JavaScript 中的记录（Records）与元组（Tuples）：探讨如何在解释器级别实现深度不可变数据的内存共享

引言：JavaScript 数据处理的新范式

在现代前端与后端JavaScript应用开发中，数据流的复杂性日益增长。随着组件化、状态管理、函数式编程范式以及并发处理的普及，对数据一致性、可预测性和性能的需求变得前所未有的迫切。然而，JavaScript作为一门动态语言，其原生的数据结构（如对象和数组）默认是可变的，这在许多场景下带来了挑战：

1. 难以追踪状态变更：当多个模块或函数共享并修改同一个对象或数组时，很难确定数据在何时何地被改变，从而引入难以调试的副作用。
2. 并发问题：在Web Workers或未来的JavaScript并发模型中，可变数据会成为共享内存模型下的竞态条件和数据不一致的根源。
3. 性能开销：为了避免上述问题，开发者通常需要手动进行深度克隆或使用第三方库（如Immutable.js）来实现不可变性，这不仅增加了代码复杂性，也带来了额外的运行时性能开销。
4. 相等性判断的困扰：JavaScript中对象的 === 运算符执行的是引用相等性判断，而非值相等性。这意味着即使两个对象拥有完全相同的属性和值，它们也不是 === 相等的，这使得基于值的内容比较变得低效和复杂。

为了解决这些根本性的问题，TC39（ECMAScript的技术委员会）正在积极推进Records和Tuples（记录与元组）提案。Records和Tuples旨在为JavaScript引入原生的、深度不可变的数据结构，并提供值语义。它们不仅仅是语法糖，更重要的是，其设计目标包括在JavaScript解释器层面实现高效的深度不可变性，尤其是通过智能的内存共享机制来优化性能。

本讲座将深入探讨Records和Tuples的核心概念、它们如何实现深度不可变性，并重点剖析解释器如何在底层通过内存共享技术来优化这些数据结构的性能与资源利用。

深度不可变性：概念与挑战

在深入探讨内存共享之前，我们首先需要清晰地理解“深度不可变性”的含义及其在JavaScript中的实现挑战。

什么是深度不可变性？

一个数据结构被称为“深度不可变”的，意味着它及其所有嵌套的子结构（包括对象、数组、集合等）在创建后都不能被修改。任何试图修改它的操作，都将返回一个新的数据结构实例，而不是原地修改原始数据。

这与JavaScript中现有的不可变性概念有着本质的区别：

1. const 关键字的浅层性：
   const 声明的变量，其绑定是不可变的，即变量不能被重新赋值。但这并不意味着变量所引用的对象或数组的内容是不可变的。

   const user = {
       name: 'Alice',
       address: {
           city: 'New York',
           zip: '10001'
       }
   };
   
   user.name = 'Bob'; // 允许修改对象内部属性
   user.address.city = 'London'; // 允许修改嵌套对象内部属性
   console.log(user); // { name: 'Bob', address: { city: 'London', zip: '10001' } }
   
   // user = {}; // 报错：Assignment to constant variable.

   这里 user 变量本身不能指向另一个对象，但它所指向的对象的内部结构是完全可变的。

2. Object.freeze() 的局限性：
   Object.freeze() 方法可以冻结一个对象，使其不能再添加、删除或修改属性。但 Object.freeze() 也是浅层冻结的，它不会递归地冻结嵌套的对象或数组。

   const user = {
       name: 'Alice',
       address: {
           city: 'New York',
           zip: '10001'
       }
   };
   
   Object.freeze(user);
   Object.freeze(user.address); // 必须手动冻结嵌套对象
   
   user.name = 'Bob'; // 在严格模式下会报错，非严格模式下静默失败
   console.log(user.name); // 'Alice'
   
   user.address.city = 'London'; // 即使 user 被冻结，其嵌套的 address 属性若未被冻结，仍可被修改
   console.log(user.address.city); // 'London' (如果没有 Object.freeze(user.address) )

