽检查的lddw/stw指令。
验证友好型构造对比
| 构造 | C原生支持 | eBPF验证器兼容性 | 原因 |
|---|---|---|---|
for (i=0; i<MAX; i++) |
✅ | ✅ | 循环上界常量，可路径计数 |
malloc() |
❌ | ❌ | 动态内存违反验证器沙箱 |
| 函数指针调用 | ⚠️ | ❌（默认禁用） | 间接跳转破坏控制流图分析 |
graph TD
A[C源码] --> B[Clang前端 AST]
B --> C[LLVM BPF后端]
C --> D[BPF字节码<br>含校验元数据]
D --> E[eBPF验证器<br>静态路径分析]
E --> F[加载成功/失败]2.2 内核头文件、BTF与CO-RE的深度绑定实践：基于libbpf的C工程化范式解析
CO-RE（Compile Once – Run Everywhere）依赖内核BTF（BPF Type Format）实现跨版本结构体布局适配，而非硬编码偏移。其工程化落地需三者协同：
- 内核头文件（如
linux/bpf.h）提供语义接口； - BTF信息（嵌入vmlinux或模块中）描述真实类型布局；
- libbpf 在加载时通过
bpf_object__load_skeleton()自动重写字段访问指令。
BTF驱动的结构体访问重写
// bpf_prog.c —— 使用 __builtin_preserve_access_index 让编译器保留字段名
struct task_struct *task = (void *)bpf_get_current_task();
u64 start_time = BPF_CORE_READ(task, start_time); // 非直接 .start_time！
BPF_CORE_READ()展开为带btf_id的安全读取宏，libbpf在加载时依据目标内核BTF查表替换为实际字节偏移，规避offsetof()编译期固化问题。
CO-RE兼容性保障机制
| 组件 | 作用 | 工程约束 |
|---|---|---|
vmlinux.h |
由 bpftool btf dump 生成 |
必须与目标内核BTF严格对齐 |
bpf_core_read() |
类型感知读取原语 | 仅支持BTF已知结构体字段 |
libbpf v1.3+ |
支持 BPF_F_ANY_ALIGNMENT 标志 |
需启用 CONFIG_DEBUG_INFO_BTF=y |
graph TD
A[源码含BPF_CORE_READ] --> B[Clang生成BTF + CO-RE重定位项]
B --> C[libbpf加载时匹配目标BTF]
C --> D[动态修补指令中的字段偏移]
D --> E[运行于5.4–6.8任意内核]2.3 eBPF程序生命周期管理：从加载、校验、JIT编译到perf事件回调的全链路C实现
eBPF程序并非直接执行，而是经历严格受控的四阶段生命周期：
加载与校验
int fd = bpf_load_program(BPF_PROG_TYPE_TRACEPOINT, insns, insn_cnt, license, version, log_buf, LOG_BUF_SIZE);
// insns: eBPF指令数组（含BTF元数据）；license需为"GPL"以启用特权辅助函数；log_buf用于输出校验器拒绝原因校验器静态分析控制流、寄存器状态、内存访问边界，确保无循环、无越界、无未初始化引用。
JIT编译与内核注入
内核根据CONFIG_BPF_JIT配置将验证通过的字节码编译为原生x86_64/ARM64机器码，提升10–20倍执行效率。
perf事件回调绑定
struct bpf_perf_event_value value;
bpf_perf_event_read_value(map_fd, cpu, &value, sizeof(value));
// map_fd指向PERF_EVENT_ARRAY类型BPF映射；cpu指定目标CPU；value包含count、enabled、running三元组| 阶段 | 关键API | 安全保障机制 |
|---|---|---|
| 加载校验 | bpf_load_program() |
控制流图可达性分析 |
| JIT编译 | bpf_jit_compile() |
指令白名单+寄存器染色 |
| perf回调 | bpf_perf_event_read_value() |
CPU隔离+ring buffer原子读 |
graph TD
A[用户空间eBPF字节码] --> B[内核bpf_load_program]
B --> C{校验器通过？}
C -->|否| D[返回-EPERM并填充log_buf]
C -->|是| E[JIT编译为native code]
E --> F[插入内核tracepoint hook]
F --> G[perf_event_open触发回调]2.4 生产级eBPF可观测性工具链构建：基于bcc/libbpf-c的tracepoint/kprobe/uprobe实战案例
核心工具选型对比
| 工具 | 开发语言 | 热加载支持 | 生产就绪度 | 典型场景 |
|---|---|---|---|---|
bcc |
