Rust引用计数智能指针

1. 核心对比

2. 深度解析

• 原理：在堆上存储数据和一个简单的整数计数器。
• 优点：操作极其廉价，几乎没有性能负担。
• 缺点：如果尝试将 Rc 传递给另一个线程，Rust 编译器会报错。因为它内部的计数器不是原子的，并发修改会导致计数错误，进而引发内存安全问题。

• 原理：使用 原子操作（Atomic Operations） 来更新引用计数。
• 优点：它是线程安全的，可以放心地在不同线程间 clone 并传递。
• 代价：原子操作需要 CPU 锁定总线或缓存行，比普通加减法要慢。虽然单次开销很小，但在极高性能的循环中会有感知。

3. 共同的局限性

• 只读访问：它们默认只提供内部数据的不可变引用。如果你需要修改数据，必须配合“内部可变性”锁，例如 Arc<Mutex<T>> 或 Rc<RefCell<T>>。
• 循环引用：如果两个指针互相指向对方，计数器永远不会归零，导致内存泄漏。解决办法是使用 Weak（弱引用）。

4. 开发建议：如何选择？

• 默认选 Rc：如果你能确定数据只会在一个解析线程内部流动，用 Rc 性能最优。
• 必须选 Arc：如果你的数据是全局配置、规则集，或者是需要被多个工作线程（Worker Threads）共同访问的状态，必须使用 Arc。

use std::sync::Arc;
use std::thread;

fn main() {
    let safe_val = Arc::new(100);
    let mut handles = vec![];

    for _ in 0..3 {
        let child_val = Arc::clone(&safe_val);
        let handle = thread::spawn(move || {
            // 只要 safe_val 实现了 Display 或 Debug，这里就能输出
            println!("线程内读取: {}", child_val);
        });
        handles.push(handle);
    }

    // 关键：等待所有线程执行完毕
    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }
}

参考资料：

1.引用循环与内存泄漏

2.rust引用计数智能指针Rc<T>