bloopのコードリーディングをしつつRustで理解が曖昧な点を調べてみる

tauriを使ったアプリケーション。Rust製のマルチプラットフォームに対応したGUIアプリケーション作成ようのフレームワーク。

バックエンドのエントリーポイントは、 apps/desktop/src-tauri/src/main.rs

#![cfg_attr(
all(not(debug_assertions), target_os = "windows"),
windows_subsystem = "windows"
)]
Rustのコンパイラに対して特定のコンパイルオプションを指示するためのもの
cfg_attrは、指定された条件が真の場合に、後者のオプションが適用される
この場合は、debugモードが無効、かつターゲットOSがwindowsの場合、windowsのアプリケーションとしてビルドすることを意味する。

#![cfg_attr(...)]
はディレクティブというらしいが、そもそもディレクティブがわからなかった
コンピュータプログラムのソースコードに記述される要素の一つで、そのコードを解釈・変換するソフトウェア(コンパイラやプリプロセッサなど)への指示や指定などを与えるためのもの
ref: https://e-words.jp/w/ディレクティブ.html
なるほど。
ソースコード中にも存在するから、適用範囲は書く場所によって変わるっぽい
macでも開発することがあるから、debugモードが有効とか、ターゲットOSがmacOSの時はwindowsのアプリケーションとしてビルドしないようにしているっぽい

use std::sync::Arc;
このArcってちょっと理解曖昧かも。ChatGPTに聞いてみよう

以下、ChatGPTの解答
use std::sync::Arc;
は、Rustの標準ライブラリ(std
)のsync
モジュール内のArc
という型を現在のスコープに導入するための記述です。
Arc
は「Atomic Reference Counting」の略であり、複数の所有者を持つ共有参照カウンタを表します。複数のスレッド間でデータを共有する必要がある場合に有用です。
具体的には、Arc
は複数の所有者があり、それぞれがデータへの共有参照を持つことができます。所有者の数は自動的にカウントされ、最後の所有者が参照を解放すると、データが自動的に解放されます。この仕組みにより、スレッド間でデータを共有する際に所有権やライフタイムの問題を解決することができます。
use std::sync::Arc;
を使用することで、Arc
型を短い形式で利用できるようになります。例えば、Arc<T>
という型を宣言する代わりに、単にArc
と記述することができます。
以下は、Arc
の使用例です:
use std::sync::Arc;
fn main() {
let data = Arc::new(42); // `Arc`を使用して整数型のデータを共有する
let cloned1 = Arc::clone(&data); // データの所有権をクローンする
let cloned2 = Arc::clone(&data); // 別の所有権をクローンする
// `data`の参照カウントは3になり、3つの所有者が存在する
// データへのアクセスと操作
println!("Data: {}", *data);
println!("Cloned1: {}", *cloned1);
println!("Cloned2: {}", *cloned2);
}
この例では、Arc::new
関数を使用して整数値のデータを共有するArc
を作成しています。Arc::clone
メソッドを使用して、所有権をクローンして新しい所有者を作成しています。それぞれの所有者はデータへの共有参照を持ち、データの参照カウントは自動的に管理されます。
Arc
は、並行性やスレッド間のデータ共有などのシナリオでよく使用される重要な型です。use std::sync::Arc;
を使用することで、短く便利な形でArc
を利用することができます。
複数の所有者を持つために、このArcが必要
複数の所有者が必要になるケースは複数のスレッド間でデータを共有する場合か
Rustの日本語ドキュメントでいくと↓あたり
Arc型を使うと内部的に参照の数を数えていて、Rustでは最後の所有者が解放された時にデータを解放することとするらしい
参照カウントって概念が存在していて、それを採用した感じなのか、知らなかった

ArcとRcの違い
Rc
- 単一スレッドの環境で使用
- ヒープ上のデータへの所有権を共有するためのスマートポインタ
Arc
- 複数スレッドの環境で使用
- ヒープ上のデータへの スレッドセーフ な共有所有権を共有するためのスマートポインタ
サンプルコード
use std::rc::Rc;
use std::sync::Arc;
use std::thread;
fn main() {
// Rcのサンプルコード
let rc_data = Rc::new(42);
let rc_clone1 = Rc::clone(&rc_data);
let rc_clone2 = Rc::clone(&rc_data);
println!("Rc Data: {}", *rc_data);
println!("Rc Clone 1: {}", *rc_clone1);
println!("Rc Clone 2: {}", *rc_clone2);
// Arcのサンプルコード
let arc_data = Arc::new(42);
let arc_clone1 = Arc::clone(&arc_data);
let arc_clone2 = Arc::clone(&arc_data);
println!("Arc Data: {}", *arc_data);
println!("Arc Clone 1: {}", *arc_clone1);
println!("Arc Clone 2: {}", *arc_clone2);
// スレッド間でArcを共有するサンプルコード
let arc_data = Arc::new(42);
let handle1 = {
let arc_data = Arc::clone(&arc_data);
thread::spawn(move || {
println!("Thread 1: {}", *arc_data);
})
};
let handle2 = {
let arc_data = Arc::clone(&arc_data);
thread::spawn(move || {
println!("Thread 2: {}", *arc_data);
})
};
handle1.join().unwrap();
handle2.join().unwrap();
}
- Rc::cloneでポインタのクローンを生成する
-
*
演算子でデリファレンスしてアクセスする-
*
演算子はつけなくてもいいが、ポインタ型のデリファレンスを明示的に示すことができる- 値がポインタ型であることが読んで理解できる
- デリファレンス = 何かを参照しているものの参照先を見ること
-
- Arc::cloneでポインタのクローンを生成するが、それらは複数スレッドからの参照が可能

複数スレッド間のデータ共有に関しては注意が必要で、競合が発生する可能性がある。
だから、MutexやRwLockなどを利用して安全なマルチスレッドの処理を実現するのか。
Mutex
は同時に一つのスレッドしかデータにアクセスできないようにする
RwLock
は複数スレッドから同時に読み込むことはは許可するが、書き込みは許可しない
use std::sync::{Arc, Mutex};
use std::thread;
fn main() {
// 共有するデータ
let shared_data = Arc::new(Mutex::new(0));
// スレッド1
let data1 = Arc::clone(&shared_data);
let thread1 = thread::spawn(move || {
let mut data = data1.lock().unwrap();
*data += 1;
});
// スレッド2
let data2 = Arc::clone(&shared_data);
let thread2 = thread::spawn(move || {
let mut data = data2.lock().unwrap();
*data += 2;
});
// スレッド1とスレッド2の終了を待つ
thread1.join().unwrap();
thread2.join().unwrap();
// 共有データの値を表示
let data = shared_data.lock().unwrap();
println!("共有データの値: {}", *data);
}
-
data1.lock
はMutex
型のメソッドでその値を可変参照として扱うことができる- データに対して書き込みの操作が行える
- https://doc.rust-lang.org/std/sync/struct.Mutex.html#method.lock
-
thread1.join()
はスレッドの所有権を奪い、スレッドが終了するまでメインスレッドをブロック

曖昧だった並行性の理解がちょっと進んだ

Qdrantってなんだろう、って調べたら、Rust製のベクトル検索エンジン、ベクトルデータベースって言葉が出てきた
ベクトル検索に関して

一旦ここまで