Python/C++ | ✅ | 中高 | 快速原型、调试 |
libbpf-c |
C | ❌（需CO-RE） | ⚠️高（需手动管理） | 内核模块、长期驻留服务 |
tracepoint 实时系统调用追踪（bcc）
from bcc import BPF
bpf_code = """
TRACEPOINT_PROBE(syscalls, sys_enter_openat) {
bpf_trace_printk("openat: flags=%d\\n", args->flags);
return 0;
}
"""
b = BPF(text=bpf_code)
b.trace_print() # 输出至 /sys/kernel/debug/tracing/trace_pipe逻辑分析：
TRACEPOINT_PROBE直接绑定内核预定义 tracepoint，零开销、无符号解析；args->flags是 tracepoint 自带结构体字段，无需偏移计算。适用于稳定内核接口的高频事件采集。
uprobe 用户态函数监控（libbpf-c）
// uprobe_target.c —— 需编译为带 debug info 的 ELF
int add(int a, int b) { return a + b; }参数说明：
uprobe通过/proc/pid/maps定位符号地址，配合 DWARF 解析参数；生产中需确保目标二进制启用-g编译且未 strip。
2.5 安全边界与可信执行保障：C语言中显式内存控制、栈帧约束与verifier白名单机制剖析
C语言的内存安全不依赖运行时防护，而依托开发者对边界的显式声明与工具链的静态裁决。
显式内存控制示例
// 使用 __attribute__((bounded)) 声明缓冲区边界（Clang/LLVM扩展）
void safe_copy(char *dst, const char *src, size_t n)
__attribute__((bounded("dst", 0, n), bounded("src", 0, n)));该声明向编译器与eBPF verifier传递不可逾越的读写范围；bounded("dst", 0, n) 表示 dst 只允许索引 [0, n)，超出即触发编译期或加载期拒绝。
栈帧硬约束
eBPF程序栈深度严格限制为512字节，禁止递归与大局部变量：
- 超出则verifier报错：
invalid stack off=xxx, size=yyy - 所有局部变量地址必须在编译期可静态推导
Verifier白名单机制核心原则
| 类型 | 允许操作 | 禁止操作 |
|---|---|---|
| 指针算术 | ptr + const_offset |
ptr + non_const |
| 内存访问 | *(u32*)(ptr + 4) |
*(u32*)ptr++ |
| 控制流 | 无环跳转、有限深度嵌套 | 任意goto、间接跳转 |
graph TD
A[源码含指针运算] --> B{Verifier静态分析}
B -->|符合白名单| C[加载进内核]
B -->|越界/非定值偏移| D[拒绝加载并报错]第三章：Go语言嵌入eBPF的结构性瓶颈
3.1 Go运行时与eBPF零拷贝/无锁模型的根本冲突：goroutine调度与BPF辅助函数调用约定的不兼容性
eBPF程序运行在内核态受限环境中，其辅助函数（如 bpf_map_lookup_elem()）要求原子、无睡眠、无栈切换——而Go运行时的goroutine调度器依赖系统调用（如 futex）、抢占式调度点及可增长栈，天然违反该约束。
核心矛盾点
- Go goroutine可能在任意时刻被调度器抢占并迁移到其他OS线程（M）
- eBPF verifier禁止任何可能导致睡眠或上下文切换的指令序列
runtime.entersyscall()等调度入口无法静态验证为“无副作用”
典型违规代码示例
// ❌ 危险：map访问触发潜在阻塞路径（如map resize + GC协作）
func lookupInMap(key uint32) *uint64 {
val := bpfMap.Lookup(&key) // 调用CGO封装的bpf_map_lookup_elem()
return (*uint64)(val)
}此调用经CGO桥接后，若底层map使用哈希表且发生rehash，将触发内存分配与锁竞争——而eBPF辅助函数必须保证最坏情况常数时间，且不可调用内核内存分配器。
关键差异对比
| 维度 | eBPF辅助函数 | Go运行时调度器 |
|---|---|---|
| 执行时长 | 严格限于50万指令周期 | 不可预测（GC、抢占等） |
| 内存模型 | 静态验证的线性地址空间 | 动态栈+堆+写屏障 |
| 同步原语 | 仅支持无锁原子操作（如 __sync_fetch_and_add） |
依赖 futex/pthread_mutex |
graph TD
A[Go程序调用bpf_map_lookup_elem] --> B{CGO调用进入内核}
B --> C[eBPF verifier检查]
C -->|失败| D[拒绝加载：'possible race on map access']
C -->|通过| E[内核执行辅助函数]
E --> F[返回结果至用户态]
F --> G[Go运行时恢复goroutine]
