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[重学Rust]之智能指针

news 2025/9/20 13:57:25

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⭐ 前言

环境准备

代码步骤

Box

RefCell

Rc/Arc

Mutex

RwLock

疑问解答

🤔 有了Mutex为什么还要用RwLock?

总结

欢迎来到盹猫(>^ω^<)的博客

本篇文章主要介绍了

[[重学Rust]之智能指针]
❤博主广交技术好友，喜欢文章的可以关注一下❤

⭐ 前言

编写这个系列文章的目的是为了巩固所学的Rust知识,对Rust中庞大的依赖体系进行整理,当然,如果文章内容可以帮助到你,那当然求之不得了😁

记录Rust中的智能指针

🌹学而时习之,不亦说乎!🌹

环境准备

除了基础的Cargo环境之外,你还需要准备以下环境,如果你没有安装Cargo环境可以通过盹猫脚本库进行Rust环境的快速搭建工作:

[package]
name = "ref_test"
version = "0.1.0"
edition = "2024"[dependencies]

因为智能指针主要用到标准库中的依赖,所以不用添加任何其它依赖项.

代码步骤

Box

Box允许在堆上开辟一小块内存,用于存储定义的值,与直接定义不同的是,它的值存储在堆上,同时保留一个指针指向堆上的数据,如下示例:

 let box1 = Box::new(5);println!("栈指针:{:p}", &box1);println!("堆指针:{:p}", &*box1);

上述代码会打印出存储于栈上的指针地址和存储上堆上的数据地址:

栈指针:0x7ffc262e85a8
堆指针:0x55e588148d00

🚩 Box可以在堆上创建一块固定大小的内存地址用于存储数据.

RefCell

RefCell可以在运行态动态获取数据不可变引用的可变引用,即将不可变数据动态的变为可变数据,这个数据在编译态是不可变的,如下示例:

let mut p = 5;
{p += 5;
}
println!("{}", p);

该定义为编译态已定义好的为可变引用,如果是不可变引用,不可以在后续的代码中进行动态更改.

RefCell就解决了这个问题,如下示例:

 let rfc = RefCell::new(5);{let mut p = rfc.borrow_mut();*p += 5;}println!("最终值:{:?}", rfc.into_inner());

在该示例中定义5为Refcell类型的不可变引用,但是可以在代码运行过程中调用borrow_mut对引用类型进行更改为可变引用,当离开作用域时,放弃可变借用权限,得出如下打印:

最终值:10

🚩 RefCell可以保证在同一时间只有一个可变借用,保证了线程安全.

Rc/Arc

Rc可以保证有多个所有者共享数据,而Arc可以保证在多个线程内有多个所有者共享数据,它使用引用计数来统计所有者数量,如下示例:

let c = Rc::new(5);let p = Rc::clone(&c);println!("{}", p);
println!("c的指针地址:{:p}", &c);
println!("c的数据地址:{:p}", &*c);
println!("p的指针地址:{:p}", &p);
println!("p的数据地址:{:p}", &*p);

上面的代码打印如下数据信息:

c的指针地址:0x7ffc21c5f780
c的数据地址:0x5566c676cd10
p的指针地址:0x7ffc21c5f788
p的数据地址:0x5566c676cd10

可以看到c和p的数据地址是相同的,也就是两个都是指向同一个数据地址.

Arc在多线程中共享数据引用计数的示例:

    let arc_data = Arc::new(5);let mut handles = vec![];for _i in 0..3 {let c = Arc::clone(&arc_data);//创建多个子线程let d = thread::spawn(move || {println!("c的值:{}", c);println!("引用数量:{}", Arc::strong_count(&c));});handles.push(d);}//等待执行完成for handle in handles {handle.join().unwrap();}println!("引用数量:{}", Arc::strong_count(&arc_data));

打印如下内容:

c的值:5
c的值:5
引用数量:4
c的值:5
引用数量:3
引用数量:4
引用数量:1

可以看到在最后引用计数变为1,也就是初始的引用数量.

🚩 Rc/Arc 可以保证在不改变数据地址的情况下,只通过增加引用计数的方式获取数据的共享权力.

Mutex

Mutex可以在多线程进行数据的访问,因为它可以创建一个互斥锁,保证同一时间只有一个线程可以访问数据信息,通常和Arc配合使用完成多线程的数据更新操作,示例如下:

   let p = Arc::new(Mutex::new(5));let mut handles = vec![];for i in 0..3 {// 多线程数据共享let updater = Arc::clone(&p);let c = thread::spawn(move || {//在更新前锁定数据let mut p = updater.lock().unwrap();*p += i;});handles.push(c);}for i in handles {i.join().unwrap();}println!("最终结果:{}", p.lock().unwrap())

上述代码中通过Arc实现多线程的数据共享操作,同时内部为一个Mutex来控制在更新前进行锁定操作,保证同一时间只有一个线程访问,则最后的输出结构应该是8:

最终结果:8

🚩 Mutex可以保证在多线程访问时只有一个线程可以操作数据,其它线程只能等待.

RwLock

RwLock与Mutex用处几乎相同,但Mutex是进行原子性的操作,RwLock更多的是用来进行读多写少的场景,因为同一时间可以有多个读,但只能有一个写,示例如下:

use std::{sync::{Arc, RwLock},thread,
};fn main() {let p = Arc::new(RwLock::new(5));let mut handles = vec![];for i in 0..3 {let updater = Arc::clone(&p);let c = thread::spawn(move || {let mut d = updater.write().unwrap();*d += i;//释放写锁,否则会竞争,造成死锁drop(d);println!("{}", updater.read().unwrap());});handles.push(c);}for i in handles {i.join().unwrap();}println!("最终值:{}", p.read().unwrap())
}

这里使用updater.write()获取了写锁,但是下面又进行了读锁的获取,所以中间使用drop(d)释放写锁,否则运行会造成死锁.