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symbol_indexing 模块文档

模块简介与设计动机

symbol_indexing 是 core_ingestion_resolution 里的基础能力模块，核心目标是把“解析阶段抽取出来的符号定义”组织成可高效查询的索引结构，供后续的导入解析（import resolution）、调用解析（call resolution）以及图关系构建流程复用。它的代码体量很小，但在整个 ingestion pipeline 中承担的是“事实层索引”的角色：如果没有它，上游只能拿到离散的 name/file/nodeId 片段，下游就很难在可控复杂度下完成符号定位。

该模块的设计重点不是做完整语义分析，而是提供一种轻量、稳定、可解释的检索接口。它通过“双索引”策略同时支持高置信度的精确查找和低置信度的全局兜底查找：精确查找用于“已知文件上下文”的定位，全局查找用于“上下文缺失或不完整”的容错场景。这种分层检索模型能够在保证吞吐的同时，把“确定性”和“不确定性”区分开，便于调用方在后续流程中做置信度建模。

在整体系统中的位置

flowchart LR A[workers_parsing / parsing_processor_orchestration\n产出 ParsedSymbol] --> B[symbol_indexing\ncreateSymbolTable + add] B --> C[import_resolution\nImportResolutionContext] B --> D[call_resolution\nResolveResult 生成] C --> E[KnowledgeGraph 关系构建] D --> E

symbol_indexing 仅负责“符号定义存储与查询”，不会主动解析 AST、不会生成关系边、也不会判定调用是否正确。它在职责上是一个内存索引服务，处于解析结果与解析决策之间。你可以把它理解为 pipeline 内部的“符号字典层”。

如果你需要完整理解其上下游，建议配合阅读：

核心数据模型

SymbolDefinition

export interface SymbolDefinition {
  nodeId: string;
  filePath: string;
  type: string; // 'Function', 'Class', etc.
}

SymbolDefinition 表示“一个可被引用的符号定义实例”。其中 nodeId 是图系统中的真实实体 ID，filePath 用来标识定义来源文件，type 用于表达符号类别（例如 Function、Class 等）。这个结构刻意保持扁平，避免在索引层引入过多语义负担，从而让它可以被多种语言解析器与多条解析链路共同复用。

需要注意的是：同名符号在项目里可能出现多次，因此 SymbolDefinition 常常以数组形式出现（见 lookupFuzzy），调用方必须自己处理歧义。

核心接口与实现

SymbolTable 接口

export interface SymbolTable {
  add: (filePath: string, name: string, nodeId: string, type: string) => void;
  lookupExact: (filePath: string, name: string) => string | undefined;
  lookupFuzzy: (name: string) => SymbolDefinition[];
  getStats: () => { fileCount: number; globalSymbolCount: number };
  clear: () => void;
}

SymbolTable 暴露的 API 十分克制，只有写入、两种读取、统计和清理五类操作。它没有删除单个符号、没有更新语义合并策略，也没有内置冲突解决机制。这说明其定位是“构建期批量填充 + 解析期只读查询”的轻状态组件，而非长期演化的数据库抽象。

createSymbolTable 内部结构

实现中维护两个 Map：

const fileIndex = new Map<string, Map<string, string>>();
const globalIndex = new Map<string, SymbolDefinition[]>();
classDiagram class SymbolTableImpl { -fileIndex: Map~filePath, Map~name, nodeId~~ -globalIndex: Map~name, SymbolDefinition[]~ +add(filePath, name, nodeId, type) +lookupExact(filePath, name) +lookupFuzzy(name) +getStats() +clear() }

fileIndex 是文件内精确索引，适合高置信度场景；globalIndex 是名字到定义列表的反向索引，适合兜底场景。两者同步写入，读取时由调用方按场景选择。

方法级行为说明

add(filePath, name, nodeId, type)

add 会同时写入 fileIndex 与 globalIndex。其行为有两个关键特征：第一，在 fileIndex 中，同一 filePath + name 的重复写入会覆盖旧值；第二，在 globalIndex 中，同名定义是持续 push，不会去重。这意味着“精确索引倾向最新值，全局索引保留历史追加痕迹”。

flowchart TD A[add] --> B{fileIndex 已有 filePath?} B -->|否| C[初始化内部 Map] B -->|是| D[直接写入] C --> D D --> E[fileIndex写入映射] E --> F{globalIndex 已有 name?} F -->|否| G[初始化数组] F -->|是| H[直接追加] G --> H H --> I[追加SymbolDefinition记录]

lookupExact(filePath, name)