G -->|若期间发生GC标记| H[触发write barrier → 可能阻塞]3.2 CGO桥接带来的验证器拒绝风险：指针逃逸、内存布局不确定性及BTF类型推导失效实证分析
CGO桥接在eBPF程序与Go运行时交互时，常触发内核验证器的严格检查失败。核心问题源于三类底层不匹配：
指针逃逸导致验证器拒绝
当Go代码通过C.CString()分配字符串并传入eBPF map键值时，若未显式C.free()，CGO可能将指针标记为“逃逸”，致使验证器判定其生命周期不可控：
key := C.CString("user_123")
// ❌ 验证器报错：invalid pointer access (unbounded memory access)
bpfMap.Update(unsafe.Pointer(key), &val, 0)
C.CString返回*C.char，其底层内存由C堆管理，但Go编译器无法跟踪该指针是否被eBPF程序持久引用；验证器因无法证明访问边界而拒绝加载。
BTF类型推导失效场景
当结构体含//go:packed或非对齐字段时，BTF生成器无法准确还原内存布局：
| Go struct | BTF inferred size | Actual kernel layout | 匹配结果 |
|---|---|---|---|
type X struct{a uint8; b uint64} |
16 | 16（对齐填充） | ✅ |
type Y struct{a uint8; b uint64} //go:packed |
9 | 9（无填充） | ❌（BTF误标为16） |
内存布局不确定性根源
graph TD
A[Go struct定义] --> B[gc编译器布局]
B --> C{含//go:packed?}
C -->|是| D[紧凑布局，无填充]
C -->|否| E[按target ABI对齐]
D & E --> F[eBPF验证器加载BTF]
F --> G[布局不一致→类型校验失败]3.3 libbpf-go封装层的抽象泄漏：从map fd传递、程序加载时机到perf buffer轮询机制的性能损耗量化
数据同步机制
libbpf-go 将内核 map fd 直接暴露为 *ebpf.Map，导致用户需手动管理 fd 生命周期：
// 错误示例：fd 跨 goroutine 未加锁共享
m, _ := objMaps["events"]
m.Update(unsafe.Pointer(&key), unsafe.Pointer(&val), ebpf.UpdateAny)Update 调用底层 bpf_map_update_elem() 系统调用，无内部缓冲或批处理，单次调用引入 ~120ns syscall 开销（实测 Intel Xeon Gold 6248R）。
性能瓶颈对比
| 场景 | 平均延迟（ns） | 吞吐量（万 events/s） |
|---|---|---|
| 直接 libbpf C 调用 | 85 | 142 |
| libbpf-go 单 map 操作 | 210 | 68 |
| libbpf-go + perfbuf 批量轮询 | 390（含轮询开销） | 41 |
Perf Buffer 轮询开销
轮询依赖 PerfBuffer.Poll() 阻塞式 syscalls，每次唤醒触发完整上下文切换：
// 每次 Poll() 至少触发一次 epoll_wait + mmap fault
pb, _ := ebpf.NewPerfBuffer(&perfOpts)
pb.Poll(100) // 参数单位为 ms，但实际调度粒度受 CFS 影响该调用在高负载下引发 CPU cache line false sharing，L3 miss rate 提升 17%（perf record -e cache-misses）。
第四章：Rust作为新兴势力的技术破局路径
4.1 零成本抽象与no_std环境下的eBPF字节码生成：基于aya/bpf-linker的纯Rust编译流实践
在 no_std 约束下，eBPF 程序需剥离运行时依赖，而 Aya 的 bpf-linker 工具链实现了零开销抽象落地：
// build.rs —— 静态链接 eBPF 目标文件
fn main() {
aya_bpf_linker::build_bpf_program(
"src/xdp_drop.bpf.c", // C 源或 Rust BPF 模块
aya_bpf_linker::Target::BpfEl, // 小端 eBPF 字节码
).unwrap();
}该调用触发 LLVM 编译 + BTF 信息注入 + 重定位解析，输出 .o 文件不含任何 libc 符号。
核心优势对比
| 特性 | 传统 clang + llc 流程 | aya/bpf-linker |
|---|---|---|
no_std 兼容性 |
需手动裁剪 ABI | 原生支持裸机目标 |
| BTF 生成 | 额外 pahole 步骤 |
内置自动嵌入 |
编译流关键阶段
- Rust crate 构建 →
bpf-linker插件介入 - LLVM IR 优化（
-C lto=fat）→ BTF 类型合并 - ELF 重定位解析 → 生成位置无关字节码
graph TD
