系列文章：

继上篇 Rust 实战丨手写一个 oneshot channel，本篇我们继续参考 Rust Atomics and Locks 一书，来实现一个 Arc。

Arc 简介

Arc（Atomic Reference Counted）是 Rust 标准库里位于 std::sync 模块中的智能指针，用于 在多个线程之间安全地共享只读数据。和只适用于单线程场景的 Rc<T> 不同，Arc<T> 的引用计数增减操作使用原子指令，从而保证跨线程的内存安全。

为什么需要 Arc？

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let p = Person { age: 18, name: "hedon".to_string(), address: "China".to_string() };

thread::scope(|s| {
    s.spawn(|| println!("{:?}", &p)); // ✅ scope 内的线程可以借用
});

thread::spawn(move || println!("{:?}", &p)); // ❌ 需要 'static 生命周期

问题：thread::spawn 要求 'static 生命周期，但 &p 只是栈上变量的借用。
解决：使用 Arc::new(p) 把数据移到堆上，通过原子引用计数实现多所有权：

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let p = Arc::new(Person { /* ... */ });
let p_clone = p.clone(); // 原子计数 +1
thread::spawn(move || println!("{:?}", p_clone)); // ✅ 编译通过

读完本篇你能学到什么

  • 原子操作的内存顺序选择：通过引用计数这个具体例子，理解 Relaxed / Acquire / Release / fence 的使用场景。
  • 弱引用解决循环引用：Weak<T> 的设计原理和在图结构中的应用。
  • Arc::get_mut 的安全性保证：理解「非原子两步校验」的巧妙设计。
  • 零成本抽象的实现细节：UnsafeCell + ManuallyDrop 相比 Option<T> 的优势。

v0: 基础引用计数

数据结构

我们先来分析一下基本的数据结构该如何定义，在之前的 Rust 实战丨手写一个 SpinLock，我们讲到了 C++/Rust 常用的并发编程方式 RAII（Resource Acquisition Is Initialization，资源获取即初始化），其核心思想是：在对象构造函数中获取资源，在析构函数中释放资源。上面的案例中，我们在初始化 Person 的时候其实也是应用了这种思路。

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let p = Arc::new(Person {
    age: 18,
    name: "hedon".to_string(),
    address: "China".to_string(),
});

所以我们的自定义 Arc 需要泛型 T，使其可以承载不同的数据类型的数据 data，同时为了做引用计数，它需要一个数值类型 ref_count 来计数，为了并发安全，我们可以选择原子类型 AtomicUsize。

在 Arc 中，我们需要自己管理 data 的生命周期，除了使用裸指针 *mut T 或 *const T 之外，我们可以使用 std::ptr::NonNull<T> ，它是一个零成本、保证非空、支持协变（可安全向子类型转换）的裸指针包装器，具体可参考附录 1. NonNull<T>。

综上，我们可以定义以下数据结构：

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struct ArcData<T> {
    ref_count: AtomicUsize,
    data: T,
}

pub struct Arc<T> {
    ptr: NonNull<ArcData<T>>,
}

impl<T> Arc<T> {
    pub fn new(data: T) -> Self {
        Arc {
            ptr: NonNull::from(Box::leak(Box::new(ArcData {
                ref_count: AtomicUsize::new(1),
                data,
            }))),
        }
    }
}
  1. 我们定义了 ArcData 和 Arc 两个结构，其中 ArcData 包含引用计数 ref_count 和实际数据 data。
  2. 在 Arc 中，我们使用 NonNull 来管理 ArcData 的生命周期。初始化时，先用 Box::new() 在堆上分配内存，再通过 Box::leak() 放弃 Box<T> 的所有权，交由 Arc 自行管理。
graph TB
    subgraph Stack ["栈内存 Stack"]
        ArcStruct["Arc<T>
ptr: NonNull<ArcData<T>>"]
    end

    subgraph Heap ["堆内存 Heap"]
        ArcDataStruct["ArcData<T>
ref_count: AtomicUsize(1)
data: T"]
    end

    ArcStruct -->|指向| ArcDataStruct

    subgraph Process ["内存分配过程"]
        Step1["Box::new(ArcData)"]
        Step2["Box::leak()"]
        Step3["NonNull::from()"]

        Step1 --> Step2
        Step2 --> Step3
    end

    classDef stackStyle fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px
    classDef heapStyle fill:#f3e5f5,stroke:#4a148c,stroke-width:2px
    classDef processStyle fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px

    class ArcStruct stackStyle
    class ArcDataStruct heapStyle
    class Step1,Step2,Step3 processStyle

另外，跨线程发送 Arc<T> 会导致 T 对象被共享，即 T 需要满足 Sync trait，而跨线程发送 Arc<T> 也会导致需要由另外一个线程来释放 T，所以需要 T 满足 Send trait。所以只有当 T 满足 Send+Sync 的时候，Arc<T> 才是 Send 的，对于 Sync 也是同理，因为我们可以为 Arc<T> 分别实现 Sync 和 Send trait：

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unsafe impl<T: Send + Sync> Send for Arc<T> {}
unsafe impl<T: Send + Sync> Sync for Arc<T> {}

为了能够便捷的获取 data，我们先为 Arc<T> 实现一个 data() 用于获取 ArcData<T>，同时为其实现 Deref trait，用于像指针一样无感操作 data: T：

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impl<T> Arc<T> {
    fn data(&self) -> &ArcData<T> {
        unsafe { self.ptr.as_ref() }
    }
}

impl<T> Deref for Arc<T> {
    type Target = T;
    fn deref(&self) -> &Self::Target {
        &self.data().data
    }
}

维护引用计数

基础部分我们已经铺垫完了，现在我们需要来实现 2 个最重要的 trait 了：

  • Clone: Arc 引用计数的关键，在每次 clone() 的时候，我们不拷贝 data，而是让 ref_count 自增，进行引用计数。
  • Drop: 在 Arc<T> 实例离开作用域的时候，我们需要让 ref_count 自减，同时在最后一个 Arc<T> 被销毁时，我们需要主动释放 ArcData<T> 的内存资源。

我们先来实现 Clone：

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impl<T> Clone for Arc<T> {
    fn clone(&self) -> Self {
      	// TODO: 处理整型溢出的情况
        self.data().ref_count.fetch_add(1, Ordering::Relaxed)
        Arc { ptr: self.ptr }
    }
}

因为这里没有其他原子操作需要跟当前操作建立严格的 happens-before 关系，所以这里我们可以使用最松的 Relaxed 内存顺序。

接下来看下 Drop：

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impl <T> Drop for Arc<T> {
    fn drop(&mut self) {
        if self.data().ref_count.fetch_sub(1, ???) == 1 { // <----- 这里需要什么使用内存顺序约束？
            unsafe {
                drop(Box::from_raw(self.ptr.as_ptr()));
            }
        }
    }
}

对于 Drop，我们就需要好好想一想需要什么内存顺序约束了。在最后一个 drop 的时候，我们有 2 个目标：

  1. 不能过早释放：确保在引用计数减到 0 并销毁对象之前，没有别的线程仍在使用这份数据；
  2. 要看得见别人写的东西：如果别的线程在它们各自的 drop 里面对共享对象做了写入，最后一个线程做析构时必须"看到"这些写入，否则就可能出现数据竞争或次序错误。

换言之，我们需要最后一个 fetch_sub 跟前面其他每一个 fetch_sub 都建立起 happens before 关系，也即我们需要一对 Release 和 Acquire 来保证 happens-before。