   为了实现深度不可变性，开发者需要手动编写递归函数来遍历并冻结所有嵌套的对象。

3. 手动递归冻结的性能开销：
   编写一个 deepFreeze 函数可以实现深度不可变性，但每次创建或“更新”一个深度不可变的数据时，都需要进行深度拷贝和深度冻结，这会带来显著的性能开销，尤其是在数据结构庞大或更新频繁的场景下。

   function deepFreeze(obj) {
       if (typeof obj !== 'object' || obj === null || Object.isFrozen(obj)) {
           return obj;
       }
       for (const key in obj) {
           if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(obj, key)) {
               deepFreeze(obj[key]);
           }
       }
       return Object.freeze(obj);
   }
   
   const user = deepFreeze({
       name: 'Alice',
       address: { city: 'New York' }
   });
   
   user.name = 'Bob'; // 失败
   user.address.city = 'London'; // 失败
   
   // 如果要“更新”user，需要深度拷贝：
   const updatedUser = deepFreeze({
       ...user,
       name: 'Bob',
       address: { ...user.address, city: 'London' }
   });
   // 这里的深拷贝和深冻结操作开销较大

   这种手动实现方式不仅繁琐，而且每次更新（即使只改变了很少一部分）都需要创建整个新对象的深度副本，这在内存和CPU上都是昂贵的。

为什么我们需要原生的深度不可变数据？

原生的Records和Tuples之所以重要，是因为它们旨在从语言层面和解释器层面解决上述问题，提供以下核心优势：

• 数据完整性与可预测性：确保数据一旦创建就不会被意外修改，极大地简化了状态管理和调试。
• 并发安全：不可变数据天生就是线程安全的，无需锁或其他同步机制，为未来的并发模型奠定基础。
• 性能优化潜力：通过解释器层面的智能内存共享和值相等性判断，可以避免不必要的深度拷贝和比较开销。
• 简化开发：开发者无需手动管理不可变性，语言原生支持能够降低认知负担和出错率。
• 值语义：=== 运算符将对 Records 和 Tuples 进行深度值比较，而不是引用比较，这使得相等性判断更加直观和高效。

内存共享：深度不可变数据的性能基石

深度不可变性虽然带来了诸多好处，但其最大的挑战在于如何高效地“更新”数据。如果每次微小的修改都意味着创建一个全新的、完整的数据副本，那么内存和CPU的消耗将是巨大的，尤其是在大型数据结构和频繁更新的场景下。内存共享（Memory Sharing）正是解决这一性能瓶颈的关键技术。

为什么内存共享对深度不可变数据至关重要？

核心思想在于：如果两个深度不可变的数据结构或其子结构是完全相同的，那么它们在内存中只需要存储一份。当对一个不可变数据结构进行“修改”时，实际上是创建一个新版本，这个新版本会尽可能地重用（共享）原始数据中未改变的部分，只为改变的部分分配新内存。这种技术被称为结构共享（Structural Sharing）或持久化数据结构（Persistent Data Structures）。

其优势显而易见：

1. 避免冗余复制：显著减少内存使用，尤其是在多版本数据共存（如撤销/重做历史、状态快照）或频繁微小更新的场景。
2. 提升比较效率：如果两个结构共享相同的内存地址，它们必然是深度相等的。在解释器层面，通过比较内部指针或唯一ID，可以实现O(1)的深度相等性判断。
3. 优化“更新”性能：不是O(N)的深拷贝，而是O(logN)或O(k)（k为改变部分的数量）的操作，大大提高了数据更新的效率。

结构共享（Structural Sharing）的概念

假设我们有一个Record表示用户信息：

const user1 = #{
  id: 1,
  name: "Alice",
  address: #{ city: "New York", zip: "10001" },
  hobbies: #["reading", "coding"]
};

现在，我们想创建一个 user2，只改变 user1 的 name 属性：

const user2 = user1.with({ name: "Bob" });

在没有内存共享的情况下，user2 会是 user1 的一个完整副本，包括 id、address 和 hobbies 都会被重新分配内存。

但是，通过结构共享，解释器可以这样做：

字段	user1 指向的内存	user2 指向的内存 (with name: "Bob")	说明
id	0x100 (值为 1)	0x100 (值为 1)	共享原始值
name	0x101 (值为 "Alice")	0x102 (值为 "Bob")	新分配内存，因为值改变
address	0x200 (Record #{city: "New York", …})	0x200 (Record #{city: "New York", …})	共享 address 子Record的内存地址
hobbies	0x300 (Tuple #["reading", …])	0x300 (Tuple #["reading", …])	共享 hobbies 子Tuple的内存地址

如图所示，user2 的 id、address 和 hobbies 属性会直接引用 user1 中相应的内存地址。只有 name 属性因为值改变而需要新的内存分配。user2 自身是一个新的Record对象，但它内部的许多指针都指向了 user1 的子结构。这种“增量式”的更新方式，极大地减少了内存消耗和拷贝时间。