A[Rust src/lib.rs] --> B[Compile to BPF IR]
B --> C[bpf-linker: BTF inject & relocate]
C --> D[output/prog.o — no_std ready]4.2 类型安全驱动的BTF元数据自动生成：Rust struct → BTF → CO-RE适配的端到端验证案例
为实现内核空间与用户态类型一致性，bindgen-btf 工具链将 Rust #[repr(C)] 结构体直接映射为带完整调试信息的 BTF 描述：
#[repr(C)]
pub struct task_struct {
pub pid: u32,
pub comm: [u8; 16],
pub state: i32,
}此结构经
rustc --emit=btf编译后生成标准 BTF section，保留字段偏移、大小及命名，供 libbpf 加载时校验。
BTF 生成关键参数
--emit=btf：启用 BTF 输出（需 rustc nightly +-Z btf）#[repr(C)]：确保内存布局与 C ABI 兼容#[cfg(target_arch = "x86_64")]：限定目标架构以保障字段对齐一致性
CO-RE 重定位流程
graph TD
A[Rust struct] --> B[BTF generation]
B --> C[libbpf load + BTF dedup]
C --> D[CO-RE field offset relocation]
D --> E[跨内核版本安全访问]| 阶段 | 输入 | 输出 | 安全保障 |
|---|---|---|---|
| BTF 生成 | task_struct |
.BTF section |
字段名/类型/偏移全保真 |
| CO-RE 重定位 | v5.10/v6.2 BTF | 重定位后的 BPF 指令 | bpf_core_read() 自动适配 |
4.3 异步运行时与eBPF事件驱动模型的协同设计：tokio-epoll-bpf与用户态event loop的低延迟集成
传统 epoll + Tokio 模型在高吞吐场景下存在内核/用户态频繁上下文切换开销。tokio-epoll-bpf 通过 eBPF 程序在内核侧预过滤、聚合事件，仅将关键事件（如 TCP_ESTABLISHED 连接就绪、SKB_DATA_READY）经 perf_event_array 推送至用户态 event loop。
数据同步机制
eBPF 程序使用 bpf_perf_event_output() 向 ring buffer 写入结构化事件：
// 用户态 ring buffer 消费示例（tokio-epoll-bpf crate）
let mut perf_buf = PerfBufferBuilder::new(&mut map)
.sample_period(1)
.build()?;
// 事件结构体由 eBPF BTF 自动对齐，含 timestamp_ns、fd、event_type逻辑分析：sample_period=1 确保每个事件立即提交；ring buffer 采用无锁 MPSC 设计，避免用户态加锁阻塞；event_type 字段用于快速 dispatch 到对应 Tokio task。
协同调度流程
graph TD
A[eBPF socket filter] -->|匹配 TCP SYN_RECV| B[perf_event_output]
B --> C[userspace perf ringbuf]
C --> D[Tokio Waker 唤醒]
D --> E[async fn handle_conn()]| 组件 | 延迟贡献 | 优化手段 |
|---|---|---|
| epoll_wait() | ~500ns | 替换为 poll-perf 循环 |
| fd lookup | ~80ns | eBPF 预存 fd → task_id 映射 |
| wake overhead | ~200ns | 批量 wakeup + coalescing |
4.4 内存安全承诺在eBPF上下文中的兑现边界：unsafe块管控策略、生命周期标注与verifier友好编码规范
eBPF程序运行于内核受限沙箱中，其内存安全不依赖传统MMU保护，而由verifier静态验证与Rust编译期约束协同保障。
unsafe块的最小化原则
仅在以下场景允许unsafe：
- 调用
bpf_probe_read_kernel!()等内核辅助函数时绕过借用检查 - 构造
&mut [u8]切片指向skb->data等动态缓冲区（需显式长度校验）
// ✅ 合规：长度经verifier可推导，且绑定到skb数据边界
let data = unsafe {
core::slice::from_raw_parts_mut(skb.data, skb.data_end - skb.data)
};
// 分析：`skb.data_end - skb.data`为verifier已知常量表达式，确保无越界；
// `from_raw_parts_mut`不引入悬垂引用，因skb生命周期由eBPF程序上下文保证。生命周期标注关键实践
使用'skb等命名生命周期参数显式绑定：
| 标注位置 | 作用 |
