mlua 0.10.0 版本中 UserDataRef 的变更与安全改进
2025-07-04 19:25:01作者:苗圣禹Peter
mlua 是一个 Rust 实现的 Lua 绑定库,在 0.10.0 版本中对 UserDataRef 进行了重要变更,移除了其生命周期参数,这导致了一些旧代码需要调整。本文将深入分析这一变更的技术背景、影响以及解决方案。
变更背景
在 mlua 0.9.9 版本中,开发者可以这样使用 UserDataRef:
type CtxRef<'lua> = UserDataRef<'lua, Ctx>;
这种方式允许在 Lua 作用域内安全地引用 Rust 数据结构。然而,这种设计存在一个潜在的安全问题:UserDataRef 可能超出作用域范围,导致引用悬垂指针。
安全问题分析
mlua 维护者发现,在作用域上下文中使用 UserDataRef 存在内存安全问题。考虑以下代码:
let cx: CtxRef = {
let cx = Ctx { foo: "Hello".to_string() };
lua.scope(|scope| {
lua.set_named_registry_value("cx", scope.create_any_userdata_ref(&cx)?)?;
lua.named_registry_value("cx")
})?
};
println!("{:?}", cx.foo); // 潜在的使用后释放问题
这里 cx 可能引用已经被释放的内存,因为内部作用域已经结束。
0.10.0 版本的解决方案
mlua 0.10.0 移除了 UserDataRef 的生命周期参数,并引入了更安全的访问方式:
lua.globals().set(
"test",
lua.create_function(|lua, ()| {
Ok(lua
.named_registry_value::<AnyUserData>("cx")?
.borrow_scoped(|cx: &Ctx| cx.foo.clone()))
})?,
)?;
borrow_scoped 方法确保了引用不会超出作用域范围,从而避免了内存安全问题。
迁移指南
对于需要处理用户数据的函数参数,现在推荐使用 AnyUserData 配合 borrow_scoped:
let copy_file = lua.create_function(|lua, (from, to): (AnyUserData, AnyUserData)| {
from.borrow_scoped(|from: &Url| {
to.borrow_scoped(|to: &Url| {
match std::fs::copy(&*from, &*to) {
Ok(n) => (n, Value::Nil).into_lua_multi(&lua),
Err(e) => (Value::Nil, e.raw_os_error()).into_lua_multi(&lua),
}
})
})??
})?;
虽然代码略显冗长,但这是目前最安全的方式。
高级用法
对于性能敏感且能确保安全性的场景,可以考虑使用不安全的指针方案:
struct UserDataUnsafeRef<T: 'static>(*const T);
impl<T> FromLua for UserDataUnsafeRef<T> {
fn from_lua(value: Value, lua: &Lua) -> Result<Self> {
let ud = AnyUserData::from_lua(value, lua)?;
ud.borrow_scoped(|t| UserDataUnsafeRef(t as *const T))
}
}
impl<T> Deref for UserDataUnsafeRef<T> {
type Target = T;
fn deref(&self) -> &Self::Target {
unsafe { &*self.0 }
}
}
这种方式恢复了类似 0.9.9 版本的简洁性,但需要开发者自行确保安全性。
总结
mlua 0.10.0 对 UserDataRef 的变更是出于内存安全的考虑。虽然新版本的使用方式略显冗长,但提供了更强的安全性保证。开发者应根据具体场景选择合适的数据访问方式,在安全性和便利性之间做出权衡。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.88 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
311
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1