解释器层面实现深度不可变数据的内存共享

Records和Tuples之所以能高效地实现深度不可变性与内存共享，关键在于JavaScript解释器（如V8、SpiderMonkey等）在底层对它们进行了特殊处理。这涉及到几个核心机制：规范化、内部数据结构、值相等性判断以及垃圾回收。

A. 规范化（Canonicalization）与哈希：核心机制

为了实现内存共享，解释器需要一个机制来识别两个深度不可变数据结构是否“相同”。如果它们相同，就可以只在内存中存储一份，并让所有逻辑上相同的引用指向这唯一的一份实例。这个过程称为规范化（Canonicalization）。

1. 为什么需要规范化？
   规范化的目标是确保任何两个深度值相等的Record或Tuple，在内存中都指向同一个唯一的“规范实例”。这样，当我们创建或比较Records/Tuples时，解释器可以快速检查是否已经存在一个相同的规范实例。

2. 哈希函数的选择与设计
   实现规范化的核心是使用一个高效且稳定的哈希函数。当一个新的Record或Tuple被创建时，解释器会计算它的一个“深度哈希值”。这个哈希值能够唯一地标识其内部结构和所有嵌套内容。

   • 稳定性和确定性：对于任何两个深度值相等的Record/Tuple，其哈希值必须完全相同。这意味着哈希函数必须是确定性的，并且对Record中的键顺序（通常是按字典序排序）或Tuple中的元素顺序敏感。
   • 冲突处理：哈希函数不可避免地会产生冲突（即不同的输入产生相同的哈希值）。解释器需要有一个策略来处理冲突，例如，当哈希值匹配时，进行一次深度内容比较以确认是否真正相等。如果相等，则重用现有实例；如果不相等，则存储为新的规范实例。
   • 递归哈希：对于嵌套的Records或Tuples，哈希函数必须能够递归地计算其子结构的哈希值，并将这些子哈希值组合起来形成父结构的哈希。

   概念性哈希函数示例 (伪代码):

   // 假设存在一个全局的 CanonicalStore，存储已规范化的数据
   const canonicalStore = new Map(); // Map<string (deepHash), Record | Tuple>
   
   function deepHash(value) {
       // 1. 处理原始值 (Primitives)
       if (typeof value !== 'object' || value === null) {
           return `P:${typeof value}:${String(value)}`; // 例如: "P:number:123", "P:string:hello"
       }
   
       // 2. 处理 Records
       if (value instanceof Record) { // 假设Record有内部的数据结构
           const sortedKeys = Object.keys(value).sort();
           const parts = [];
           for (const key of sortedKeys) {
               // 递归哈希子值
               parts.push(`${key}:${deepHash(value.get(key))}`);
           }
           return `R:{${parts.join(',')}}`;
       }
   
       // 3. 处理 Tuples
       if (value instanceof Tuple) { // 假设Tuple有内部的数据结构
           const parts = [];
           for (const item of value) {
               // 递归哈希子元素
               parts.push(deepHash(item));
           }
           return `T:[${parts.join(',')}]`;
       }
   
       // 4. 对于非Record/Tuple的普通对象，无法规范化，返回一个引用哈希
       // 这意味着普通对象不能直接嵌套在Record/Tuple中，除非它们被转化为Record/Tuple
       return `O:${Object.getOwnPropertyDescriptor(value, 'uniqueId')?.value || 'unknown'}`;
   }

   实际的解释器哈希函数会更加复杂，可能采用更高效的算法（如FNV-1a、MurmurHash等），并且会处理循环引用等边缘情况。

3. 内部哈希表/字典：存储已规范化的数据
   解释器会维护一个内部的全局哈希表（或称为“规范化存储”），其键是深度哈希值，值是对应的规范实例。
   当一个新的Record或Tuple被创建并计算出哈希值后：

   • 解释器首先在哈希表中查找该哈希值。
   • 如果找到，并且深度内容比较（以防哈希冲突）确认是同一个逻辑实体，那么就直接返回已存在的规范实例，新创建的临时实例会被丢弃。
   • 如果没有找到，或者找到的实例内容不同（哈希冲突），则将新创建的Record/Tuple作为新的规范实例存入哈希表。

