吃饱撑的想发：TypeScript 类型能不能用来跑业务呢？（我纯娱乐）

昨天在做业务建模时，看着 TypeScript 的 interface 定义，想到一个问题。

TypeScript 的类型系统在编译后会被擦除（ Type Erasure ）。这意味着 age: number 这样的约束只存在于开发阶段，运行时完全不可见。

但实际上，这些元数据完整地存在于源码中。如果能写个脚本，在编译时分析源码 AST ，把这些类型信息提取并保存下来，是不是就能在运行时直接复用了？

吃饱了撑的尝试实现了个原型。

1. 从最简单的想法开始

其实最直观的例子，就写的代码里。

interface User { posts: Post[]; }

这处理是类型约束，其实也顺便描述了业务关系：User 下面有多个 Post 。

如果不去引用那些额外的装饰器、配置文件，直接复用类型定义来描述关系，是不是也行得通？

顺着这个思路，既然显式的“模型关系”可以从 Post[] 这样的类型结构中直接读出来，那更隐晦的“校验规则”（比如字符串长度、格式限制）是不是也能想办法“寄生”在类型里？

如果能同时把“关系”和“规则”都收敛在类型定义中，并通过编译分析提取给运行时使用，那 interface 就不仅仅是静态检查的工具，而变成了完整的业务逻辑描述。

2. 顺手把关系读出来

既然决定要从类型里提取信息，那先试试最简单的“关系”。

比如 posts: Post[]。

在 TypeScript 编译器的视角中，这行代码对应着一个结构严谨的 AST （抽象语法树）节点。

编译器通过 PropertySignature 识别属性名，利用 ArrayType 确定数组结构，并借助 TypeReference 锁定元素类型 Post。这些细粒度的结构化数据（可通过 TypeScript AST Viewer 直观查看）完整保留了代码的语义信息。

核心逻辑在于利用 [Compiler API](( https://github.com/microsoft/TypeScript/wiki/Using-the-Compiler-API)) (记录下，他是个强大的工具集，允许开发者像编译器一样“理解”代码。) 遍历 AST：一旦识别到数组类型的属性定义，便将其提取并映射为“一对多”的关系描述。经过转换，源码中的类型定义就被标准化为一份配置 JSON：

"relations": { "posts": { "type": "hasMany", "target": "Post" } }

这样，模型关系配置就可以直接复用类型定义。

3. 那规则呢？先找个地方藏

关系搞定了，接下来是更复杂的校验规则（如 minLen、email）。TypeScript 本身没有地方直接写 minLen 这种东西，所以好像需要一个载体。

在 TypeScript 的泛型可以是实现一种 Phantom Type （幽灵类型）：

// T 是实际运行时的类型 // Config 是仅编译期存在的元数据 type Field<T, Config> = T;

Field<string, ...> 在运行时就是普通的 string。泛型参数 Config 虽然会被编译擦除，但在 AST 中是可以读取到的。

这样好像就可以在不影响运行时逻辑的前提下嵌入元数据。

看起来像是：

// src/domain/models.ts // 引入我定义的“幽灵类型” import type { Str, Num } from '@bizmod/core'; import type { MinLen, Email, BlockList } from '@bizmod/rules'; export interface User { id: Str; // 多个规则一起用：最少 2 个字 + 违禁词过滤 name: Str<[ MinLen<2>, BlockList<["admin", "root"]> ]>; email: Str<[Email]>; }

在编辑器里，name 依然是字符串，该怎么用怎么用，完全不影响开发。但在代码文本里，那个 MinLen 和 BlockList 的标记就留在那儿了。

4. 把规则也读出来

定义好类型载体，下一步就是把这些规则信息也读出来。我查了一下，这里正好可以用 TypeScript 的 Compiler API 来实现。

简单来说，它能把 .ts 文件变成一棵可以遍历的树（ AST ）。我们写个脚本，遍历所有的 interface。当发现属性使用了 Field 类型时，读取其泛型参数（比如 MinLen、admin），并保存下来。

核心逻辑大概是这样（简化版）：

// analyzer.ts (伪代码) function visit(node: ts.Node) { // 1. 找到所有 Interface if (ts.isInterfaceDeclaration(node)) { const modelName = node.name.text; // 拿到 "User" // 2. 遍历它的属性 node.members.forEach(member => { const fieldName = member.name.text; // 拿到 "name" // 3. 重点：解析泛型参数！ // 这里能拿到 "MinLen", "BlockList" 甚至里面的 ["admin", "root"] const rules = extractRulesFromGeneric(member.type); schema[modelName][fieldName] = rules; }); } }

运行脚本后，生成了一个完整的 schema.json，包含了关系和校验规则：

{ "User": { "name": "User", "fields": { "name": { "type": "string", "required": true, "rules": { "minLen": 2, "blockList": ["admin", "root"] } }, "email": { "type": "string", "rules": { "email": true } } }, "relations": { "posts": { "type": "hasMany", "target": "Post" } } } }

代码里的信息就被提取出来了存成了清单。

5. 运行时怎么用？

前面的脚本跑完以后，所有这些信息（校验规则 + 模型关系）就都存进了 schema.json 里。

有了这个文件，运行时要做的事情就很简单了。

程序启动时读取这个 JSON 。当 API 接收到数据时，根据 JSON 里的规则自动执行校验逻辑。

这样就实现了把 TypeScript 的静态类型信息带到运行时使用。

以后新增业务模型，只需要维护一份 interface 定义，校验规则和关系定义都会自动同步生成。

6. 简单的验证 Demo

为了验证可行性，写个测试。

1. 类型定义

利用 Phantom Type 携带元数据：

// types.ts // T 是真实类型，Rules 是元数据 export type Field<T, Rules extends any[]> = T; // 定义一个规则类型 export type MinLen<N extends number> = { _tag: 'MinLen', val: N }; // 业务代码 export interface User { name: Field<string, [MinLen<2>]>; }

2. 编译器分析 (Analyzer)

使用 TS Compiler API 提取元数据（简化版）：

// analyzer.ts import * as ts from "typescript"; function analyze(fileName: string) { const program = ts.createProgram([fileName], {}); const sourceFile = program.getSourceFile(fileName)!; ts.forEachChild(sourceFile, node => { // 1. 找到 Interface if (!ts.isInterfaceDeclaration(node)) return; node.members.forEach(member => { // 2. 获取属性名 "name" const name = member.name.getText(); // 3. 获取类型节点 Field<...> if (ts.isTypeReferenceNode(member.type)) { // 4. 提取第二个泛型参数 [MinLen<2>] const rulesArg = member.type.typeArguments?.[1]; // 5. 这里就可以解析出 "MinLen" 和 2 了 console.log(`Field: ${name}, Rules: ${rulesArg.getText()}`); } }); }); }

3. 运行时消费

生成的 JSON 元数据可以直接在运行时使用：

// runtime.ts const schema = { User: { name: { rules: { minLen: 2 } } } }; function validate(data: any) { const rules = schema.User.name.rules; if (rules.minLen && data.name.length < rules.minLen) { throw new Error("Validation Failed: Too short"); } }