🧠 核心原理

MeshFlow 的内核设计目标只有一个：确保复杂拓扑网络中的状态演化具备绝对的“因果确定性”。

“逻辑力场”并非虚构的理论，而是一套将逻辑抽象为物理位能的设计模型。在以 SetRule 为核心的因果流中，MeshFlow 通过以下几个维度模拟物理世界的自发收敛：

1. 逻辑深度 = 物理高度 (Topological Gradient)

解决问题：复杂的依赖路径如何有序展开？

在 MeshFlow 中，每一个节点都处在不同的“海拔”上。节点间的因果关系构成了严密的 DAG（有向无环图）。

引力轨道：通过 SetRule 定义的先后顺序，实际上在全网建立了从高位向低位流淌的“引力轨道”。引擎将所有节点分配到不同的执行层（Layers），确保逻辑下游的节点物理顺位必然排在上游之后。
自发演化：一旦源头数据发生变化，系统利用这种“势能差”驱动数据像水一样，顺着拓扑路径自动向下游传播，无需手动触发。这是解决“钻石依赖”冗余计算的基础物理规则。

解决问题：如何防止节点在数据未对齐时“抢跑”？

如果说引力轨道决定了流向，那么水位线则控制了水闸。

同步栅栏：即便某个位于高水位的上游节点已经完成计算并试图顺流而下，水位线机制也会在关键节点进行拦截。它会检查该次演化周期内，下游节点的所有依赖项是否都已积蓄到“可提交”的水位。
防抢跑机制：水位线确保了下游节点绝对不会在部分上游已更新、部分上游仍是旧状态的“失步”瞬间被触发。这彻底消除了逻辑上的“脏读”和中间态震荡。

解决问题：如何实现计算密度的最小化，截断无效波纹？

并不是所有的变动都需要震荡全网。MeshFlow 通过“变更声明”与“位移检测”来截断无效的因果传播，就像在引力轨道上设置了干涸检测。

精准反应表面 (notifyKeys)：在注册节点时，你可以定义精准的“感知窗口”。
- 全量敏感（默认）：若未指明 notifyKeys，节点状态的任何变化都会向下游倾泻。
- 外科手术式更新：通过显式声明 notifyKeys，只有特定的键值发生位移时，才会开启水闸。这在处理包含复杂 Metadata 的大型节点时，能显著降低拓扑震荡。
语义位移剪枝 (Path Pruning)：即便节点被唤醒并完成计算，引擎仍会比对其输出特征。若计算结果未产生实质性的语义位移（值未变），引擎将立即截断该路径，后续的引力轨道将保持静默。
手动强制旁路 (forceNotify)：在特定业务场景下，开发者可以调用 forceNotify 方法，强制掀起波浪唤醒下游演化，无论节点状态是否发生实质改变。

解决问题：慢速异步任务如何不覆盖快速任务的新值？

在异步联动中，经常出现“旧值后到”的情况（Race Condition）。MeshFlow 通过 Version（逻辑版本） 和 Token（执行令牌） 守护状态一致性：

逻辑时钟：每一次源头引发的跌落，都会产生一个全局递增的 Version。
令牌校验：异步任务在启动时会携带当前的 Version Token。当任务完成准备提交结果时，引擎会校验令牌。如果检测到更高的版本已经产生（意味着有更新的水流冲刷而过），旧版本的异步结果将被强制丢弃，确保状态永远向最新的逻辑终点收敛。

解决问题：零容忍反引力的逻辑死循环。

在纯粹的因果演化 (SetRule) 中，时间与引力的流逝是单向的，犹如瀑布无法倒流。