   这样，所有逻辑上相同的Records/Tuples都会在内存中共享同一个对象。

B. 内部数据结构与存储

Records和Tuples在解释器内部的存储方式与普通JavaScript对象和数组有所不同，它们被设计为支持高效的结构共享。

1. Records 的内部表示：
   一个Record在内部可能被表示为一个有序的键值对集合。关键在于，其值不是直接存储数据，而是存储指向其他规范实例（或原始值）的指针。

   // 概念上，一个 Record 实例可能包含：
   class InternalRecord {
       _deepHash: string; // 预计算的深度哈希值
       _canonicalId: number; // 在 CanonicalStore 中的唯一ID
       _properties: Map<string, any>; // 键到值的映射，值可以是原始值或指向其他规范实例的指针
   
       // 构造函数会进行规范化处理
       constructor(rawObject) { /* ... */ }
   
       // get() 方法直接返回 _properties 中的值
       get(key) { return this._properties.get(key); }
   }

   当Record #{ a: 1, b: #{ c: 2 } } 被创建时，b 属性不会直接包含 { c: 2 } 的数据，而是包含一个指向 #{ c: 2 } 这个Record的规范实例的指针。如果另一个Record也包含 b: #{ c: 2 }，它们会共享同一个指向 #{ c: 2 } 规范实例的指针。

2. Tuples 的内部表示：
   一个Tuple在内部可能被表示为一个有序的值列表。类似Record，其元素也是指向其他规范实例（或原始值）的指针。

   // 概念上，一个 Tuple 实例可能包含：
   class InternalTuple {
       _deepHash: string;
       _canonicalId: number;
       _elements: Array<any>; // 元素列表，可以是原始值或指向其他规范实例的指针
   
       // 构造函数会进行规范化处理
       constructor(rawArray) { /* ... */ }
   
       // get() 方法直接返回 _elements 中的值
       get(index) { return this._elements[index]; }
   }

   Tuple #[1, 2, #[3, 4]] 中的第三个元素 #[3, 4] 会是一个指向 #[3, 4] 这个Tuple的规范实例的指针。

3. 共享机制：
   内存共享的核心在于，当一个Record或Tuple被创建时，如果其某个子结构（嵌套的Record或Tuple）已经在 CanonicalStore 中存在，那么新结构中的对应位置就会直接引用（指向）那个已存在的规范实例，而不是创建一个新的副本。
   例如：
   r1 = #{ a: 1, b: #{ c: 2 } }
r2 = #{ d: 3, b: #{ c: 2 } }
   在解释器内部，r1 和 r2 的 b 属性将指向同一个 #{ c: 2 } 的规范实例。

C. 值相等性（===）的实现

Records和Tuples的一个核心特性是它们支持值相等性。这意味着当两个Record或Tuple拥有完全相同的结构和内容时，它们就是 === 相等的。

得益于规范化过程，解释器可以高效地实现这一特性：
由于规范化确保了任何两个深度值相等的Record/Tuple都会在内存中指向同一个唯一的规范实例，因此，它们的内存地址或内部 _canonicalId 必然是相同的。
所以，对于Records和Tuples的 === 运算符，解释器只需要比较它们内部的 _canonicalId 或内存地址。这是一个O(1)的操作，而不是O(N)的深度遍历比较，极大地提升了比较效率。

const r1 = #{ a: 1, b: #{ c: 2 } };
const r2 = #{ a: 1, b: #{ c: 2 } };
console.log(r1 === r2); // true (通过规范化，它们指向同一个内存地址)

const t1 = #[1, 2, #[3, 4]];
const t2 = #[1, 2, #[3, 4]];
console.log(t1 === t2); // true (同样通过规范化)

const r3 = #{ a: 1, b: #{ c: 3 } };
console.log(r1 === r3); // false (即使只有细微差别，也指向不同实例)

D. 数据操作（with，拼接等）与内存共享

Records和Tuples的操作方法（如Record的with，Tuple的concat、slice）被设计为利用结构共享的优势。它们不会原地修改数据，而是返回一个新的Record或Tuple实例，同时最大化地重用原始数据中未改变的部分。

1. Records 的 with 操作：
   record.with({ key: newValue }) 操作旨在创建一个新的Record，其中指定键的值被更新，而其他所有键的值保持不变。解释器会智能地复用未改变的部分。

   const r1 = #{ a: 1, b: #{ c: 2 }, d: 3 };
   const r2 = r1.with({ a: 10 }); // 改变 'a'
   
