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由于 Deno 是 Node.js 的新竞争对手,因此很多新闻文章都提到了 Rust 的内存安全特性,其中一篇文章指出 Rust 和 Go 的内存安全特性非常好,Swift 和 Kotlin 也是如此但后两者并没有广泛用于系统编程。
Safe Rust is the true Rust programming language. If all you do is write Safe Rust, you will never have to worry about type-safety or memory-safety. You will never endure a dangling pointer, a use-after-free, or any other kind of Undefined Behavior.
The wikipedia article associates type-safe to memory-safe, meaning, that the same memory area cannot be accessed as e.g. integer and string. In this way Python is type-safe. You cannot change the type of a object implicitly.
最佳答案
维基百科 lists以下是内存安全问题的示例:
Access errors: invalid read/write of a pointer
Buffer overflow - out-of-bound writes can corrupt the content of adjacent objects, or internal data (like bookkeeping information for the heap) or return addresses.
Buffer over-read - out-of-bound reads can reveal sensitive data or help attackers bypass address space layout randomization.
Race condition - concurrent reads/writes to shared memory
Invalid page fault - accessing a pointer outside the virtual memory space. A null pointer dereference will often cause an exception or program termination in most environments, but can cause corruption in operating system kernels or systems without memory protection, or when use of the null pointer involves a large or negative offset.
Use after free - dereferencing a dangling pointer storing the address of an object that has been deleted.
Uninitialized variables - a variable that has not been assigned a value is used. It may contain an undesired or, in some languages, a corrupt value.
Null pointer dereference - dereferencing an invalid pointer or a pointer to memory that has not been allocated
Wild pointers arise when a pointer is used prior to initialization to some known state. They show the same erratic behaviour as dangling pointers, though they are less likely to stay undetected.
Memory leak - when memory usage is not tracked or is tracked incorrectly
Stack exhaustion - occurs when a program runs out of stack space, typically because of too deep recursion. A guard page typically halts the program, preventing memory corruption, but functions with large stack frames may bypass the page.
Heap exhaustion - the program tries to allocate more memory than the amount available. In some languages, this condition must be checked for manually after each allocation.
Double free - repeated calls to free may prematurely free a new object at the same address. If the exact address has not been reused, other corruption may occur, especially in allocators that use free lists.
Invalid free - passing an invalid address to free can corrupt the heap.
Mismatched free - when multiple allocators are in use, attempting to free memory with a deallocation function of a different allocator[20]
Unwanted aliasing - when the same memory location is allocated and modified twice for unrelated purposes.
关于python - Python内存安全吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61974312/
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