这里简单回顾一下 Release 和 Acquire，不熟悉的读者可以参阅：Rust 原理丨聊一聊 Rust 的 Atomic 和内存顺序。

  • Release: 作用于写操作（store），确保该操作之前的所有内存访问不会被重排到这个 Release 操作之后。
  • Acquire: 作用于读操作（load），确保该操作之后的所有内存访问不会被重排到这个 Acquire 操作之前。
  • 当一个线程通过 Acquire 读取到另一个线程通过 Release 写入的值时，会建立一个 happens-before 关系：线程 A 中 Release 写入之前的所有内存写操作，对于线程 B 中 Acquire 读取之后的所有内存读操作都是可见的。

Release-Sequence 概念补充：当多个线程对同一个原子变量执行 Release 操作时，这些操作会形成一个 "release-sequence"。后续任何一个 Acquire 操作读取到这个序列中的任意值，都能与整个序列建立 happens-before 关系。这正是为什么我们的 fence(Acquire) 能够与之前所有线程的 fetch_sub(Release) 形成同步的关键。

我们当然可以使用 Release 和 Acquire 的结合体 AcqRel 来一步到位解决这个问题。不过考虑到只有最后一个 drop 需要满足这个关系，我们可以尝试做得更优雅一些。

在这种仅需在临界值保证 happens-before 的场景下，我们都可以单独在临界情况下使用一个 fence 来建立起 happens-before。

具体来说：

  • 对于非最终 drop：我们只需要使用 Release，即 fetch_sub(1, Ordering::Release)，它保证了别的线程如果最终做"最后一次 drop"，只要它对相同原子执行一条 Acquire 操作，它就能同步到前面所有线程对数据做过的改动。
  • 对于最终 drop：在调用 fetch_sub 的时候我们仍需要 Release 语义，但是调用时，我们并不知道自己是不是"最后那个线程"。当 fetch_sub 返回 1 的时候，说明我们是"最后那个线程"。这个时候，我们需要建立一个 fetch(Acquire)，与之前的所有 Release 形成配对，确保看到之前所有的历史写入，这个时候我们才能确定已经没有别的线程在使用数据了，我们才可以安全地销毁对象。

如下图所示；

sequenceDiagram
    participant A as Thread A
    participant B as Thread B
    participant C as Thread C
(最后 drop)

    %% 普通写入
    A->>A: write shared data …
    B->>B: write shared data …

    %% 非最终 drop：Release 写
    A->>A: fetch_sub (Release)  ⬅ 计数 n→n-1
    B->>B: fetch_sub (Release)  ⬅ 计数 n-1→n-2

    %% 形成 release-sequence
    Note over A,B: 这两次 Release 写组成
同一条 release-sequence

    %% 最终 drop：Release 写 & 返回 1
    C->>C: fetch_sub (Release)  ⬅ 返回 1 → 计数 0

    %% Acquire fence 同步
    C-->>C: fence (Acquire)
【接收 release-sequence】

    %% 安全析构
    C->>C: drop(Box::from_raw)

    %% 结果说明
    Note over C: fence (Acquire) 使 A/B
对共享数据的写必定
在析构前可见

经过这么一顿分析后，我们最终的 Drop 实现如下：

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impl<T> Drop for Arc<T> {
    fn drop(&mut self) {
        // ❶ 所有 `drop` 都执行：Release
        if self.data().ref_count.fetch_sub(1, Ordering::Release) == 1 {
            // ❷ 只有最后一个引用才会进来
            std::sync::atomic::fence(Ordering::Acquire); // ❸ 补上 Acquire
            unsafe {
                // ❹ 现在可以安全地回收并析构
                drop(Box::from_raw(self.ptr.as_ptr()));
            }
        }
    }
}

实现逻辑：

  1. 所有 drop 都用 Release 语义减引用计数，为可能的"最后一次 drop"做准备
  2. 只有最后一次 drop（返回值为 1）才需要额外的 fence(Acquire) 与之前所有的 Release 建立 happens-before
  3. 安全析构：现在可以确保看到所有历史写入，没人再持有引用

完整代码

自此，我们第一个版本的 Arc 就实现完毕了，我们来看一下最终完成的代码：

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use std::sync::atomic::{AtomicUsize, Ordering, fence};
use std::ptr::NonNull;
use std::ops::Deref;

struct ArcData<T> {
    ref_count: AtomicUsize,
    data: T,
}

pub struct Arc<T> {
    ptr: NonNull<ArcData<T>>,
}

impl<T> Arc<T> {
    pub fn new(data: T) -> Self {
        Arc {
            ptr: NonNull::from(Box::leak(Box::new(ArcData {
                ref_count: AtomicUsize::new(1),
                data,
            }))),
        }
    }

    fn data(&self) -> &ArcData<T> {
        unsafe { self.ptr.as_ref() }
    }
}

unsafe impl<T: Send + Sync> Send for Arc<T> {}
unsafe impl<T: Send + Sync> Sync for Arc<T> {}

impl<T> Deref for Arc<T> {
    type Target = T;
    fn deref(&self) -> &Self::Target {
        &self.data().data
    }
}

impl<T> Clone for Arc<T> {
    fn clone(&self) -> Self {
        self.data().ref_count.fetch_add(1, Ordering::Relaxed);
        Arc { ptr: self.ptr }
    }
}

impl<T> Drop for Arc<T> {
    fn drop(&mut self) {
        if self.data().ref_count.fetch_sub(1, Ordering::Release) == 1 {
            fence(Ordering::Acquire);
            unsafe {
                drop(Box::from_raw(self.ptr.as_ptr()));
            }
        }
    }
}

单元测试

写个单元测试验证一下：

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#[test]
fn arc_should_work() {
    static NUM_DROPS: AtomicUsize = AtomicUsize::new(0);

    struct DetectDrop;
    impl Drop for DetectDrop {
        fn drop(&mut self) {
            NUM_DROPS.fetch_add(1, Ordering::Relaxed);
        }
    }

    // 创建 2 个 Arc 共享一个元组，包含一个字符串和 DetectDrop 对象
    let x = Arc::new(("hedon", DetectDrop));
    let y = x.clone();

    // 将 x 转移到另外一个线程并使用它
    let t = thread::spawn(move || {
        assert_eq!(x.0, "hedon"); // 可以正常使用
    });

    // 这里，y 应该也是可以正常使用的
    assert_eq!(y.0, "hedon");

    // 等待 t 线程执行完毕
    t.join().unwrap();

    // 这个时候 `x` 已经被释放了，但是`y` 还没有被释放，
    // 所以 `DetectDrop` 应该还没被释放。
    assert_eq!(NUM_DROPS.load(Ordering::Relaxed), 0);

    // 手动释放掉 `y`，这是最后一个 `Arc`，所以 `DetectDrop` 应该会被释放
    drop(y);
    assert_eq!(NUM_DROPS.load(Ordering::Relaxed), 1);
}

执行结果是 ok 的：

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running 1 test
test arc::tests::arc_should_work ... ok

successes:

successes:
    arc::tests::arc_should_work

test result: ok. 1 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out; finished in 0.00s

v1: 实现 get_mut 获取可变引用

按照前面版本的实现，我们是不能为 Arc<T> 实现 DerefMut trait 的，因为我们不能无条件地提供 &mut T 可变引用，因为它可能同时被其他的 Arc<T> 所访问中。