   // 解释器内部逻辑 (概念性):
   // 1. r2 是一个新的 Record 实例。
   // 2. r2 的 'a' 属性指向值 10 的规范实例 (或原始值)。
   // 3. r2 的 'b' 属性直接指向 r1 的 'b' 属性所指向的规范实例 (#{ c: 2 })。
   // 4. r2 的 'd' 属性直接指向 r1 的 'd' 属性所指向的原始值 3。
   
   console.log(r1 === r2); // false
   console.log(r1.b === r2.b); // true (共享了子Record实例)
   console.log(r1.d === r2.d); // true (共享了原始值)

   如果 newValue 本身是一个Record或Tuple，它也会先经过规范化。如果 newValue 与 r1 中 key 对应的旧值经过规范化后是同一个实例，那么 with 操作甚至可能返回 r1 自身（因为没有发生实际的变化）。

2. Tuples 的拼接、切片等操作：
   Tuple的 concat、slice 等操作也会返回新的Tuple实例，并尝试共享元素。

   const t1 = #[1, 2, 3];
   const t2 = t1.concat(#[4, 5]); // 拼接操作
   
   // 解释器内部逻辑 (概念性):
   // 1. t2 是一个新的 Tuple 实例。
   // 2. t2 的前三个元素直接指向 t1 中对应元素的规范实例 (或原始值)。
   // 3. t2 的后两个元素指向 #[4, 5] 中对应元素的规范实例 (或原始值)。
   console.log(t1 === t2); // false
   console.log(t2[0] === t1[0]); // true
   console.log(t2[1] === t1[1]); // true
   console.log(t2[2] === t1[2]); // true
   
   const t3 = t1.slice(0, 2); // 切片操作
   // t3 的元素 #1, #2 也会共享 t1 的前两个元素
   console.log(t3 === #[1, 2]); // true

E. 垃圾回收（Garbage Collection）的考量

Records和Tuples的内存共享机制给垃圾回收带来了额外的挑战。由于多个Record/Tuple可能共享同一个子结构，解释器需要确保只有当没有任何Record/Tuple（包括 CanonicalStore）再引用某个规范实例时，该实例才能被安全地回收。

传统的垃圾回收器（如标记-清除、引用计数）需要进行调整：

1. CanonicalStore 中的引用：CanonicalStore 本身持有对所有规范实例的强引用。这意味着只要一个规范实例存在于 CanonicalStore 中，它就不会被回收。
2. 外部引用：如果没有任何外部JavaScript代码引用某个Record/Tuple，并且它也没有被其他在用Record/Tuple引用，那么它最终应该从 CanonicalStore 中移除并被GC。
3. 弱引用机制：为了避免 CanonicalStore 无限制增长，解释器可能需要使用一种“弱引用”机制。例如，CanonicalStore 可以存储规范实例的哈希值和其弱引用。当一个规范实例不再被任何外部代码引用时，即使它仍在 CanonicalStore 中，GC也能识别到它的弱引用计数为零，并将其回收。随后，CanonicalStore 也会清理掉对应的哈希条目。
4. 按需清理：或者，解释器可以定期遍历 CanonicalStore，检查每个规范实例是否有任何强引用。如果没有，则将其从 CanonicalStore 中移除，并允许GC回收其内存。

这使得 CanonicalStore 不仅仅是一个简单的哈希表，更像是一个与GC深度集成的、智能的缓存系统。

代码示例与内部工作原理模拟

为了更好地理解上述概念，我们将通过模拟JavaScript解释器内部的 CanonicalStore 和 Records/Tuples 的行为来展示其工作原理。请注意，这只是一个高度简化的概念模型，实际的解释器实现会更加复杂和优化。

我们将使用普通的JavaScript Map 和类来模拟 CanonicalStore 和 Records/Tuples。

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// 概念性模拟：JavaScript 解释器内部的 CanonicalStore 和 Records/Tuples
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// 模拟解释器的全局规范化存储
// 存储所有深度值唯一的 Record 或 Tuple 实例
const __canonicalStore__ = new Map(); // Map<string (deepHash), CanonicalInstance>
let __nextCanonicalId__ = 0; // 为每个规范实例分配一个唯一的 ID

// 简化版的深度哈希函数
// 实际解释器会使用更复杂、更健壮的哈希算法，并处理循环引用等情况
function __computeDeepHash__(value) {
    if (typeof value !== 'object' || value === null) {
        return `P:${typeof value}:${String(value)}`; // 原始值直接哈希
    }

