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# 增量生成器框架说明
本文档说明当前 Generator 文件夹里这套增量生成器骨架为什么这样拆,以及每一层现在承担什么职责。
这里讲的是“结构设计”,不是“最终 VSS 业务代码怎么生成”。
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## 1. 当前结论
当前这套结构不再是“一个字段触发一个小生成器”,而是:
1. 一个统一入口生成器
2. 一个类型级候选识别管线
3. 一个共享中间模型
4. 三个内部分析模块
5. 一个统一发射器
6. 一个诊断层预留点
也就是说,设计目标已经从“节点枚举小功能”升级成“围绕一个状态类型进行多维分析”。
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## 2. 当前文件与职责
当前 Generator 文件夹中的核心文件是:
1. `PanelStateIncrementalGenerator.cs`
2. `PanelStateIncrementalGenerator.Pipeline.cs`
3. `PanelStateIncrementalGenerator.Models.cs`
4. `PanelStateIncrementalGenerator.Analysis.cs`
5. `PanelStateIncrementalGenerator.StateSymbols.cs`
6. `PanelStateIncrementalGenerator.StateChangeBindings.cs`
7. `PanelStateIncrementalGenerator.StateCommandHandlers.cs`
8. `PanelStateIncrementalGenerator.Emitter.cs`
9. `PanelStateIncrementalGenerator.Diagnostics.cs`
它们的职责可以概括成下面这张表:
| 文件 | 角色 | 负责什么 |
| --- | --- | --- |
| `PanelStateIncrementalGenerator.cs` | 入口层 | 把 Roslyn 的增量管线接起来 |
| `PanelStateIncrementalGenerator.Pipeline.cs` | 候选管线层 | 识别类型级候选,并收集已知标记成员 |
| `PanelStateIncrementalGenerator.Models.cs` | 中间模型层 | 定义共享输入、目标、分析结果模型 |
| `PanelStateIncrementalGenerator.Analysis.cs` | 协调层 | 驱动三个内部分析模块并汇总输出 |
| `PanelStateIncrementalGenerator.StateSymbols.cs` | 分析模块 1 | 分析状态符号相关成员 |
| `PanelStateIncrementalGenerator.StateChangeBindings.cs` | 分析模块 2 | 分析状态变化绑定相关成员 |
| `PanelStateIncrementalGenerator.StateCommandHandlers.cs` | 分析模块 3 | 基于前两部分结果派生状态变化命令处理结果 |
| `PanelStateIncrementalGenerator.Emitter.cs` | 发射层 | 把分析结果输出成 `.g.cs` |
| `PanelStateIncrementalGenerator.Diagnostics.cs` | 诊断层 | 预留统一诊断定义位置 |
一句话总结现在的结构:
> 一个入口识别类型声明,进入统一模型,再在内部拆成三个并列分析部分。
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## 3. 入口层
对应文件:
`PanelStateIncrementalGenerator.cs`
它的职责仍然很单纯:
1. 建立 SyntaxProvider
2. 收集类型级候选
3. 与 Compilation 合并
4. 调用统一分析器
5. 把结果交给发射器
它不应该承担这些事情:
1. 不应该写复杂业务规则
2. 不应该直接拼大段生成代码
3. 不应该依赖某一块具体的状态逻辑
入口层越薄,后面三部分演化时越安全。
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## 4. Pipeline 层
对应文件:
`PanelStateIncrementalGenerator.Pipeline.cs`
这层的重点已经从“字段筛选”切换成“类型筛选”。
### 4.1 `IsCandidate`
这一步只做便宜的语法级判断。
当前策略是:
1. 只看 `TypeDeclarationSyntax`
2. 该类型内部至少存在一个带 Attribute 的字段、属性或方法
这一步允许误报,但必须便宜。
### 4.2 `Transform`
这一步开始做语义级确认。
当前逻辑是:
1. 拿到类型符号 `INamedTypeSymbol`
2. 遍历该类型成员
3. 识别已知 Attribute
4. 收集所有命中的成员
5. 构造一个类型级目标 `PanelStateIncrementalGeneratorTypeTarget`
这一步的核心意义是:
1. 根输入单位是“类型”
2. 成员只是这个类型上的分析素材
3. 后面的三部分都共享同一份素材,而不是各自重新扫一遍类型
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## 5. Models 层
对应文件:
`PanelStateIncrementalGenerator.Models.cs`
中间模型的作用,是把 Roslyn 的语义对象整理成稳定的数据结构,供后面多个模块共享。
当前关键模型包括:
1. `PanelStateIncrementalGeneratorMarkedMember`
2. `PanelStateIncrementalGeneratorTypeTarget`
3. `PanelStateIncrementalGeneratorInput`
4. `PanelStateIncrementalGeneratorTypeAnalysis`
5. `PanelStateIncrementalGeneratorOutput`
以及三个内部分析结果:
1. `PanelStateSymbolPartAnalysis`
2. `StateChangeBindingPartAnalysis`
3. `StateChangeCommandHandlerPartAnalysis`
其中第三个结果不再对应一个额外的用户声明 attribute,而是前两部分分析完成后自动推导出来的调度结果。
这意味着现在共享的不是某个模块实例里的私有字段,而是显式模型。
这点很重要,因为源生成器里真正稳定的共享方式就是:
1. 共享模型
2. 共享编译上下文
3. 共享归一化后的分析结果
而不是模块之间互相暴露运行时对象。
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## 6. Analysis 层
