内存管理：Silu 的两套纪律（2026-10-25, v1.9.0 实测）

Silu 没有 GC。静态世界（typed 路径）用 Rust 式所有权规则，
动态世界（pyobj）故意泄漏。本文给出机制、实测数据与
"为什么静态世界不需要借用检查器"的分析。

一、静态世界：所有权规则（无 GC，无借用检查器）

类型化路径不产生需要追踪的垃圾——每块内存从出生就有唯一主人：

类型	表示	生命周期管理
int / float / bool	栈值（i64/double/i1）	无堆分配
str（rawstr）	独占堆缓冲 {len,cap,data,cp}	完整 drop 体系：赋值拷贝时旧缓冲 free；函数退出统一 drop 全部局部槽（_emit_local_rawstr_drops）；传参借用零拷贝（被调方只读，s += x 重绑走 concat 新建——Python 别名语义精确成立：h(d) 返回 "abx" 而 d 保持 "ab"）
list[int] 等 rawlist	独占结构体	赋值即所有权转移；无作用域 drop（静态程序容器通常一次构建）
dict[int,int] 等 rawdict	独占哈希表	同上

实测（Apple Silicon）：

• 200 万次纯标量循环：RSS 1MB（零分配）
• 20 万次字符串拼接循环：RSS 27MB（瞬态拷贝正常回收）
• 5 万次 row = row + "*"：2.3ms（amortized O(1) 原地 append）

二、动态世界：故意泄漏（leak by design）

pyobj 盒（{i32 tag, i8* data}；create_int/str/list/dict/instance） malloc 后永不 free——运行时不存在用户盒的释放路径。

实测：30 万次循环、每次建一个小 list + dict，RSS 172MB （~570B/迭代，纯泄漏）。

这是有意的取舍：

• 引用计数 = 每次赋值/传参/装箱插计数指令，恰好在已优化到

0.9× Rust 的热路径上全部买单；

• 基准与 CLI 风格程序活动集有界，泄漏可接受——批处理哲学

（程序结束，操作系统统一回收；类 arena 分配器用法）。

三、解释器平面

silu interpret / silu exec / pycompat 跑在 CPython 上： Python 的引用计数 + 分代 GC，与语言语义一致（四平面验证因此 能抓住编译面的内存 bug——例如 v1.7.1 写回回归就是解释器平面 先暴露的）。

四、为什么静态世界不需要借用检查器？

Rust 借用检查器解决的问题是：**同一块内存可能有多个名字且 都可能写**。Rust 的答案是编译期证明"要么唯一写者，要么多个 只读者"（borrow checker）。

Silu 静态世界不需要它，因为语言语义更保守——三个根本差异：

1. 不可变值语义。str 逻辑上不可变（Python 语义）：s += x

是重绑（新串），不是原地写。原地 append 只是编译器在 槽独占前提下的优化发射；一旦槽可能是借来的（str 参数）， 发射退回 concat 新建（_borrowed_strs 集合跟踪）。"写"这个 动作永远不发生在共享内存上。

1. 共享即只读。str 传参借用 = 被调方拿到指针但类型系统保证

它只能读（s[i]、len、切片都产新值）。这是借用检查器的 核心规则，但 Silu 不需要检查器来强制——**语言里根本没有 通过共享引用写的语法**（无 &mut，无原地变异方法）。Rust 需要检查器是因为它*提供*了 &mut T；Silu 不提供。

1. 容器的引用语义对齐 Python。list/dict 赋值是别名

（Python 语义），共享可变——但这正是 Python/Rust-Rc<RefCell> 式的运行时对象，靠独占 malloc + 程序员心智模型管理，静态 程序里它们通常一次构建终身使用（基准 8/14 静态程序里容器 装载后从不重新绑类型）。

一句话：**Rust 要检查借用，因为它把"可变别名"作为语言能力 交给你；Silu 静态子集不给你这个能力，所以无从检查、也无需 检查。**代价是表达力上限（写不了 Rust 那种零拷贝原地算法的 通用形式——原地 append 只对槽独占这个窄窗口成立）；换来的是 编译器无需借用检查器即可保证内存安全。

附：Rust vs Silu 静态世界速览

维度	Rust	Silu 静态世界
内存安全由谁保证	借用检查器（编译期数据流分析）	语言语义（值不可变 + 无共享写语法）
可变别名	提供（&mut T，需检查）	不提供（无对应语法）
借用规则	NLL 检查器推导（有时与意图不符，需改结构）	无需推导——规则内建于发射策略
原地变异	通用（&mut vec 直接 push）	窄窗口优化（仅槽独占可证时发射；借来的槽自动退回 concat）
共享引用	&T（只读，检查器强制）	str 借用传参（只读，语法上只读——没有写它的方法）
容器别名	受限（Rc<RefCell> 逃生舱）	Python 语义（自由别名，运行时对象）
生命周期标注	'a 泛型参数	不存在——值语义让生命周期 = 词法作用域
表达力上限	高（零拷贝原地算法的通用形式）	低（原地优化是编译器私事，程序员不可申请）
编译器复杂度	借用检查器本身是研究级组件	发射期 3 个 set 跟踪（owned/borrowed/scope-local）

一句话对比：Rust 把内存安全做成编译器检查的权限系统， Silu 把它做成语言不给危险语法的事实——前者换来表达力， 后者换来编译器简单（而这个编译器本身是 Silu 写的 1.2 万行、 能逐字节重建自己的代码，简单性会复利）。

五、将来要治吗（按性价比）

1. sum-type 路线二：收窄动态世界，泄漏表面积随 pyobj 用量

一起缩（3-4 周级，也是 jsonparse/wordcount 性能的根治）。

1. rawlist/rawdict 作用域 drop：照抄 rawstr 的

_emit_local_rawstr_drops 配方（1-2 天）。

1. pyobj 引用计数：盒布局加计数头、全部装箱/传递插桩——

代价最大，仅长期驻留服务需要；当前无动机。

三项均不在 todo（无性能/正确性压力）。

---

附：复现命令——

python -m silu build /tmp/gc1.si -o gc1 && /usr/bin/time -l ./gc1   # 标量 1MB
python -m silu build /tmp/gc2.si -o gc2 && /usr/bin/time -l ./gc2   # str 27MB
python -m silu build /tmp/gc3.si -o gc3 && /usr/bin/time -l ./gc3   # pyobj 172MB（泄漏）