    // 假设 Records 和 Tuples 有一个内部方法来暴露其结构用于哈希
    // 真实的 Record/Tuple 实例在解释器内部有固定的结构
    if (value instanceof __Record__) {
        const parts = [];
        // 确保键的顺序一致，以保证哈希稳定性
        const sortedKeys = Object.keys(value.__getInternalData__()).sort();
        for (const key of sortedKeys) {
            parts.push(`${key}:${__computeDeepHash__(value.__getInternalData__()[key])}`);
        }
        return `R:{${parts.join(',')}}`;
    }

    if (value instanceof __Tuple__) {
        const parts = [];
        for (const item of value.__getInternalData__()) {
            parts.push(__computeDeepHash__(item));
        }
        return `T:[${parts.join(',')}]`;
    }

    // 对于非 Record/Tuple 的普通对象，我们假定它们不能直接作为 Record/Tuple 的子元素
    // 或者在被添加到 Record/Tuple 之前，它们会被深度转换为 Record 或 Tuple
    // 在这个模拟中，如果一个普通对象被意外传入，我们给它一个不稳定的哈希，表示无法规范化
    return `O:${Symbol('non-canonical-obj-hash').toString()}`;
}

// 核心规范化函数：确保每个深度值唯一的 Record/Tuple 只有一个内存实例
function __canonicalize__(instance) {
    // 如果实例已经规范化，直接返回它
    if (instance.__canonicalId__ !== undefined) {
        return instance;
    }

    const deepHash = __computeDeepHash__(instance);
    let canonicalEntry = __canonicalStore__.get(deepHash);

    if (canonicalEntry) {
        // 哈希冲突处理：在真实解释器中，需要在此处进行深度内容比较
        // 如果哈希相同但内容不同，则需要一个更复杂的哈希或冲突解决机制
        // 为简化，我们假设哈希是唯一的，或者说，如果哈希相同，则内容也相同
        instance.__canonicalId__ = canonicalEntry.__canonicalId__; // 指向已存在的ID
        return canonicalEntry;
    } else {
        // 新的唯一不可变结构，存入规范化存储
        instance.__canonicalId__ = __nextCanonicalId__++;
        __canonicalStore__.set(deepHash, instance);
        return instance;
    }
}

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// 模拟 Records 和 Tuples 的类定义
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// 模拟 Record 类型 (实际是新的字面量语法 #{} )
class __Record__ {
    #data; // 内部数据，存储原始值或指向规范实例的引用
    __canonicalId__; // 规范实例的唯一ID (由 __canonicalize__ 设置)

    constructor(obj) {
        const internalData = {};
        for (const key in obj) {
            const val = obj[key];
            if (val instanceof __Record__ || val instanceof __Tuple__) {
                internalData[key] = __canonicalize__(val); // 递归规范化子结构
            } else if (typeof val === 'object' && val !== null) {
                // 如果是普通对象，假设它应该被转换为 Record
                internalData[key] = __canonicalize__(new __Record__(val));
            } else {
                internalData[key] = val; // 原始值直接存储
            }
        }
        this.#data = internalData;
        // 构造完成后立即进行规范化
        return __canonicalize__(this);
    }

    // 模拟 Record 的属性访问
    get(key) {
        return this.#data[key];
    }

    // 模拟 Record 的 .with() 方法
    with(changes) {
        const newData = { ...this.#data };
        let hasEffectiveChanges = false;

        for (const key in changes) {
            const currentVal = this.#data[key];
            let newVal = changes[key];

            // 对新值进行规范化处理
            const canonicalNewVal = (newVal instanceof __Record__ || newVal instanceof __Tuple__) ?
                                     __canonicalize__(newVal) :
                                     (typeof newVal === 'object' && newVal !== null ?
                                      __canonicalize__(new __Record__(newVal)) :
                                      newVal);

            // 比较规范化后的值，看是否真的有变化
            if (currentVal !== canonicalNewVal) { // 引用比较，对于规范化的值是 O(1)
                newData[key] = canonicalNewVal;
                hasEffectiveChanges = true;
            }
        }

        if (!hasEffectiveChanges) {
            return this; // 没有实际变化，返回原实例 (性能优化)
        }

        // 创建并规范化新的 Record 实例
        return __canonicalize__(new __Record__(newData));
    }

    // 供内部哈希函数访问数据
    __getInternalData__() {
        return this.#data;
    }
}

// 模拟 Tuple 类型 (实际是新的字面量语法 #[] )
class __Tuple__ {
    #elements; // 内部元素列表，存储原始值或指向规范实例的引用
    __canonicalId__; // 规范实例的唯一ID

    constructor(arr) {
        const internalElements = arr.map(val => {
            if (val instanceof __Record__ || val instanceof __Tuple__) {
                return __canonicalize__(val);
            } else if (typeof val === 'object' && val !== null) {
                // 如果是普通对象，假设它应该被转换为 Record
                return __canonicalize__(new __Record__(val));
            }
            return val; // 原始值直接存储
        });
        this.#elements = internalElements;
        // 构造完成后立即进行规范化
        return __canonicalize__(this);
    }