对应文件:
1. `PanelStateIncrementalGenerator.Analysis.cs`
2. `PanelStateIncrementalGenerator.StateSymbols.cs`
3. `PanelStateIncrementalGenerator.StateChangeBindings.cs`
4. `PanelStateIncrementalGenerator.StateCommandHandlers.cs`
这一层是当前结构里最关键的变化。
以前如果只做一个节点枚举生成器,那么 Pipeline 之后可以直接进 Emitter。
但现在不行,因为你已经明确有三块并列需求:
1. StateSymbols
2. StateChangeBindings
3. StateChangeCommandHandlers
所以中间必须有一个统一分析层。
它负责:
1. 对每个类型目标进行统一调度
2. 先调用前两个显式分析模块
3. 再基于前两部分结果运行第三个派生调度阶段
4. 把三个分析结果装配成一个类型级总分析结果
5. 保证最终发射器看到的是完整上下文
这就是“一入口,三部分”的真正落点。
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## 7. Emitter 层
对应文件:
`PanelStateIncrementalGenerator.Emitter.cs`
发射器当前还是一个骨架,但它已经不再只是输出“发现了哪些字段”,而是输出:
1. 发现了哪些类型
2. 每个类型在三部分里各命中了多少成员
这类 manifest 的作用不是业务交付,而是结构校验:
1. 证明统一入口已经接通
2. 证明类型级分析结果已经被汇总
3. 证明发射器能看到三部分的完整结果
等后面要真正生成 enum、binding 路由、handler 路由时,这个文件会自然长大。
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## 8. Diagnostics 层
对应文件:
`PanelStateIncrementalGenerator.Diagnostics.cs`
当前它依然很薄,这是正常的。
它的存在价值是为后续统一诊断留一个稳定出口,例如:
1. 标记位置不合法
2. 同一类型内声明冲突
3. 某个 handler 签名不符合规则
4. 某个 binding 指向不存在的状态路径
5. 同一路由被重复生成
真正重要的不是现在有没有很多诊断,而是不要等逻辑长大后再到处散着写诊断定义。
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## 9. 为什么必须是“一入口三部分”
如果把这三块拆成三个彼此独立的生成器,会立刻遇到两个问题:
1. 元数据重复扫描
2. 诊断信息无法自然共享
更严重的是,多个生成器之间并不适合靠实例成员互相通信。
因此更合理的结构是:
1. 一个根入口
2. 一个共享模型
3. 三个内部分析部分
4. 一个统一发射出口
这就是现在这套结构背后的核心原则。
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## 10. 当前阶段的定位
现在这套代码还只是“结构骨架”,不是“业务生成完成版”。
它已经完成的事情是:
1. 根入口已经统一
2. 输入粒度已经切到类型级
3. 三部分内部分析已经独立成模块
4. 发射器已经能看到完整汇总结果
还没有完成的事情是:
1. 真实的状态符号生成
2. 真实的状态变化绑定生成
3. 真实的基于前两部分推导出的状态命令路由生成
4. 真实的统一诊断规则
也就是说,当前目标不是“把功能做完”,而是先把以后不会推翻的结构搭稳。
但从工程实现看,它其实是几件不同的事情:
1. Roslyn 入口接线
2. 低成本筛候选
3. 高成本做语义确认
4. 把结果整理成稳定模型
5. 输出代码
6. 在不合法时报诊断
如果这几件事全写在一个文件里,短期看更短,长期一定更难改。
所以你可以把这套拆分理解成:
> 它不是为了“显得标准”,而是为了让后面真正加业务逻辑时,不需要每次都从一坨 Roslyn 接线代码里翻东西。
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## 9. 一个更直观的心智模型
你可以把当前框架理解成一条流水线:
1. 入口层:把流水线接起来
2. Pipeline:把矿石挑出来
3. Models:把矿石做成标准坯料
4. Emitter:把坯料加工成成品代码
5. Diagnostics:发现废品时给出报错
如果写成一句更短的话:
1. 找目标
2. 抽模型
3. 发代码
4. 报问题
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## 10. 你后面最可能怎么继续扩展
如果按你现在的 VSS 方向继续,这套框架下一步通常会往下面长:
### 第一步:把 Target 变得更像“节点描述”
例如不只是保存字段名,还保存:
1. 节点名
2. 所属 PanelState
3. 路径前缀
4. 可生成成员集合
### 第二步:在 Emitter 中真正生成 enum
例如:
1. 每个 PanelState 对应一个 `xxxNode` enum
2. enum 成员由被标记字段自动生成
### 第三步:继续生成路由代码
例如:
1. string path -> enum
2. enum -> setter/handler
### 第四步:再接入受控状态写入与分布式 observer hook
例如:
1. pre-change handler 调用点
2. set property
3. 由源生成器织入的轻量 post-change observer hook
4. 局部状态广播或内部同步
这里的 observer hook 只负责很薄的一层内部广播,不负责 view 重绘或业务执行。
在 VSS 中,这两部分分别由 command/result 同步链路与 service 逻辑承担。
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## 11. 对你当前项目的最简理解
如果你觉得这套骨架有点“过工程化”,可以先只记住下面这五句话:
1. `IncrementalGenerator` 文件只是总入口,不负责细活。
2. `Pipeline` 文件负责找出哪些代码需要生成。
3. `Models` 文件负责把识别结果整理成稳定的数据结构。
4. `Emitter` 文件负责把这些数据真正输出成 `.g.cs`。
5. `Diagnostics` 文件负责以后统一放错误和警告定义。
你后面要改业务逻辑,主要会集中在 `Pipeline`、`Models`、`Emitter` 这三层。
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## 12. 最后一句话
当前这套框架不是“生成器已经很复杂了”,而是“先把复杂度分栏放好”。
你后面真正写逻辑时,应该优先记住这个原则:
1. Pipeline 决定“找谁”
2. Models 决定“怎么表示它”
3. Emitter 决定“怎么生成它”
只要这三个边界不乱,后面的业务逻辑就算加很多,也还会比较稳。