不过，当满足一定条件的时候，我们还是可以提供 &mut T 可变引用的。具体来说，需要满足 2 个条件：

  1. 使用 &mut Arc<T> 保证当前 Arc<T> 只有一个地方在使用；
  2. 需要确保全局只有一个 Arc<T>。

为了避免跟 DerefMut 混淆，我们将其声明为一个静态方法，并将 Arc<T> 作为参数，同时因为只有满足特定条件的情况下，才能返回 &mut T，所以我们使用 Option 作为返回值。如下：

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pub fn get_mut(arc: &mut Arc<T>) -> Option<&mut T> {
    if arc.data().ref_count.load(Ordering::Relaxed) == 1 {
        fence(Ordering::Acquire);
        // Safety: 没有其他地方可以访问数据，
        // 因为我们使用了 &mut 独占引用，而且此时只有一个 `Arc`。
        unsafe { Some(&mut arc.ptr.as_mut().data) }
    } else {
        None
    }
}

  1. 这里我们在确定只有一个 Arc 实例的时候，使用 fetch(Acquire) 来跟所有其他 Arc 执行 drop() 的 fetch_sub(Release) 建立 happens-before 关系。

  2. 因为此时 ref_count=1，说明仅有当前 Arc 这一个实例，而 get_mut 需要的又是独占引用，所以当前 Arc 不可能再被拿去做 clone() 操作，所以在这个情况下，是可以保证有且仅有一个 Arc 实例，所以我们是可以安全返回 &mut T 的。

  3. 返回的 &mut T 会隐式地借用参数 &mut Arc<T> 的生命周期，而 Rust 不允许可变引用和只读引用交叉存在，所以当前仅剩的这个 Arc，直到 &mut T 作用域结束之前，都是不可用的，所以在那之前，不会再被拿去执行 clone() 和 Deref 等操作，所以是安全的。

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    #[test]
    fn get_mut_should_be_safe() {
        let mut x = Arc::new(vec![]);
        let v = Arc::get_mut(&mut x).unwrap();
        v.push(1);

        let y = x.clone(); // <---- cannot borrow `x` as immutable
        v.push(2);
    }

    如上面这个例子，就会报错：

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    error[E0502]: cannot borrow `x` as immutable because it is also borrowed as mutable
       --> src/arc.rs:117:17
        |
    114 |         let v = Arc::get_mut(&mut x).unwrap();
        |                              ------ mutable borrow occurs here
    ...
    117 |         let y = x.clone();
        |                 ^ immutable borrow occurs here
    118 |         v.push(2);
        |         - mutable borrow later used here

v2: 弱指针 Weak<T> 解决循环引用

循环引用问题分析

graph TD
    A --> B;
    A --> C;

引用计数在各种数据结构的表示中非常有用，如上图所示的树形结构，当释放 A 的时候，因为 B 和 C 不再被引用，所以也可以顺带释放了。

但是，如果 B 和 C 也持有对 A 的引用，即形成了循环引用，那按照我们之前的实现，A、B、C 都将永远不会被释放了，因为它们的引用计数永不为 0，哪怕它们三者均不再被使用。如下图所示：

graph TD
    A <--> B;
    A <--> C;
    B -.-> A;
    C -.-> A;

为了应对这种场景，Rust 的标准库中提出的解决方案是：Weak<T>，也称弱指针。T 可以在 Arc<T> 和 Weak<T> 之间共享，当所有的 Arc<T> 都失效的时候，T 被释放，无论此时是否有 Weak<T> 的存在。

如下图所示，父节点对子节点使用的是强引用，确保了父节点存活的时候，子节点都存在。而子节点对父节点使用的是弱引用，只即保留了子节点回溯父节点的能力，也不会阻止父节点的释放。

当父节点被释放时，所有强引用计数归零，节点可以依次被释放。

graph TD
    A -- Arc --> B;
    A -- Arc --> C;
    B -.->|Weak| A;
    C -.->|Weak| A;

数据结构

OK，做了这么多铺垫后，我们来思考一下现在的 ArcData 该如何调整。

  1. 之前我们用 ref_count 做引用计数，它代表的都是强引用，现在我们需要记录弱引用数量的相关字段。
  2. 当只有弱引用的时候，data 就已经被释放了，我们需要使用 None 来表示这种情况，所以 data 应该是一个 Option<T> 类型。
  3. 当 ArcData<T> 被一个 Arc 和多个 Weak 共享时，释放最后一个 Arc 时，我们仅拥有 &ArcData<T> 不可变引用，这个时候我们需要将其从 Some(T) 置为 None，即要在不可变引用上实现修改，这就涉及到了前几篇提到的：内部可变性。UnsafeCell 是 Rust 提供的一个内部可变性工具类型，它包装一个数据，使得即使在只有不可变引用的情况下也可以进行修改（当然需要在 unsafe 块中操作）。所以我们需要将 data 再用 UnsafeCell 包一层，以满足此场景的需求。

综上，最新的 ArcData 定义如下：

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struct ArcData<T> {
    // `Arc` 的数量，也即数据 T 的强引用计数。
    data_ref_count: AtomicUsize,
    // `Arc` + `Weak` 的数量。
    alloc_ref_count: AtomicUsize,
    // 数据，当只有 `Weak` 的时候，为 None。
    data: UnsafeCell<Option<T>>,
}

然后我们需要定义一个新结构 Weak<T> ，用来表示弱引用，假定这个时候，我们将维护 ArcData 存活的职责交给 Weak<T>，那就可以将 ArcData 转给 Weak<T> 持有，然后在 Arc<T> 中持有一个 Weak<T>：

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struct ArcData<T> {
    // `Arc` 的数量，也即数据 T 的强引用计数。
    data_ref_count: AtomicUsize,
    // `Arc` + `Weak` 的数量。
    alloc_ref_count: AtomicUsize,
    // 数据，当只有 `Weak` 的时候，为 None。
    data: UnsafeCell<Option<T>>,
}

pub struct Arc<T> {
    weak: Weak<T>,
}

pub struct Weak<T> {
    ptr: NonNull<ArcData<T>>,
}

unsafe impl<T: Send + Sync> Send for Weak<T> {}
unsafe impl<T: Send + Sync> Sync for Weak<T> {}

impl<T> Arc<T> {
    pub fn new(data: T) -> Self {
        Arc {
            weak: Weak {
                ptr: NonNull::from(Box::leak(Box::new(ArcData {
                    alloc_ref_count: AtomicUsize::new(1),
                    data_ref_count: AtomicUsize::new(1),
                    data: UnsafeCell::new(Some(data)),
                }))),
            },
        }
    }
}

impl<T> Weak<T> {
    fn data(&self) -> &ArcData<T> {
        unsafe { self.ptr.as_ref() }
    }
}

impl<T> Deref for Arc<T> {
    type Target = T;
    fn deref(&self) -> &Self::Target {
        let ptr = self.weak.data().data.get();
        // Safety: 这个时候还有 Arc 存在，所以 data 肯定是生效的。
        unsafe { (*ptr).as_ref().unwrap() }
    }
}

在上述代码中，除了数据结构之外，我们做了 3 点调整：

  1. 只需要为 Weak<T> 实现 Sync 和 Send trait，这个时候 Arc<T> 就会被自动实现这 2 个 triat。
  2. data(&self) 辅助函数，移到了 Weak<T> 身上。
  3. Arc<T> 要从 Deref 获取 &T，需要先经过一道 Weak<T>。
graph LR
    subgraph Stack ["栈内存 Stack"]
        ArcStruct["Arc<T>
weak: Weak<T>"]
        WeakStruct["Weak<T>
ptr: NonNull<ArcData<T>>"]
    end

    subgraph Heap ["堆内存 Heap"]
        ArcDataStruct["ArcData<T>
data_ref_count: AtomicUsize(1)
alloc_ref_count: AtomicUsize(1)
data: UnsafeCell<Option<T>>"]
    end