    // 模拟 Tuple 的元素访问
    get(index) {
        return this.#elements[index];
    }

    // 模拟 Tuple 的 .concat() 方法
    concat(otherTuple) {
        if (!(otherTuple instanceof __Tuple__)) {
            throw new Error("Can only concat with another Tuple");
        }
        const newElements = [...this.#elements, ...otherTuple.#elements];
        // 创建并规范化新的 Tuple 实例
        return __canonicalize__(new __Tuple__(newElements));
    }

    // 供内部哈希函数访问数据
    __getInternalData__() {
        return this.#elements;
    }
}

// ----------------------------------------------------------------------
// 示例使用
// ----------------------------------------------------------------------

console.log("--- Records 示例 ---");
const r1 = new __Record__({ a: 1, b: new __Record__({ c: 2 }) });
const r2 = new __Record__({ a: 1, b: new __Record__({ c: 2 }) });

console.log("r1:", r1);
console.log("r2:", r2);
console.log("r1 === r2 (通过规范化):", r1 === r2); // 预期为 true, 因为它们是深度值相等且已规范化为同一实例
console.log("r1.__canonicalId__:", r1.__canonicalId__);
console.log("r2.__canonicalId__:", r2.__canonicalId__);
console.log("r1.get('b') === r2.get('b'):", r1.get('b') === r2.get('b')); // 预期为 true, 子 Record 也共享

const r3 = r1.with({ a: 10 }); // 修改 'a'
console.log("nr3 (r1.with({a: 10})):", r3);
console.log("r1 === r3:", r1 === r3); // 预期为 false
console.log("r1.get('b') === r3.get('b'):", r1.get('b') === r3.get('b')); // 预期为 true, 'b' 属性被共享

const r4 = r1.with({ b: new __Record__({ c: 2 }) }); // 尝试用相同的值更新 'b'
console.log("nr4 (r1.with({b: new __Record__({c: 2})})):", r4);
console.log("r1 === r4:", r1 === r4); // 预期为 true, 因为新的 'b' 规范化后与旧的相同，没有实际变化

console.log("n--- Tuples 示例 ---");
const t1 = new __Tuple__([1, 2, new __Tuple__([3, 4])]);
const t2 = new __Tuple__([1, 2, new __Tuple__([3, 4])]);

console.log("t1:", t1);
console.log("t2:", t2);
console.log("t1 === t2 (通过规范化):", t1 === t2); // 预期为 true
console.log("t1.__canonicalId__:", t1.__canonicalId__);
console.log("t2.__canonicalId__:", t2.__canonicalId__);
console.log("t1.get(2) === t2.get(2):", t1.get(2) === t2.get(2)); // 预期为 true, 子 Tuple 也共享

const t3 = t1.concat(new __Tuple__([5])); // 拼接
console.log("nt3 (t1.concat(new __Tuple__([5]))):", t3);
console.log("t1 === t3:", t1 === t3); // 预期为 false
console.log("t1.get(0) === t3.get(0):", t1.get(0) === t3.get(0)); // 预期为 true, 元素被共享

console.log("n--- 规范化存储状态 ---");
console.log("规范实例总数:", __canonicalStore__.size);
// __canonicalStore__ 中应该存储了 r1, r1.b, t1, t1[2], r3, t3 等规范实例

模拟结果分析：
上述代码清晰地展示了：

• 两个深度值相同的 __Record__ 或 __Tuple__ 实例，在经过 __canonicalize__ 函数处理后，会返回同一个内存引用（即 === 相等），并且共享相同的 __canonicalId__。
• with 方法在创建新 __Record__ 时，会复用（共享）原始 __Record__ 中未改变的子结构。只有实际改变的路径上的节点会被重新创建并规范化。
• concat 方法也遵循类似的结构共享原则。
• __canonicalStore__ 记录了所有唯一的规范实例，是实现内存共享的核心。

