@meshflow/core

基于水位线调度（Watermark Scheduling）的轻量级拓扑逻辑引擎。

🎯 它解决了什么问题？

在复杂的中后台表单或大型配置系统中，数据的联动关系往往错综复杂。@meshflow/core 专门解决以下痛点：

1. 异步回填的“覆盖”难题 (Race Conditions)

• 痛点：用户连续切换两次下拉框，第一次请求（旧数据）由于网络延迟，比第二次请求（新数据）更晚返回，导致表单显示了错误的老数据。
• 方案：MeshFlow 的水位线机制确保只有对应最新操作的异步结果会被最终采纳。

2. 钻石依赖的“重复计算” (Diamond Dependency)

• 痛点：A 变了，B 和 C 都要变，而 D 依赖于 B 和 C。在普通监听模式下，D 会被触发两次。如果 D 是个昂贵的计算或接口，这会造成严重的性能浪费。
• 方案：引擎通过拓扑层级分析，确保 D 只在 B 和 C 全部就绪后，才进行单次原子化更新。

3. 联动地狱 (Spaghetti Code)

• 痛点：if-else 和嵌套的 watch 让联动逻辑散落在各处，极难维护。
• 方案：将联动关系声明为“逻辑节点”。你只需关心数据流向，环检测和执行顺序交给引擎。

✨ 核心特性

• 🌊 水位线调度：引入逻辑水位线机制，确保异步节点严格按序提交，彻底杜绝“旧数据覆盖新数据”的经典异步难题。
• 🏗️ 层级拓扑引擎：基于 Kahn 算法 实现，自动计算节点深度等级，支持同层级节点并发执行。
• ⚡ 惰性求值与记忆化：引入“桶计算”缓存机制，在拓扑传播过程中自动比对输入特征，仅在依赖项发生实质性变更时才触发逻辑重算。
• ⚡ 变更剪枝：即使节点处于受影响路径上，若输入状态未通过有效性检查，引擎将自动截断该路径的后续传播，实现真正的计算最小化。
• 🚨 循环依赖检测：在节点定义阶段实时进行 $O(V+E)$ 的环检测，提前发现逻辑死循环。
• 📦 极简轻量：零依赖，体积仅 ~8kB(zipped)，适配任何 JavaScript 运行时。
• 🔌 插件化架构 (New)：支持生命周期拦截与监听（如官方调试插件 @meshflow/logger）。

🚀 快速上手

安装

npm install @meshflow/core

初始化引擎

import { useMeshFlow } from "@meshflow/core";
const schema = {
    type: 'group',
    name: 'billing',
    label: '计费与汇总',
    children: [
        { type: 'number', name: 'totalPrice', label: '预估月度总价', value: 0, },
        { type: 'input', name: 'priceDetail', label: '计费项说明', value: '基础配置费用'}
    ]
};
 
const engine = useMeshFlow<Ref<number,number>,AllPath>('main',schema, {
  // config:{
  //   useGreedy:true
  // },
  UITrigger:{//以vue为例
    signalCreateor: () => ref(0),
    signalTrigger(signal) {
      signal.value++;
    },
  }
});

添加联动依赖

//声明联动规则：当总价 > 2000 时，自动修改描述与主题
engine.config.SetRule("billing.totalPrice", "billing.priceDetail", "value", {
  logic: ({ slot }) => {
    const [total] = slot.triggerTargets; // 从触发目标中解构出 totalPrice
    return total > 2000 ? "大客户折扣" : undefined;
  }
});
engine.config.SetRule( "billing.totalPrice", "billing.priceDetail", "theme", {
    logic: (api) => {
        const [value] = api.slot.triggerTargets;
        return total > 2000 ? "warning" : undefined;
    },
});
//触发首屏计算
engine.config.notifyAll();

🛠️ 为什么选择 MeshFlow？

在传统的事件驱动开发中，当 A 变化触发 B 和 C，而 B 和 C 又共同触发 D 时（钻石依赖），D 往往会被重复触发，且异步回填的顺序无法保证。

@meshflow/core 通过内部的 DAG（有向无环图） 和 Watermark 机制，确保：

• 确定性：无论异步耗时多久，最终状态始终保持一致。
• 原子性：一次输入变化，仅触发一次拓扑链路的完整更新。