    ArcStruct -->|包含| WeakStruct
    WeakStruct -->|指向| ArcDataStruct


    classDef stackStyle fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px
    classDef heapStyle fill:#f3e5f5,stroke:#4a148c,stroke-width:2px
    classDef processStyle fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
    classDef refStyle fill:#e8f5e8,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px

    class ArcStruct,WeakStruct stackStyle
    class ArcDataStruct heapStyle
    class Step1,Step2,Step3,Step4,Step5 processStyle
    class DataRef,AllocRef,DataContent refStyle

维护引用计数

现在重点来了，我们需要来思考 Weak<T> 和 Arc<T> 的 Clone 和 Drop 该如何实现。其实重点就是该如何管理 alloc_ref_count 和 data_ref_count 的计数。

再次明确下我们的定义：

  • data_ref_count: 代表的是强引用 Arc<T> 的数量。
  • alloc_ref_count: 代表的是 Arc<T> + Weak<T> 的数量。

因此：

  • Clone:
    • 当 Weak<T> 拷贝时，仅增加了弱引用的数量，所以我们只需对 alloc_ref_count 进行自增。
    • 当 Arc<T> 拷贝时，不仅需要拷贝内部的 Weak<T>，还增加了强引用的数量，所以我们还需要对 data_ref_count 进行自增。
  • Drop:
    • 当 Arc<T> 被释放时，不仅释放了其内部的 Weak<T>，还减少了一个强引用，所以需要对 data_ref_count 进行自减。另外，如果是最后一个 Arc<T> 被释放，我们需要将 ArcData<T>.data 置为 None。
    • 当 Weak<T> 被释放时，我们仅需减少弱引用的数量，即对 alloc_ref_count 进行自减。另外，当最后一个 Weak<T> 被释放时（此时肯定也没有 Arc<T> 了），我们还需要负责释放 ArcData<T> 。

综上，我们的实现如下：

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impl<T> Clone for Weak<T> {
    fn clone(&self) -> Self {
        if self.data().alloc_ref_count.fetch_add(1, Ordering::Relaxed) > usize::MAX / 2 {
            std::process::abort();
        };
        Self { ptr: self.ptr }
    }
}

impl<T> Clone for Arc<T> {
    fn clone(&self) -> Self {
        let weak = self.weak.clone();
        if weak.data().data_ref_count.fetch_add(1, Ordering::Relaxed) > usize::MAX / 2 {
            std::process::abort();
        }
        Arc { weak }
    }
}

impl<T> Drop for Weak<T> {
    fn drop(&mut self) {
        if self.data().alloc_ref_count.fetch_sub(1, Ordering::Release) == 1 {
            fence(Ordering::Acquire);
            // Safety: 最后一个 Weak<T> 已经被释放了。
            unsafe {
                drop(Box::from_raw(self.ptr.as_ptr()));
            }
        }
    }
}

impl<T> Drop for Arc<T> {
    fn drop(&mut self) {
        if self
            .weak
            .data()
            .data_ref_count
            .fetch_sub(1, Ordering::Release)
            == 1
        {
            fence(Ordering::Acquire);
            let ptr = self.weak.data().data.get();
            // Safety: data_ref_count 已经为 0 了，没有地方在使用 data 了。
            unsafe { (*ptr) = None }
        }
    }
}

这里考虑到实际场景中的内存限制，我们对引用计数进行了简单的限制，当其超过 usize::Max/2 的时候，就执行 std::process:abort() 让整个进程崩溃。

get_mut()

接下来我们来考虑下 get_mut(arc: &mut Arc<T>) 该如何修改。什么时候可以返回 &mut T，很明显，当且仅当只有一个 Arc<T> 的时候才可以。

故 get_mut 的实现修改如下：

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pub fn get_mut(arc: &mut Arc<T>) -> Option<&mut T> {
    if arc.weak.data().alloc_ref_count.load(Ordering::Relaxed) == 1 {
        fence(Ordering::Acquire);
        // Safety: 这个时候没有其他地方能使用数据，因为只有一个 `Arc`，
        // 同时我们拥有仅存的这个 `Arc` 的不可变引用。
        let arcdata = unsafe { arc.weak.ptr.as_mut() };
        let option = arcdata.data.get_mut();
        let data = option.as_mut().unwrap();
        Some(data)
    } else {
        None
    }
}

到这里，我们执行之前的 arc_should_work 测试用例，可以发现是顺利通过的。

dowgrade()

回顾下面这张图，为了提供 A 的 Weak<T> 指针，我们需要给 Arc<T> 提供一个 downgrade() 方法，用于将强引用降为弱引用，这是必然可以成功的。同时，当我们也可以为 Weak<T> 提供一个 upgrade() 方法，用于持有弱引用的情况下可以尝试访问数据，当然这未必能成功。

graph TD
    A -- Arc --> B;
    A -- Arc --> C;
    B -.->|Weak| A;
    C -.->|Weak| A;

downgrade() 比较简单，我们直接 clone() 一个 Weak<T> 就可以了：

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impl<T> Arc<T> {
    pub fn downgrade(&self) -> Weak<T> {
        self.weak.clone()
    }
}

upgrade()

upgrade() 就比较复杂了，只有当存在 Arc 的时候，data 才没被释放，这个时候，才能返回升级后的 Arc<T>，即要求 data_ref_count>0。

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impl<T> Weak<T> {
    pub fn upgrade(&self) -> Option<Arc<T>> {
      	// 获取 data_ref_count 的值
        let mut n = self.data().data_ref_count.load(Ordering::Relaxed);
        loop {
          	// 如果等于 0，则说明 data 已经被释放了，直接返回 None
            if n == 0 {
                return None;
            }
            assert!(n < usize::MAX);
          	// 不为 0 的话，data_ref_count 尝试进行 +1，失败了就重试
            if let Err(e) = self.data().data_ref_count.compare_exchange_weak(
                n,
                n + 1,
                Ordering::Relaxed,
                Ordering::Relaxed,
            ) {
                n = e;
                continue;
            }
          	// 成功了，则 clone weak 即可（执行 alloc_ref_count++）
            return Some(Arc { weak: self.clone() });
        }
    }
}

我们来写一下测试用例，验证使用了 Weak<T> 后，我们的资源能否正确释放。在这之前，我们先写一个非 Weak<T> 版本的，看看资源是否真的没有被释放：

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#[test]
fn no_weak_should_not_free_resource() {
    static NUM_DROPS: AtomicUsize = AtomicUsize::new(0);
    struct Node {
      	// 使用 RefCell，利用其内部可变性，方便我们建立父子关系
        child: RefCell<Vec<Arc<Node>>>,
        parent: RefCell<Option<Arc<Node>>>, // <---- 这里持有的是强引用
    }

    impl Drop for Node {
        fn drop(&mut self) {
            NUM_DROPS.fetch_add(1, Ordering::Relaxed);
        }
    }

    impl Node {
        pub fn new() -> Self {
            Self {
                child: RefCell::new(vec![]),
                parent: RefCell::new(None),
            }
        }