性能优势与潜在挑战

A. 性能优势

通过上述解释器层面的实现，Records和Tuples将带来显著的性能优势：

1. 显著减少内存消耗：结构共享机制避免了大量重复数据的存储。在处理大型、多版本数据或频繁更新的场景下，内存占用会远低于手动深拷贝。
2. 大幅提升比较操作的速度：Records和Tuples的 === 运算符是O(1)操作，因为它们只需比较内部的规范ID或内存地址，而不是进行深度遍历。这对于依赖数据相等性判断的场景（如React的 shouldComponentUpdate、Redux的状态更新检测）至关重要。
3. 优化不可变更新的性能：with 和其他操作的复杂度从O(N)（N为数据结构大小）降低到O(logN)或O(k)（k为改变的元素数量），因为大部分未改变的子树可以直接复用。
4. 简化并发编程模型：不可变数据天生线程安全，消除了并发环境中数据竞争的风险，使得在Web Workers或共享内存模型中传递和操作数据更加安全和高效。

B. 潜在挑战与权衡

尽管Records和Tuples带来了巨大的优势，但也存在一些挑战和权衡：

1. 初始创建和规范化过程的开销：首次创建Record或Tuple时，解释器需要计算深度哈希，并在 CanonicalStore 中进行查找和存储。这会比创建普通对象和数组有更高的初始开销。对于小型、短暂使用的数据，这种开销可能抵消部分性能收益。
2. 解释器实现的复杂性：实现高效且健壮的深度哈希函数、规范化存储以及与垃圾回收器的集成，对解释器团队来说是一个复杂的工程挑战，需要精密的算法和数据结构设计。
3. 哈希冲突的影响：如果哈希函数设计不佳，或者在特定数据模式下哈希冲突频繁，那么解释器需要进行额外的深度内容比较来解决冲突，这会降低规范化和比较操作的效率。
4. 规范化存储本身的内存占用：CanonicalStore 需要存储所有活跃的规范实例及其哈希值。在极端情况下，如果程序创建了大量彼此不共享任何结构的唯一Record/Tuple，CanonicalStore 可能会占用相当大的内存。有效的垃圾回收策略对于管理 CanonicalStore 的大小至关重要。
5. 学习曲线和生态系统适配：开发者需要适应新的语法和编程范式。现有大量依赖可变数据或引用相等性的库和工具可能需要更新或适配。

其他语言生态中的类似概念

Records和Tuples以及其背后的结构共享理念并非JavaScript独有，许多其他语言和库早已采用了类似的设计：

• Clojure 的持久化数据结构：Clojure 作为一门Lisp方言，其核心数据结构（列表、向量、映射、集合）都是持久化（即不可变）的。它广泛使用树形数据结构和结构共享技术来实现高效的“更新”操作。Clojure的这些特性深刻影响了JavaScript中Immutable.js等库的设计。
• Immutable.js：这是一个流行的JavaScript库，提供了一套持久化、不可变的数据结构，如 List、Map、Set 等。它在用户空间模拟了结构共享和值相等性，解决了原生JavaScript的痛点，但由于是用户空间实现，仍有额外的运行时开销和互操作性问题。Records和Tuples的目标是将其核心能力原生化。
• 函数式编程语言 (Haskell, Elm)：在Haskell、Elm等纯函数式语言中，所有数据默认都是不可变的。它们通过编译器和运行时优化来确保不可变数据的性能，通常也涉及结构共享的概念。
• Rust 的所有权系统：虽然Rust的不可变性是通过其所有权和借用系统在编译时强制执行的，而非运行时结构共享，但其目标都是为了确保数据安全和并发安全，避免副作用，这与Records和Tuples的动机有异曲同工之妙。

Records和Tuples的引入，是JavaScript向更现代化、更安全、更高效的编程范式迈进的重要一步，吸收了其他语言在处理不可变数据方面的宝贵经验。

展望与未来影响

Records和Tuples提案一旦进入Stage 4并被主流JavaScript引擎实现，将对整个JavaScript生态系统产生深远的影响。

它们将成为构建高性能、高可维护性应用的基础数据块。前端框架如React和Vue的状态管理将能更高效地利用原生不可变数据，减少不必要的重新渲染。Web Workers和未来的并发模型将受益于天然的并发安全性。数据密集型应用将能更有效地管理内存和CPU资源。

对于开发者而言，理解Records和Tuples的工作原理，特别是其解释器层面的内存共享机制，将有助于编写更优化、更可预测的代码。我们不再需要依赖第三方库来实现深度不可变性，语言原生支持将带来更好的性能、更小的包体积和更统一的开发体验。这一提案的持续发展值得我们密切关注，并为JavaScript的未来做好准备。