Enum, Generic and Templates
在很久之前，我曾经写过(或者说，翻译过)一篇关于OOC里泛型的博客，在那个时候，我对OOC的泛型设计是持否定态度的——相比起OOC的动态泛型，那时的我认为类似C++的泛型更加好用。类型在编译时是确定的，因此编译器可以进行静态类型检查，同时没有执行时的性能损失，也不需要在使用时cast，不会出现错误……总之，似乎没有理由去选择OOC的设计。 在那之后的2~3年里，我也一直都是这么认为的。
当然，Rust也是这样的，因此这几年我也一直很满足，直到最近遇到的问题。
An Example of Deserialization
让我们先来考虑一个简单的场景，有某个服务用Json传送信息，里面包含了一个服务器列表，服务器有几种类型，每一种有不同的属性，比如：
{
"server_list": [
{
"name": "server_a",
"role": "front",
"scale": 10
},
{
"name": "server_b",
"role": "worker",
"is_debug": false,
"restart_time": "23:55",
"restart_type": "everyday"
},
{
"name": "server_c",
"role": "backup",
"scale": "100",
"storage_limit": "24G",
"log_level": "debug"
}
]
}
直接操作json肯定不是好选项，大部分情况下用serde先Deserialize是个不错的办法。
struct Server {
server_list: Vec<...>,
....
}
let server_list : Server = serde_json::from_str(&json_str)?;
....
现在问题就来了，server_list显然是一个Vec，但它的内容不是一致的——里面其实有数个不同的类型。
并且这种写法并不少见，json，xml，yaml等等都可以这么做。
如果不同类型的属性名称是不同的，那么我们可以把它们全部合并成一个巨大的struct，然后根据role来判断需要哪些field：
struct ServerItem {
name: String,
role: String,
scale: Option<i64>,
is_debug: Option<bool>,
restart_time: Option<String>,
restart_type: Option<String>,
storage_limit: Option<String>,
log_level: Option<String>,
...
}
for item in &server_list.server_list {
match item.role.as_str() {
"front" => {
...
},
"worker" => {
...
},
"backup" => {
...
},
_ => {
unreachable!()
}
}
}
这样我们就能统一的访问这些成员了。当然，每一次访问都需要判断role，并且要处理大量的Option，导致代码看起来很冗长。（Rust的Option的Zero-cost是指内存上的，但并不代表代码上写起来是zore-cost的）
并且，另外一个更重要的问题是——如果不同种类的属性之间有冲突，这个办法就没法用了。比如这里的scale，在front里他是一个数字，然而在backup里他是一个字符串。这样处理起来就麻烦多了。
当然，serde也能处理这种情况：
fn any_to_str<T, S>(data: &T, s: S) -> Result<S::Ok, S::Error>
where
S: Serializer,
T: std::fmt::Debug,
{
s.serialize_str(&format!("{:?}", &data))
}
struct ServerItem {
...
#[serde(deserialize_with="any_to_string")]
scale: Option<String>,
}
这样，任何类型的scale都会转换成字符串，我们可以在后面的处理中根据需要再parse回数字。
很显然的，这种做法效率很低，并且会导致代码进一步的复杂，如果未来消息里不停的有这种情况，我们要不停的修改这个巨大的struct，并且跟着修改各种对应的parse。并且，随着类型的增加，这个巨大struct会失去维护性——从字面上根本看不出哪些类型拥有哪些属性，我们也无法在deserialize时检查数据是不是正确的了（因为它们全都是Option的)。
Enum Varints
一个比较常见的解决办法就是用Enum了，Rust的Enum Variants可以像Struct一样拥有自己的成员，因此，对上面的例子我们可以这样写：
#[serde(tag = "role")]
enum ServerItem {
front {
name: String,
scale: i64,
...
},
worker {
name: String,
is_debug: bool,
restart_time: String,
restart_type: String,
...
},
backup {
name: String,
scale: String,
storage_limit: String,
log_level: String,
...
},
}
这样，我们可以把列表Parse成一个ServerItem的Vec了，每一个属性都是只跟当前的类型有关，不再需要类型转换和Option了。在处理Vec的时候会变得很轻松。
不过，其实还有一个问题——处理的时候我们依然需要判断类型，就像这样：
for item in &server_list.server_list {
match item {
ServerItem::front{name, scale, ...} => {
...
},
ServerItem::worker{name, ...} => {},
serverItem::backup{name, scale, ...} => {},
}
}
在第一次遇到一个ServerItem的时候，判断类型并没有什么问题，然而就算我们已经知道了它的类型，每次用到它还是需要重新来一次：
fn process_front(item: &ServerItem) {
match item {
&ServerItem::front{ name, scale, ...} => {},
_ => { unreachable!() },
}
}
// 我们已经知道这是一个front
process_front(&item);
可以想象到每次改变scope，我们都要重新确认item到底是什么，但我们早就知道了——因此这除了让代码变长之外并没有什么意义。为了避免这种情况，我们需要一些办法。
Enum::as_struct
一个很直白的方法就是：对enum，我们准备很多as_..的方法，把每个variant都转换成对应的struct。实际上，serde_json的Value就是这么做的。
enum ServerItem { ... }
struct Front { ... }
struct Worker { ... }
struct Backup { ... }
impl ServerItem {
fn is_front(self) -> bool { ... }
fn is_worker(self) -> bool { ... }
fn is_backup(self) -> bool { ... }
fn as_front(self) -> Option<Front> { ... }
fn as_worker(self) -> Option<Worker> { ... }
fn as_backup(self) -> Option<Backup> { ... }
}
这样，我们在处理之前，可以把它们转换成对应的类型：
...