      	// 建立父子关系
        pub fn add_child(parent: &Arc<Node>, child: Arc<Node>) {
            *child.parent.borrow_mut() = Some(parent.clone());
            parent.child.borrow_mut().push(child);
        }
    }

  	// 限定作用域，离开作用域后，root/child1/child2 正常情况应该被释放。
    {
        let root = Arc::new(Node::new());
        let child1 = Arc::new(Node::new());
        let child2 = Arc::new(Node::new());

        Node::add_child(&root, child1);
        Node::add_child(&root, child2);
    }

    assert_ne!(NUM_DROPS.load(Ordering::Relaxed), 3); // 不为 3
}

执行上述用例后，我们可以发现 NUM_DROPS 还是 0，即 root/child1/child2 均没有被释放资源。

你可以将 parent 的引用修改为弱引用，然后再重新执行测试用例，就会发现 root/child1/child2 的资源都被正确释放了。

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struct Node {
    child: RefCell<Vec<Arc<Node>>>,
    parent: RefCell<Option<Weak<Node>>>, // <---- 这里持有的是弱引用
}

impl Node {
    pub fn new() -> Self {
        Self {
            child: RefCell::new(vec![]),
            parent: RefCell::new(None),
        }
    }

    // 建立父子关系
    pub fn add_child(parent: &Arc<Node>, child: Arc<Node>) {
        *child.parent.borrow_mut() = Some(parent.downgrade()); // <---- 使用 downgrade 转为弱引用
        parent.child.borrow_mut().push(child);
    }
}

v3: 分离强弱引用，避免无用消耗

上个版本我们通过引入了弱引用 Weak<T>，成功解决了循环引用的问题，这是个非常大的进步！

不过我们仍然有进一步优化的空间，可以观察到，Arc<T> 的每次拷贝，都会伴随一次拷贝 Weak<T>，但是，很多时候，我们其实没有循环引用关系的，也即我们并不是每一次都需要 Weak<T>，所以上个版本的实现，其实是有很多的浪费的。

数据结构

所以我们可以考虑将 Weak<T> 从 Arc<T> 中分离出来：

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pub struct Arc<T> {
    ptr: NonNull<ArcData<T>>,
}

unsafe impl<T: Send + Sync> Send for Arc<T> {}
unsafe impl<T: Send + Sync> Sync for Arc<T> {}

pub struct Weak<T> {
    ptr: NonNull<ArcData<T>>,
}

unsafe impl<T: Send + Sync> Send for Weak<T> {}
unsafe impl<T: Send + Sync> Sync for Weak<T> {}

impl<T> Arc<T> {
  	// 调整 Arc 的构造函数
    pub fn new(data: T) -> Self {
        Arc {
            ptr: NonNull::from(Box::leak(Box::new(ArcData {
                data_ref_count: AtomicUsize::new(1),
                alloc_ref_count: AtomicUsize::new(1),
                data: UnsafeCell::new(ManuallyDrop::new(data)),
            }))),
        }
    }

  	// Arc 已经没有 Weak 了，这个时候，时候给它补一个 data() 辅助函数
    fn data(&self) -> &ArcData<T> {
        unsafe { self.ptr.as_ref() }
    }
}

// 相应地调整 Deref
impl<T> Deref for Arc<T> {
    type Target = T;
    fn deref(&self) -> &Self::Target {
        unsafe { &*self.data().data.get() }
    }
}

同时我们需要对 ArcData<T> 结构中的引用技术进行重新定义：

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struct ArcData<T> {
    // `Arc` 的数量
    data_ref_count: AtomicUsize,
    // `Weak` 的数量，当存在 `Arc` 时，额外加 1
    alloc_ref_count: AtomicUsize,
    // 数据，当只有 `Weak` 的时候，释放它。
    data: UnsafeCell<ManuallyDrop<T>>,
}

我们总共做了 3 个重要的调整：

  1. Arc<T> 不再包含 Weak<T>，而是各自独立，不过它们之前会共享底层的 ArcData<T>。

  2. alloc_ref_count 的语义，从"Arc + Weak 的数量"，变成"Weak 的数量，当存在 Arc 时，额外加 1"。

    换言之，对于所有的 Arc<T>，都共有一个隐式的 Weak<T> ，当释放最后一个 Arc<T> 的时候，这个隐式的 Weak<T> 也需要被释放（本质是执行 alloc_ref_count 减一，同时如果没有其他的 Weak<T>，需要顺带释放 ArcData<T>。

  3. data 字段，我们使用 ManuallyDrop 来替代 Option，我们之前使用 None 来表示数据已经被释放，但其实 data_ref_count 已经能表达这层意思了，所以我们这里使用 ManuallyDrop 来进一步节省内存资源。

std::mem::ManuallyDrop<T> 是一个零成本（zero-cost）包装器。它不改变 T 的布局，也不会产生额外的字节，在一些情况下，可以比 Option<T> 少一些标记位和字节对齐所占据的额外空间。具体可参考：附录 2. ManuallyDrop<T>。

graph TB
    subgraph Stack ["栈内存 Stack"]
        ArcStruct["Arc<T>
ptr: NonNull<ArcData<T>>"]
        WeakStruct["Weak<T>
ptr: NonNull<ArcData<T>>"]
    end

    subgraph Heap ["堆内存 Heap"]
        ArcDataStruct["ArcData<T>
data_ref_count
alloc_ref_count
data"]
    end

    ArcStruct -->|直接指向| ArcDataStruct
    WeakStruct -->|直接指向| ArcDataStruct

    classDef stackStyle fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px
    classDef heapStyle fill:#f3e5f5,stroke:#4a148c,stroke-width:2px

    class ArcStruct,WeakStruct stackStyle
    class ArcDataStruct heapStyle

维护引用计数

修改了引用计数的语义后，我们需要重新思考如何管理引用计数。

  • Clone:
    • 当 Weak<T> 拷贝时，仅增加了弱引用的数量，所以我们依旧只需对 alloc_ref_count 进行自增。
    • 当 Arc<T> 拷贝时，这个时候，我们就只需要对 data_ref_count 进行自增即可。
  • Drop:
    • 当 Arc<T> 被释放时，我们需要对 data_ref_count 进行自减。另外，如果是最后一个 Arc<T> 被释放，我们需要释放 data ，同时，我们还需要释放那个代表所有 Arc 的隐式 Weak。
    • 当 Weak<T> 被释放时，我们仅需减少弱引用的数量，即对 alloc_ref_count 进行自减。另外，当最后一个 Weak<T> 被释放时，我们还需要负责释放 ArcData<T> 。

