Shared Kernel и runtime lanes

Один RaphKernel позволяет нескольким runtime разделять data-store и derived graph, сохраняя независимые execution pipelines.

import { RaphKernel, SchedulerType } from '@endge/raph'

const kernel = new RaphKernel({ id: 'workspace' })

const computations = kernel.createRuntime({
  id: 'computations',
  scheduler: SchedulerType.Microtask,
})

const rendering = kernel.createRuntime({
  id: 'rendering',
  scheduler: SchedulerType.AnimationFrame,
})

Что является общим

• корневые данные и DataAdapter;
• mutations и transaction boundary;
• derived registrations и их dependency graph;
• маршрутизация business data events между runtime lanes.

Что изолировано

• RaphNode graph каждого runtime;
• phases и phase routes;
• dirty queues;
• scheduler и frame context;
• loops и leases;
• control-flow subscriptions;
• runtime lifecycle.

Доставка изменений

computations.set('orders[id=10].status', 'ready')

Mutation выполняется в общем kernel. После derived stabilization kernel проверяет observers и routes каждого зарегистрированного runtime. Каждый затронутый runtime получает собственную invalidation и выполняется согласно своему scheduler.

Ownership

Owner shared kernel должен:

• создать kernel до runtime lanes;
• передать его всем участникам явно;
• уничтожить дочерние runtime до завершения собственного lifecycle;
• решать, когда очищать общие данные;
• не заменять adapter, пока другие runtime используют старый data contract.

Runtime owner отвечает только за свои nodes, phases, observers, subscriptions и loops.

Когда разделять kernels

Используйте разные kernels, если контуры:

• не должны видеть данные друг друга;
• имеют независимо уничтожаемое состояние;
• используют несовместимые adapters;
• не должны связываться общей transaction или derived graph.

Связь независимых kernels оформляйте явным bridge на уровне приложения. Не скрывайте её внутри DataAdapter.