让我一步步帮你理清这两个问题：

如果追求最低端到端开销，首选原始未压缩的视频格式，也就是GStreamer里的video/x-raw caps格式，核心原因是：完全跳过编码/解码步骤，下游元素可以直接处理，没有压缩算法带来的CPU/GPU消耗和延迟。

具体落地时还要注意匹配下游需求，避免额外格式转换：

• 通用场景优先选NV12或YUY2：这两种是绝大多数视频处理管道原生支持的格式，转换开销极低（甚至很多硬件加速单元直接兼容）。
• 如果用硬件加速（比如VA-API、NVDEC/NVENC），直接用对应硬件内存中的原始格式，比如video/x-raw(memory:VASurface)或video/x-raw(memory:NvBufMemory)——这种格式彻底避免了显存到系统内存的数据拷贝，是硬件管道里的最优选择。

除非你的场景必须跨网络传输这类压缩刚需，否则不要用任何压缩格式作为源，那只会平白增加不必要的解码开销。

原始流 vs MJPG：选原始流毫无悬念 #

1080p60的实时场景下，生成原始流的开销远低于先编码MJPG：

• MJPG编码需要大量CPU/GPU资源（哪怕是硬件编码，也有固定延迟和资源占用），如果下游还要解码回原始流才能处理，等于多了两次冗余操作（编码+解码），直接拉高延迟和系统负载。
• 叠加操作本身需要修改像素数据，原始流可以直接在帧缓冲区上操作；而MJPG需要先解码成原始流才能叠加，叠加完若还要编码回去，开销更是翻倍。

所以不管从延迟还是资源占用看，直接生成带叠加层的video/x-raw流是最优解。

Rust与GStreamer最低开销的交互方法：自定义GStreamer源元素 #

不要用跨进程通信或者appsrc的简单推送模式，最直接高效的方式是用GStreamer的Rust绑定（gstreamer crate）开发自定义GStreamer源元素，原因如下：

• 完全融入GStreamer的管道调度：元素直接在GStreamer的线程模型里运行，数据不需要跨进程传递，也不用额外内存拷贝（如果用硬件加速帧的话）。
• 可以直接在元素内部处理叠加逻辑：
  • CPU叠加：拿到video/x-raw的帧缓冲区（Buffer），直接修改像素数据（注意要处理好帧的格式，比如NV12的Y和UV平面）。
  • 硬件加速叠加：配合gstreamer-gl或gstreamer-vaapi绑定，在GPU端完成叠加，彻底避免显存和系统内存之间的数据拷贝，这是1080p60场景下的性能天花板。
• 线程安全的可变数据管理：用Arc<Mutex<YourDataStruct>>或dashmap这类线程安全结构存储你的可变字符串数组和传感器数据，在元素的push回调里安全读取并叠加到帧上。

如果暂时不想写完整的自定义元素，退而求其次可以用appsrc（通过gstreamer-app crate），但要注意：

• 尽量使用APP_SRC_BUFFER_MODE_STREAM模式，避免帧缓存堆积。
• 直接传递硬件内存中的帧（如果用硬件加速），不要做内存拷贝。
• 提前设置好明确的caps（比如video/x-raw,format=NV12,width=1920,height=1080,framerate=60/1），让下游元素不用协商格式，减少额外开销。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ferdia McKeogh