具体的实现如下：

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impl<T> Clone for Weak<T> {
    fn clone(&self) -> Self {
        if self.data().alloc_ref_count.fetch_add(1, Ordering::Relaxed) > usize::MAX / 2 {
            std::process::abort();
        };
        Self { ptr: self.ptr }
    }
}

impl<T> Clone for Arc<T> {
    fn clone(&self) -> Self {
        if self.data().data_ref_count.fetch_add(1, Ordering::Relaxed) > usize::MAX / 2 {
            std::process::abort();
        }
        Self { ptr: self.ptr }
    }
}

impl<T> Drop for Weak<T> {
    fn drop(&mut self) {
      	// 思考下这里为什么要用 Release？后面我们会揭晓！
        if self.data().alloc_ref_count.fetch_sub(1, Ordering::Release) == 1 {
            fence(Ordering::Acquire);
            // Safety: 最后一个 Weak<T> 已经被释放了。
            unsafe {
                // 释放 ArcData<T>
                drop(Box::from_raw(self.ptr.as_ptr()));
            }
        }
    }
}

impl<T> Drop for Arc<T> {
    fn drop(&mut self) {
        if self.data().data_ref_count.fetch_sub(1, Ordering::Release) == 1 {
            fence(Ordering::Acquire);
            // 最后一个 `Arc` 被释放，需要做 2 件事情：
            // 1. 释放 ArcData.data
            // 2. 释放那个代表所有 `Arc` 的隐式 `Weak`
            unsafe {
                ManuallyDrop::drop(&mut *self.data().data.get());
            }
            // 在 `Weak` 那边 `drop()` 的时候：
            // 1. 会执行 alloc_ref_count--;
            // 2. 如果刚好是最后一个 `Weak`，那会顺带销毁 `AraData`。
            drop(Weak { ptr: self.ptr });
        }
    }
}

对于这个隐式 Weak<T>，如果你一时无法很好地 Get 到那个点，可以尝试手动写写整个实现的过程，相信多走几遍流程，你会有那种茅塞顿开的感觉！

flowchart TD
    subgraph Clone["Clone 操作"]
        WeakClone["Weak<T>::clone()"]
        ArcClone["Arc<T>::clone()"]

        WeakClone --> WeakInc["alloc_ref_count.fetch_add(1)"]
        ArcClone --> ArcInc["data_ref_count.fetch_add(1)"]

        WeakInc --> WeakCheck{"计数 > usize::MAX/2?"}
        ArcInc --> ArcCheck{"计数 > usize::MAX/2?"}

        WeakCheck -->|是| Abort1["std::process::abort()"]
        ArcCheck -->|是| Abort2["std::process::abort()"]
        WeakCheck -->|否| WeakNew["返回新的 Weak<T>"]
        ArcCheck -->|否| ArcNew["返回新的 Arc<T>"]
    end

    subgraph Drop["Drop 操作"]
        WeakDrop["Weak<T>::drop()"]
        ArcDrop["Arc<T>::drop()"]

        WeakDrop --> WeakDec["alloc_ref_count.fetch_sub(1, Release)"]
        ArcDrop --> ArcDec["data_ref_count.fetch_sub(1, Release)"]

        WeakDec --> WeakDropCheck{"返回值 == 1?
最后一个 Weak?"}
        ArcDec --> ArcDropCheck{"返回值 == 1?
最后一个 Arc?"}

        WeakDropCheck -->|是| WeakFence["fence(Acquire)"]
        WeakDropCheck -->|否| WeakEnd["结束"]

        ArcDropCheck -->|是| ArcFence["fence(Acquire)"]
        ArcDropCheck -->|否| ArcEnd["结束"]

        WeakFence --> WeakFree["释放 ArcData<T>
Box::from_raw(ptr)"]

        ArcFence --> ArcDataFree["释放 data
ManuallyDrop::drop()"]
        ArcDataFree --> ImplicitWeak["释放隐式 Weak
drop(Weak { ptr })"]

        ImplicitWeak --> WeakDrop
    end

    subgraph Memory["内存释放顺序"]
        Step1["① Arc 释放 data 内容"]
        Step2["② Arc 释放隐式 Weak"]
        Step3["③ Weak 释放 ArcData 结构"]

        Step1 --> Step2
        Step2 --> Step3
    end

    classDef cloneStyle fill:#e8f5e8,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px
    classDef dropStyle fill:#ffebee,stroke:#c62828,stroke-width:2px
    classDef memStyle fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
    classDef criticalStyle fill:#fce4ec,stroke:#880e4f,stroke-width:3px

    class WeakClone,ArcClone,WeakInc,ArcInc,WeakNew,ArcNew cloneStyle
    class WeakDrop,ArcDrop,WeakDec,ArcDec,WeakEnd,ArcEnd dropStyle
    class WeakFree,ArcDataFree,ImplicitWeak criticalStyle
    class Step1,Step2,Step3 memStyle

至此，我们重新运行之前的测试用例 arc_should_work()，可以发现的成功通过的。

下面我们继续来调整 get_mut、downgrade() 和 upgrade()。

upgrade()

upgrade() 比较简单，它的规则还是不变，只有当存在 Arc<T> 时，即 data_ref_count>0 时，才能升级成功：

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impl<T> Weak<T> {
  	//...

    pub fn upgrade(&self) -> Option<Arc<T>> {
      	// 获取 data_ref_count 的值。
        let mut n = self.data().data_ref_count.load(Ordering::Relaxed);
        loop {
          	// 如果为 0，表示已经没有 Arc 了，升级失败。
            if n == 0 {
                return None;
            }
            assert!(n < usize::MAX);

          	// 存在 Arc，则对 data_ref_count 尝试进行 CAS 加 1。
            if let Err(e) = self.data().data_ref_count.compare_exchange_weak(
                n,
                n + 1,
                Ordering::Relaxed,
                Ordering::Relaxed,
            ) {
              	// CAS 失败，则重试。
                n = e;
                continue;
            }

          	// CAS 成功，则返回升级后的 Arc。
            return Some(Arc { ptr: self.ptr });
        }
    }
}

get_mut()

接一下我们看 get_mut，规则也是不变：当前仅当只有一个 Arc<T>，且不存在 Weak<T> 时，才可以返回可变引用。

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// 两个条件
// 1. 没有 Weak<T>
// 2. 没有其他的 Arc<T>
pub fn get_mut(arc: &mut Arc<T>) -> Option<&mut T> {
    // 将 alloc_ref_count 从 1 置为 usize::Max。
    //  如果失败：说明之前不是 1，即存在其他的 Weak<T>，无法获取 &mut T， None
    //  如果成功：说明当前没有 Weak<T>，第一步校验通过。
    if arc
        .data()
        .alloc_ref_count
        .compare_exchange(1, usize::MAX, Ordering::Acquire, Ordering::Relaxed)
        .is_err()
    {
        return None;
    }

    let is_unique = arc.data().data_ref_count.load(Ordering::Relaxed) == 1;

    // 释放 alloc_ref_count
    arc.data().alloc_ref_count.store(1, Ordering::Release);

    // 如果存在其他的 Arc，则无法获取 &mut T，返回 None
    if !is_unique {
        return None;
    }

    // 不存在其他的 Arc，返回 &mut T
    fence(Ordering::Acquire);
    unsafe { Some(&mut *arc.data().data.get()) }
}

代码的逻辑就不赘述了，但是这里有 3 个原子操作的内存顺序我们需要讨论一下！

分别是：

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// 获取 Weak<T> 的数量并暂时锁定
arc
  .data()
  .alloc_ref_count
  .compare_exchange(1, usize::MAX, Ordering::Acquire, Ordering::Relaxed)
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// 获取 Arc<T> 的数量
let is_unique = arc.data().data_ref_count.load(Ordering::Relaxed) == 1;
...
fence(Ordering::Acquire);
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// 释放 alloc_ref_count
arc.data().alloc_ref_count.store(1, Ordering::Release);

首先看第 1 个，我们要判断当前是否已经没有 Weak<T> 了，所以我们需要保证看到之前所有 drop(Weak<T>) 的写入操作，所以这里需要建立起一个 happens-before，因此我们之前为 Weak<T> 实现 Drop trait 的时候，使用的是 Release，而这里，需要使用 Acquire 来进行配对，建立 happens-before。