该方法执行 O(1) 级别的两层 Map 命中逻辑，返回唯一 nodeId 或 undefined。它不返回 type，因为这个接口只用于“快速确定目标节点”，而不是用于候选比较。

lookupFuzzy(name)

该方法返回某个符号名对应的全部 SymbolDefinition 候选；若不存在则返回空数组。该返回值是“低置信候选集”，通常应在调用方结合 import 上下文、文件上下文、语言规则或评分机制进一步筛选。

getStats()

getStats 返回 { fileCount, globalSymbolCount }。需要特别强调：globalSymbolCount 是“全局唯一 symbol name 的数量”，不是定义总条目数；若同名定义很多，它不会线性增长。

clear()

clear 会清空两个索引，典型用于仓库切换、增量任务结束或内存回收阶段。它是硬重置，不保留任何快照。

典型使用模式

下面是一个简化的构建与查询示例：

import { createSymbolTable } from "gitnexus/src/core/ingestion/symbol-table";

const table = createSymbolTable();

// 解析阶段批量注册
for (const symbol of parsedSymbols) {
  table.add(symbol.filePath, symbol.name, symbol.nodeId, symbol.type);
}

// 高置信查找：已知目标文件
const exact = table.lookupExact("src/service/user.ts", "getUserById");

// 低置信兜底：上下文不足时
const candidates = table.lookupFuzzy("render");

// 调试统计
console.log(table.getStats());

// 生命周期结束后清理
table.clear();

如果你在实现调用解析器，推荐采用“先 lookupExact，再 lookupFuzzy”的两段式策略，并将命中路径映射为不同置信度等级，而不要把 fuzzy 结果当成与 exact 同等可靠。

与其他模块的协作关系

sequenceDiagram participant Parser as parsing workers participant ST as SymbolTable participant Import as import processor participant Call as call processor participant Graph as KnowledgeGraph Parser->>ST: add(filePath, name, nodeId, type) Import->>ST: lookupExact(...) / lookupFuzzy(...) Call->>ST: lookupExact(...) / lookupFuzzy(...) Import->>Graph: add import-related edges Call->>Graph: add CALLS edges

symbol_indexing 不直接依赖图模块，但它返回的 nodeId 最终会成为 GraphRelationship 的端点。因此一旦 nodeId 生成策略发生变化（例如 ID 规范调整），索引命中虽然仍然成功，但图连边可能失败或产生孤立节点。这个契约一致性是维护时最重要的跨模块注意点。

边界条件、错误场景与限制

当前实现没有显式抛错分支，输入参数默认由上游保证有效，因此很多行为是“静默失败或静默覆盖”的。你在集成时应重点关注以下情况：

  • 当同一文件中同名符号被重复写入时，lookupExact 只会看到最后一次写入的 nodeId，这可能掩盖解析阶段的重复抽取问题。
  • lookupFuzzy 返回数组可能包含重复项（同一记录被多次 add），调用方如果直接取第一个候选，结果会依赖写入顺序。
  • type 字段在索引层不参与检索约束，因此 lookupFuzzy("Foo") 可能同时返回函数、类、变量等同名实体。
  • 该实现是纯内存结构，没有持久化、没有并发隔离、没有容量控制。在超大仓库或长生命周期进程中，需要在流水线层主动调用 clear 管理内存。
  • filePath 作为主键一部分，若路径规范不统一（相对路径/绝对路径、大小写、分隔符差异），会显著降低 lookupExact 命中率。

可扩展性建议

如果你计划扩展该模块，建议保持“轻索引、重决策在调用方”的原则。实务中更安全的扩展方向包括：

  1. 在 add 阶段加入可选去重策略，减少 globalIndex 噪声。
  2. 为 lookupFuzzy 增加可选过滤参数（如 type、路径前缀），但保持向后兼容。
  3. 增加 getStats 的细粒度指标（定义总数、重复率）以便监控数据质量。
  4. 在调试模式下暴露冲突告警钩子，帮助定位重复定义或路径标准化问题。

若你还需要覆盖 Web 端对应实现差异，可参考 symbol_indexing_and_call_resolution.md 与 web_ingestion_pipeline.md。

维护者速查

symbol_indexing 的本质是一个“分层符号查找表”：用 fileIndex 提供高精度定位，用 globalIndex 提供低精度兜底。它不负责解释语义正确性，只负责稳定、快速地返回候选。任何“命中后如何判定可信、如何连边、如何评分”的问题，都应放在 import/call 解析模块处理，而不是在本模块过度耦合。

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