SkyHetu：在 Rust 中设计因果优先编程语言

Source: Dev.to

我职业生涯中遇到的大多数 bug 都可以归结为一个问题：“这个变量是怎么来到这里的？”

现代编程语言是失忆症患者。如果 user.balance 为 0，应用只知道它现在是 0，但并不记得导致该状态的事件序列。是逻辑错误？竞争条件？还是一次意外的函数调用？为了弄清楚，我们会添加打印语句、附加调试器，并在脑海中尝试回放历史。

我决定做点不同的事。我构建了 SkyHetu，一门把 因果关系 视为一等公民的编程语言。

哲学转变

在 SkyHetu 中，你不仅仅是改变状态；你是在创建一个事件。为此，我强制了三条激进的设计决策：

• 默认不可变性： 除非你明确请求，否则不能修改变量。
• 显式状态： 可变变量使用 state 声明，而不是 let。
• 箭头运算符 (->)： 赋值 (=) 用于初始化，箭头 (->) 用于变异。

state counter = 0
counter -> counter + 1

-> 运算符做了两件事：

1. 更新值。
2. 记录因果关系。

用 Rust 构建时间机器

要实现这一点，我需要对内存和执行流进行高性能、底层的控制，于是选择了 Rust。SkyHetu 的核心是一个基于栈的虚拟机（VM）。在栈和堆旁边还有 CausalityLog。

pub struct CausalityLog {
    history: HashMap>,
    clock: usize, // Logical time
}

pub struct MutationEvent {
    pub old_value: Value,
    pub new_value: Value,
    pub timestamp: usize,
    pub location: Option,
}

每当 VM 执行 OP_TRANSITION 指令（由 -> 触发）时，它会捕获 前后 值的快照，用逻辑时钟打上时间戳，并将其推入历史记录。

“侦探板”可视化

因为语言记得一切，调试不再像考古，而更像侦探工作。我实现了一个原生函数 causal_graph()，可以把内部历史导出为 DOT 格式（用于 Graphviz）或 JSON。

state score = 100
score -> score - 10   // event 1
score -> score - 50   // event 2

print(causal_graph("score", "dot"))

生成的图把每个状态显示为节点，把每个带时间戳的转变显示为边——相当于代码的“侦探板”。

为什么选 Rust？

Rust 对此任务非常合适，原因有三：

• 枚举（Enums）： 表示动态类型（Value::Number, Value::String）既简单又安全。
• 性能： 跟踪因果关系会有额外开销，但 Rust 的零成本抽象让我能够优化关键路径。
• 正确性： 编写垃圾回收器和 VM 本身就很复杂。借用检查器帮我避免了无数本该在 C++ 实现中出现的段错误。

结果

SkyHetu 不只是玩具；它可以编译模块、处理闭包，甚至支持类。与其他语言不同的是，它内置了自省功能。你可以问语言：“为什么 X 为真？” 并得到一条因果链。

print(why(counter))
// Causality chain for 'counter':
//   1. [t=1] 0 -> 1
//   2. [t=2] 1 -> 2

我们把 90 % 的时间花在调试上。也许是时候让我们的语言帮助我们处理剩下的 10 % 了。

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