然后看第 2 个，这里我们要判断是否仅有一个 Arc<T>，所以我们需要保证看到之前所有 drop<Arc<T> 的写入操作，因此我们之前为 Arc<T> 实现 Drop trait 的时候，使用的是 Release。但是在这里，我们仅需在仅剩 1 个 Arc 的时候，才有必要建立 happens-before，所以当 is_unique=true 时，我们补一个 fence(Acquire) 屏障，来建立跟 drop(Arc<T>) 的 happens-before。

在分析第 3 个之前，我们需要来尝试挖一下当前 get_mut 的漏洞！相信有部分读者在看到上述实现后，跟笔者一样，会有一个疑惑：上述 2 个条件的检查，并不是原子的，这样的检查还安全可靠吗？

比如说：

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pub fn get_mut(arc: &mut Arc<T>) -> Option<&mut T> {
    if arc
        .data()
        .alloc_ref_count
        .compare_exchange(1, usize::MAX, Ordering::Acquire, Ordering::Relaxed)
        .is_err()
    {
        return None;
    }

    // <------- 在这个间隙：另外一个 Arc downgrade() -> Weak，然后 drop(Arc)
    // <------- 那它也是检查通过的。

    let is_unique = arc.data().data_ref_count.load(Ordering::Relaxed) == 1;
    arc.data().alloc_ref_count.store(1, Ordering::Release);
    if !is_unique {
        return None;
    }
    fence(Ordering::Acquire);
    unsafe { Some(&mut *arc.data().data.get()) }
}

在上面这个例子中：

  1. 假设我们已经通过了第一个检查；
  2. 在进行第二个检查之前的这个间隙中，存在另外一个 Arc<T>；
  3. 然后它通过 downgrade() 生成了一个 Weak<T>；
  4. 然后再 drop(Arc<T>)；
  5. 这个时候我们再检查 Arc<T> 的时候，会发现只有 1 个，检查就通过了。但是其实这个时候，存在了其他的 Weak<T>，所以是有问题的！
sequenceDiagram
    participant A as T1 :get_mut()
    participant B as T2 :downgrade()+drop(Arc)
    participant C as ArcData

    A->>C: CAS alloc_ref 1→MAX ✔
    Note over A,B: 非原子窗口
    B->>C: clone Weak 
 alloc_ref++ (Relaxed)
    B->>C: drop(Arc) 
 fetch_sub data_ref (Release)
    A->>C: load data_ref ==1 ✔
    A->>C: store alloc_ref MAX→1 (Release)
    A-->>A: fence(Acquire) → 返回 &mut T（已失效）

所以：我们不能让  downgrade()  在这个间隙中成功执行！这也是我们在前面将 alloc_ref_count 置为 usize::Max（上锁）的原因，在后面的 downgrade() 中，我们肯定要检查这个值，如果 alloc_ref_count=usize::Max，就不能 downgrade() 成功，直到 alloc_ref_store(1, _) 的时候，才能 downgrade() 成功。不过这个时候已经晚了！如果是这样，那 is_unique 肯定就不为 true，所以会返回 None，这个时候，我们不会返回 &mut T，所以，危机就解除了！

downgrade()

我们先来看一下 downgrade() 的实现：

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impl<T> Arc<T> {
		// ...

    pub fn downgrade(&self) -> Weak<T> {
        // 获取 Weak 的引用计数
        let mut n = self.data().alloc_ref_count.load(Ordering::Relaxed);
        loop {
            // 如果为 usize::MAX，说明已经被锁住了，这个时候自旋重试！
            if n == usize::MAX {
                std::hint::spin_loop();
                n = self.data().alloc_ref_count.load(Ordering::Relaxed);
            }
            assert!(n < usize::MAX - 1);

            // alloc_ref_count 没被锁住，尝试进行 +1 操作。
            if let Err(e) = self.data().alloc_ref_count.compare_exchange_weak(
                n,
                n + 1,
                Ordering::Acquire,
                Ordering::Relaxed,
            ) {
                // +1 失败，重试。
                n = e;
                continue;
            }
            // +1 成功，表示降级成功，返回 Weak。
            return Weak { ptr: self.ptr };
        }
    }
}

在 downgrade() 的实现中，我们跟 get_mut 遥相呼应：

  1. 如果 alloc_ref_count=usize::MAX，说明被锁住，这个时候需要自旋等待并重试。

    std::hint::spin_loop()会向 CPU 发送特定指令（如 x86 的 pause 或 ARM 的 yield），提示当前处于忙等待状态，有利于优化 CPU 行为。

  2. 如果 alloc_ref_count 没被锁住，我们尝试进行 CAS，这里成功的时候使用的 Acquire ，为什么呢？这是为了跟前面还未讨论的第 3 个原子操作建立 happens-before！

现在我们终于可以来解开这第 3 个原子操作的原子顺序谜团了：

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// 释放 alloc_ref_count
arc.data().alloc_ref_count.store(1, Ordering::Release);

这里我们必须保证跟 download() 的 compare_exchange(_,_,Acquire,_) 建立起 happens-before 关系，即将 alloc_ref_count 置为 1 的结果必须被 downgrade() 所在的线程看到。不然的话，这里 compare_exchange 成功了，将 alloc_ref_count 置为 2 了，但是 get_mut 又将其置为 1 了，就乱套了！

完整代码

到这里我们终于是完成了 v3 版本的优化工作了，真棒！介于篇幅已经够长了，这里就不再贴出完整的代码了，感兴趣的读者可以参阅：hedon-rust-road/conutils/arc。

浅探标准库的 Arc<T>

在最后，我们来看一下标准库的 Arc<T> 是如何实现的，看文章开头说的实现一个可以媲美标准库的 Arc<T> 是不是在吹牛！

标准库（rustc 1.87.0）的 Arc<T> 位于 sync.rs 文件中，我们来看下它的数据结构定义：

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pub struct Arc<
    T: ?Sized,
    #[unstable(feature = "allocator_api", issue = "32838")] A: Allocator = Global,
> {
    ptr: NonNull<ArcInner<T>>,
    phantom: PhantomData<ArcInner<T>>,
    alloc: A,
}

pub struct Weak<
    T: ?Sized,
    #[unstable(feature = "allocator_api", issue = "32838")] A: Allocator = Global,
> {
    ptr: NonNull<ArcInner<T>>,
    alloc: A,
}

其他一些莫名其妙的标记咱就不管了，映入眼帘可以看到一个 ArcInner，这不就是咱的 ArcData 吗！点进去看下：

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struct ArcInner<T: ?Sized> {
    strong: atomic::AtomicUsize,

    // the value usize::MAX acts as a sentinel for temporarily "locking" the
    // ability to upgrade weak pointers or downgrade strong ones; this is used
    // to avoid races in `make_mut` and `get_mut`.
    weak: atomic::AtomicUsize,

    data: T,
}

好家伙！这不就是咱的 ArcData !