|---|---|
fn parse_skb<'skb>(...) |
告知verifier所有返回引用不得长于skb存活期 |
&'skb [u8] |
禁止存储至全局静态或跨调用持久化 |
verifier友好编码模式
graph TD
A[原始指针算术] -->|禁用| B[verifier拒绝]
C[基于offset的safe_slice!] -->|通过| D[长度恒为常量差值]
E[手动bounds check] -->|冗余| F[增加verifier路径分支]第五章：多语言共存下的eBPF工程化演进趋势
跨语言工具链的协同实践
在云原生可观测性平台 DeepFlow 的 v2.8 版本中，团队构建了以 Rust 编写的 eBPF 数据面（deepflow-ebpf）与 Go 控制面（deepflow-server）的混合架构。Rust 负责高性能数据采集（如 TCP 重传、TLS 握手事件），通过 libbpf-rs 加载 BPF 程序并映射 ring buffer；Go 服务则通过 github.com/cilium/ebpf 库读取 perf event，并将原始字节流交由 Python 模块（deepflow-agent/analyzer）执行协议解析与特征提取。三语言间通过共享内存页与标准化的 Protobuf schema（ebpf_event.proto）解耦，避免序列化开销。
构建时依赖治理策略
大型 eBPF 工程常面临多语言依赖冲突。例如某金融风控系统使用 C++ 实现用户态规则引擎，需消费 eBPF 输出的 socket trace 数据。其 CI 流水线强制要求：
- 所有 BPF 程序经
bpftool gen skeleton生成 C 头文件，供 C++ 直接#include - Rust 侧通过
bindgen自动生成 FFI 绑定，但禁用--whitelist-var以外的符号暴露 - Python 侧采用
ctypes动态加载.so，而非cffi，规避运行时 ABI 不兼容风险
该策略使跨语言版本升级周期从平均 14 天压缩至 3 天内完成验证。
多语言调试能力对齐
下表对比主流语言在 eBPF 开发中的可观测性支持现状：
| 语言 | BPF 程序编译调试 | 用户态追踪集成 | 内核事件注入能力 |
|---|---|---|---|
| C | clang -g + bpftool prog dump jited |
perf record -e bpf:prog_load |
✅（bpf_override_return） |
| Rust | cargo-bpf 支持 DWARF 行号映射 |
libbpf-rs 集成 libbpf tracepoints |
⚠️（需 patch libbpf） |
| Go | 仅支持 bpf2go 生成静态代码 |
github.com/iovisor/gobpf 已归档 |
❌（无内核 hook 支持） |
工程化交付流水线设计
flowchart LR
A[CI 触发] --> B[Clang 编译所有 .bpf.c]
B --> C{Rust/Cargo-BPF}
C --> D[生成 libbpf object 文件]
D --> E[Go 构建时嵌入 .o]
E --> F[Python 打包为 wheel]
F --> G[部署至 Kubernetes DaemonSet]
G --> H[Runtime 自动校验 BTF 兼容性]生产环境热更新机制
某 CDN 厂商在边缘节点部署基于 eBPF 的 L7 限流器，采用分阶段热更新方案：
- 第一阶段：新版本 BPF 程序以
BPF_PROG_TYPE_SOCKET_FILTER加载，但不挂载到 socket - 第二阶段：Go 控制面调用
bpf_link_create()将新程序链接至cgroup_skb/egress，同时保留旧程序 link - 第三阶段：通过
bpf_map_update_elem()向共享percpu_array写入版本切换信号，用户态守护进程轮询检测后触发原子替换
该方案实现 99.999% 的流量无损更新，单节点平均切换耗时 47ms。
安全沙箱边界强化
在 Kubernetes 多租户场景中，eBPF 程序需隔离不同 namespace 的网络事件。某平台采用双层约束：
- 编译期：Rust 构建脚本自动插入
#define NAMESPACE_ID 0x1a2b3c，所有 map key 强制拼接命名空间哈希 - 运行期：Go 控制面通过
bpf_program__attach_cgroup()绑定至/sys/fs/cgroup/kubepods/pod-<uid>/，并启用bpf_probe_read_kernel()的CONFIG_BPF_JIT_ALWAYS_ON=y内核加固
混合语言性能基准测试
在 40Gbps 网络负载下，对比三种语言处理 XDP 丢包事件的吞吐：
- C 实现：2.1M pps（基线）
- Rust 实现（
pnet+libbpf-rs）：1.98M pps（-5.7%） - Go 实现（
xdp-go+cgo调用）：1.32M pps（-37.1%）
差异主因在于 Go runtime 的 GC 停顿导致 ring buffer 消费延迟波动，实测 P99 延迟达 186μs，而 Rust 为 23μs。
