Godot-Rust项目中原生结构体对象指针映射问题解析
在Godot-Rust绑定项目(gdext)中,开发者发现了一个关于原生结构体中对象指针映射的技术问题。这个问题涉及到物理服务器扩展中的射线检测结果结构体,其C++定义与Rust绑定之间存在不匹配的情况。
问题背景
在Godot引擎的物理服务器实现中,定义了几个用于存储碰撞检测结果的结构体,如PhysicsServer2DExtensionRayResult等。这些结构体包含了对碰撞对象的引用,在C++中是以Object*指针的形式存储的。
然而在Rust绑定中,这些指针被错误地映射为了*mut Gd类型。这种映射存在两个主要问题:
- 类型不匹配:C++中的Object*与Rust中的Gd在内存布局上并不相同
- 安全性问题:直接暴露裸指针不符合Rust的安全性原则
技术分析
在C++端,这些结构体通常包含以下关键字段:
- position/normal:碰撞位置和法线向量
- rid:资源ID
- collider_id:碰撞体对象ID
- collider:指向碰撞体对象的指针
- shape:碰撞形状索引
其中collider字段的类型为Object*,这是一个指向Godot对象基类的指针。而在Rust绑定中,Gd是一个智能指针封装,它不仅包含对象指针,还包含引用计数等元数据,因此其内存布局与裸指针不同。
解决方案探讨
针对这个问题,社区讨论了两种可能的解决方案:
1. 访问器方法方案
通过提供专门的getter/setter方法来安全地访问对象指针字段,而不是直接暴露裸指针。这种方法可以保持外部接口的安全性,同时内部处理指针转换的细节。
优点:
- 对外提供安全的API接口
- 隐藏内部实现细节
- 可以利用collider_id进行有效性验证
缺点:
- 需要为每个相关结构体实现额外的方法
- 可能增加一定的运行时开销
2. 原始对象指针类型方案
引入一个专门的RawObjectPtr类型来封装GDExtensionObjectPtr,并提供安全的转换方法。
优点:
- 类型系统更明确
- 可以集中处理安全性问题
缺点:
- 引入新的类型可能增加API复杂度
- 仍然需要处理对象生命周期的安全性问题
最佳实践建议
结合讨论内容,推荐采用以下方案:
- 将collider字段声明为原始指针类型(*mut c_void)
- 利用现有的collider_id字段作为主要对象引用方式
- 提供便捷方法自动将ObjectID转换为Gd
- 在文档中明确说明各字段的关系和使用方式
- PhysicsServer2DExtensionRayResult
- PhysicsServer2DExtensionShapeResult
- PhysicsServer3DExtensionRayResult
- PhysicsServer3DExtensionShapeResult
这种方案既保持了类型安全性,又提供了良好的开发者体验,同时与Godot引擎的设计理念保持一致。
影响范围
该问题影响以下原生结构体:
这些结构体都是物理服务器扩展中用于返回碰撞检测结果的,在游戏开发中常用于射线检测、形状查询等物理交互场景。
总结
正确处理FFI边界处的对象指针映射是绑定项目中的关键问题。Godot-Rust项目通过深入分析引擎实现细节,讨论多种解决方案,最终选择了既符合Rust安全原则又能保持性能的方案。这种严谨的态度确保了绑定的可靠性和易用性,为开发者提供了高质量的Rust语言集成体验。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
项目优选