  • strong: 对应我们的 data_ref_count
  • weak: 对应我们的 alloc_ref_count

weak 字段上面的注释也揭示了其核心逻辑跟咱是高度一致的！

我们简单看下最重要的 Drop 和 Clone 的实现，因为这涉及到引用计数的维护：

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const MAX_REFCOUNT: usize = (isize::MAX) as usize;

// Arc: Clone
impl<T: ?Sized, A: Allocator + Clone> Clone for Arc<T, A> {
    fn clone(&self) -> Arc<T, A> {
        let old_size = self.inner().strong.fetch_add(1, Relaxed); // fetch_add
        if old_size > MAX_REFCOUNT { // 溢出保护
            abort();
        }
      	// 返回
        unsafe { Self::from_inner_in(self.ptr, self.alloc.clone()) }
    }
}

// Arc: Drop
unsafe impl<#[may_dangle] T: ?Sized, A: Allocator> Drop for Arc<T, A> {
    #[inline]
    fn drop(&mut self) {
        // fetch_sub release 强引用
        if self.inner().strong.fetch_sub(1, Release) != 1 {
            return;
        }
      	// 最后一个 Arc 释放的时候，补一个 fence(Acquire)，
      	// 与前面所有的 release 建立 happens-before。
        acquire!(self.inner().strong);

      	// 最后一个 Arc 释放的时候，释放 ArcInner 里面的 data
        unsafe {
            self.drop_slow();
        }
    }
}

// Weak: Clone
impl<T: ?Sized, A: Allocator + Clone> Clone for Weak<T, A> {
    #[inline]
    fn clone(&self) -> Weak<T, A> {
        if let Some(inner) = self.inner() {
            let old_size = inner.weak.fetch_add(1, Relaxed); // fetch_add 弱引用数量
            if old_size > MAX_REFCOUNT { // 溢出保护
                abort();
            }
        }

      	// 返回 Weak
        Weak { ptr: self.ptr, alloc: self.alloc.clone() }
    }
}


// Weak: Drop
unsafe impl<#[may_dangle] T: ?Sized, A: Allocator> Drop for Weak<T, A> {
    fn drop(&mut self) {
        let inner = if let Some(inner) = self.inner() { inner } else { return };

        if inner.weak.fetch_sub(1, Release) == 1 { // fetch_sub release 弱引用
            acquire!(inner.weak);  // 最后一个补一个 fence(acquire)
            unsafe {  // 释放 ArcInner
                self.alloc.deallocate(self.ptr.cast(), Layout::for_value_raw(self.ptr.as_ptr()))
            }
        }
    }
}

可以看到跟咱前面的实现是一样一样的！为啥？因为 Rust Atomics and Locks 一书的作者Mara Bos 就是 Rust 标准库团队的领导之一！牛逼！

总结

通过三轮迭代，我们不仅实现了一个媲美了标准库的 Arc<T> ，还更进一步体验了 Rust 并发抽象的设计哲学：

  • v0 —— 能用：单计数 ArcData<T> 解决了跨线程多所有权，但仍缺乏可变视图与断环能力。
  • v1 —— 能改：借助独占 &mut Arc<T> + 原子 锁，在 不破坏并发安全 的前提下开放了 get_mut。
  • v2 —— 能回收：双计数 + Weak<T> 消除了父子互指造成的泄漏，展示了 弱引用 在所有权图中的价值。
  • v3 —— 更轻巧：将 Weak 独立、用 ManuallyDrop 替换 Option<T>，让没有循环引用需求的场景不再为弱引用买单。

下篇我们将尝试实现一个 Mutex<T>，敬请期待！

Happy Coding! Peace~

附录

1. NonNull<T>

std::ptr::NonNull<T> 是一个 零成本、非空、协变 的裸指针包装器。它本质上只是把一个原始指针塞进 #[repr(transparent)] 的新类型中，但强制保证 绝不为空，因此可以拿到「空值当作枚举判别位」这份额外信息 —— Option<NonNull<T>> 与一个普通指针占用同样大小。

重要特性：

  • 永远非空：创建时若传入空指针即触发 未定义行为。编译器可依赖这一点做优化，例如把 Option<NonNull<T>> 合并为一个指针宽度。
  • 协变：与 *mut T 不同，NonNull<T> 可以在 U: Deref<Target = T> 的场景下安全向子类型转换（因为禁止空值带来了额外保证），这使它非常适合构建自定义智能指针。
  • 无自动 Drop：NonNull 只存地址，不持有所有权；销毁与释放内存仍由外部逻辑决定（如 Box::from_raw、Vec::dealloc 等）。

我们将其与裸指针、 Box<T> 智能指针和引用 &T 做一个简单的比较：

特性 *mut T / *const T NonNull<T> Box<T> / &T
是否允许为空 ✅ ❌ 必须非空 不适用
协变性 *mut 不协变 协变（可安全向子类型转换） &T 协变
Option 优化 ❌ 多 1 B 判别字节 ✅ 与裸指针同尺寸 已自带优化
所有权 / drop 责任 没有 没有（纯指针） 有
Send / Sync 与 T 无关 默认 !Send !Sync 取决于 T
常见用途 FFI、底层算法 智能指针内部、侵入式容器、裁掉空判 高层所有权模型

关键的 API：

分组 代表方法 说明
构造 NonNull::new(ptr) → Option<NonNull<T>>
unsafe { NonNull::new_unchecked(ptr) }
NonNull::dangling()		 安全 / 不安全 / 占位
引用视图 unsafe
fn as_ref / as_mut		 把裸指针临时借用成 &T / &mut T
裸指针互转 fn as_ptr 取回 *mut T，解引用仍需 unsafe
类型转换 fn cast<U>
fn cast_mut / cast_const		 保留地址，换类型或可变性
地址运算 unsafe fn add / byte_add / sub / offset 指针算术，与 ptr::add 族一致
切片助手 NonNull::slice_from_raw_parts(data, len)
fn len()		 1.70+ 稳定，为 [T] 提供非空裸切片构造 (rustwiki.org)

⚠️ 任何把 NonNull 重新解释为引用或解引用的操作，都必须在 unsafe 块里手动保证内存有效性与别名规则。

典型使用场景：

场景 作用
智能指针内部实现 (Box/Rc/Arc) 需要 非空 原始指针存放被管对象，且要在 Option 等场景下节省空间
自研侵入式链表 / 红黑树 节点自身持有前后指针字段 NonNull<Node<T>>，天然避免空判分支
惰性初始化 / Vec::new 先用 NonNull::dangling() 占位，等真正分配后再写入正确地址
FFI C API 明确保证参数永不为空时，用 NonNull 在类型层面表达前置条件
自引用结构（Pin 工作区） 在完成真正初始化前使用 NonNull::dangling() 保存指向自身字段的指针

2. ManuallyDrop<T>

std::mem::ManuallyDrop<T> 是一个零成本（zero-cost）包装器。把值包在 ManuallyDrop 里会告诉编译器：请不要在作用域结束时自动调用它的 Drop 实现，什么时候释放（或是否释放）由我手动决定。

  • ManuallyDrop<T> 只是把 "是否自动 drop" 这一语义从编译器搬到了程序员身上；
  • 它不改变 T 的布局，也不会产生额外的字节，因此是零开销；
  • unsafe 责任：你必须保证一份值恰好析构一次（不能漏掉，也不能多调）。

它的核心 API 如表所示：

API 作用 重要注意点
ManuallyDrop::new(value) 把 T 包装成 ManuallyDrop<T>，关闭自动析构 零开销；之后需显式 drop 或移动走
ManuallyDrop::drop(&mut self) (unsafe) 手动触发内部值的析构 必须保证之后不会再访问 / 再 drop
ManuallyDrop::take(&mut self) (unsafe) 从包装里"搬走"值（等价于 ptr::read） v 里留下未初始化内存，不能再用或再 drop
ManuallyDrop::into_inner(self) (unsafe) 消费 ManuallyDrop 返回内部值 取得所有权后，原包装已被移走（不会 double-drop）
参考资料
许可协议

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