let front = item.as_front();
process_front(&front);
这样下来，后面的处理就变得简洁多了。这也是目前主流的做法。 但还有一个问题，这种处理能不能变得更简洁一些？
Enum Variants as Type
一个很直接的想法就是，让每个Enum Variant都成为单独的类型，这样我们就能把参数定义成这个variant，或者用泛型来处理了，比如：
fn process_front(front_item: ServerItem::Front) {
...
}
显然如果能够这么做，那么上面的问题大都不存在了，我们甚至不需要这种函数，因为在上面的循环里直接处理就已经很清晰了：
for item in server_list.server_list {
// process item
match item {
ServerItem::Front => {
// process item directly
},
...
}
}
在这里，每个item在match之前就已经带着类型了，这里的match仅仅是一个guard，并不涉及类型转换。按照这个设计，下面的写法也是正确的：
enum Foo {
A (i32, i64 ),
B (String, i8),
C,
}
let foo = Foo::A { 10, 20};
match foo {
A | B => {
// handle foo
},
C => {
// do nothing
}
}
到这里，所有熟悉Rust的人都会看出问题——这跟目前的类型系统是有矛盾的。A和B是不同的类型，虽然foo的类型是确定的，但在A|B的Arm下我们并不知道它到底是哪一种，因此也无法取出它的内部数据。就算写成A(bar, baz) | B (bar, baz)，这里的bar和baz的类型依然是冲突的，它的类型在编译期不确定，自然也没法这么使用。（纵使给他们不同的名字，我们也不知道到底那个Arm match了，因此每个变量都是Option的，我们还是要挨个判断）
其实，Rust的开发者们从2016年就想给Enum Variants加类型了，但上面这个问题一直是绊脚石。2018年有人重新提起了这个问题，也并没有获得很多正面反馈。
Enum Variants and Generics
这让我想起了过去的OOC。实际上OOC的Generics看起来就像是专门用来解决这个问题的。用Rust的语言来说，其实OOC打算实现这么一个东西：
对于这么一个定义：
enum Foo {
A(i32, i64),
B(String, i8),
}
编译器会把它翻译成：
struct A {
_ano1: i32,
_ano2: i64,
}
struct B {
_ano1: String,
_ano2: i8,
}
// 每一个Enum都会有自己的Trait，不过它们的定义都是一样的
trait Foo{
fn whoami(&self) -> TypeId;
}
impl Foo for A {
fn whoami(&self) -> TypeId {
//注意，这里的内容其实是在编译期就确定了的，
//因此这个函数并没有执行开销（inline之后就是一个usize的常数）
std::any::TypeId::of<A>()
}
}
impl Foo for B {
fn whoami(&self) -> TypeId {
std::any::TypeId::of<B>()
}
}
因此，实际上Foo并不是真正的类型（这里仅仅使用Rust的语言来描述，我们只能用Trait，实际上OOC的定义要更自然一些，更接近一个Meta类型）。当我们使用它的variants时，其实是这样的：
比如下面的代码：
// 实际上，foo的类型是Box<dyn Foo>，它的“实际类型”是A。
let foo = Foo::A(64, 32);
match foo {
// 编译器有foo的所有信息，显然这里是可以判定的，但cast则是由用户完成的。
// 这意味着用户可以故意的把一个A cast成一个B，但这会导致运行时Panic。
Foo::A => process(foo as A),
Foo::B => process2(foo as B),
...
}
其实会被翻译成：
let foo = Box::new(A {64, 32}) as Box<dyn Foo>;
match foo.whoami() {
std::any::TypeId::of<A> => {
let _tmp_foo = (foo as Box<dyn Any>).downcast_ref::<A>();
//这时，_tmp_foo的类型已经是A了。
process(_tmp_foo);
},
std::any::TypeId::of<B> => {
let _tmp_foo = (foo as Box<dyn Any>).downcast_ref::<B>();
process(_tmp_foo);
}
}
当然，这并没有解决所有的问题（尤其是Rust存在的binding问题），但对于大部分的情况，它足够强壮，也足够优雅了——我们有了variants的类型，没有失去类型检查，编译器可以解决绝大部分的转换问题，除了稍微有一点运行时的损耗（但这是必不可少的）。
所以，每次会想起在OOC里发生的争论，我对会回过头来看Rust里的设计，C++的Template是否真的比OOC的Generic优雅？运行时的检查和Cast是否比确定性的生成要受限制？每次用到泛型时写一次cast是否真的比编译器的静态检查要冗长？
三年前，我或许会毫不犹豫的回答“是”，但现在，我又没法下结论了。