在金融系统和高频交易领域，代码的正确性直接关系到数十亿美元的风险敞口。Bloomberg 基础设施与安全研究团队在首席技术官办公室中面临一个核心挑战：如何将数学证明的严谨性直接注入到生产级 C++ 代码中，而不仅仅依赖于测试覆盖。他们开发了 Crane 系统 —— 一个从 Rocq 定理证明器向现代 C++ 提取经过形式化验证代码的新方法。这套系统的核心突破在于，它不是简单地将 Rocq 代码翻译为另一种语言，而是重新思考了如何让函数式语言的构造在 C++ 中以内存安全、线程安全且可读的方式表达出来，同时保持数学证明与生成代码之间的完整性对应关系。
形式化验证的工程困境
传统软件工程中，测试是建立代码正确性信心的主要手段。无论单元测试的覆盖率有多高，集成测试的边界有多全面，测试本质上只能在有限的输入集合上验证行为。它无法穷举程序所有可能的执行路径，更无法证明代码在面对任意输入时都会保持正确的语义。这种局限性在金融基础设施中尤为关键 —— 一个边界条件遗漏可能导致错误交易，而在高频场景下，这类错误的清算成本可能是每毫秒数十万美元。
形式化验证提供了一条根本不同的路径。通过在定理证明器中用数学语言描述程序的规格，并用机器辅助的方式证明程序确实满足这些规格，开发者可以获得比测试强得多的正确性保证。Rocq（原 Coq）作为最成熟的可证明编程环境之一，已经在操作系统内核、编译器和密码学协议等关键领域证明了其价值。然而，这里存在一个根本性的语言鸿沟：形式化验证社区主要使用 OCaml、Haskell 和 Lean 等函数式语言，而金融行业的生产系统几乎全部由 C++ 构成。
现有的 Rocq 提取方案要么面向 OCaml（原生支持但无法直接用于 C++ 项目），要么面向 C 或 Rust（这些提取器生成的代码往往缺乏现代 C++ 的惯用风格，缺乏内存安全和线程安全的内置保障，且难以与 Bloomberg 庞大的 C++ 代码库集成）。这就是 Crane 诞生的背景 —— 不是为了取代现有的提取器，而是为了填补一个特定的工程需求空白：让经过数学证明的 Rocq 代码能够直接进入 Bloomberg 的 C++ 生产环境，而不需要在形式化验证与工程实践之间做任何妥协。
Crane 的提取架构设计
Crane 作为 Rocq 插件实现，其架构可以理解为对原生 Rocq 到 OCaml 提取器的一次深度改造。原生提取器利用 OCaml 与 Rocq 之间的类型对应关系和运行时模型，直接生成语义等价的 OCaml 代码。Crane 的改造则围绕三个核心目标展开：生成符合 Bloomberg 编码规范的现代 C++23 代码、确保生成代码的内存安全与线程安全、保持提取结果的可读性以便与现有 C++ 代码库进行联合审查。
在类型映射层面，Crane 提供了两层策略。第一层是面向标准 C++ 库的映射，Rocq 的自然数类型可以映射到 std::uint64_t 或 std::size_t，列表类型可以映射到 std::vector 或 std::list，选项类型可以映射到 std::optional。这种映射对于希望生成与任何 C++ 项目兼容的代码场景非常有用。第二层是面向 Bloomberg 内部核心库（BDE）的映射，这允许生成代码直接使用 Bloomberg 自己的智能指针类型（如 bsl::shared_ptr）和容器类型，实现与现有数十亿行 C++ 代码库的无缝集成。这种双层映射设计是 Crane 与通用提取器的关键差异点 —— 它不是一刀切的翻译，而是为特定工程环境定制的代码生成。
内存安全是 Crane 设计中最具挑战性的工程问题之一。Rocq 作为纯函数式语言，其数据结构本质上是不可变的，每次「修改」都产生新版本。在 C++ 中模拟这种语义有多种选择：拷贝所有数据（空间换安全的简单方案）、使用不可变数据结构的共享后写复制（Copy-On-Write）、或者使用引用计数的共享所有权。Crane 选择的是基于 std::shared_ptr（或 BDE 的 bsl::shared_ptr）的引用计数方案，这避免了追踪垃圾回收（Tracing GC）的运行时开销，也避免了写时复制可能带来的空间膨胀。更重要的是，引用计数的语义与 Rocq 的生命周期模型具有良好的对应关系 —— 当一个数据结构不再被任何引用指向时，它就可以被安全地销毁，这与 Rocq 中证明完成后无悬垂引用是一致的。
并发安全的软件事务内存编译
在多线程金融系统中，仅仅保证内存安全是不够的，并发安全同样关键。Crane 在这一领域引入了最具创新性的设计：它支持在 Rocq 中编写并发原语，然后将其编译为 C++ 中的软件事务内存（STM）构造。这一设计背后的工程考量是，传统的锁机制在金融系统中容易导致死锁、优先级反转和可伸缩性瓶颈，而 STM 提供了一种更接近顺序编程模型的并发方式。
具体来说，开发者可以在 Rocq 中使用 Crane 提供的并发原语编写程序，这些原语被编译为 C++ 中基于 LLVM 事务内存扩展（如果有硬件支持）或基于软件模拟的事务块。编译器会确保事务的原子性 —— 要么事务内的所有操作都成功提交，要么在发生冲突时完全回滚并重试。这种模型对于金融计算尤其合适，因为许多操作（如账户余额更新、订单簿修改）在语义上本身就是原子的 —— 它们不应该被中断。
从工程参数的角度看，使用 Crane 的 STM 编译需要关注几个关键配置。首先是冲突检测策略，Crane 支持基于版本戳的检测和基于日志的检测两种模式，版本戳检测的开销更低但可能产生更多的虚假冲突，日志检测更精确但需要更多内存。其次是重试策略，建议设置最大重试次数（如 16 次或 64 次）以避免活锁，同时设置重试退避算法（如指数退避加随机抖动）以减少线程间的同步竞争。这些参数的选取需要根据具体工作负载的特点 —— 高争用场景可能需要更激进的重试策略，而低争用场景则应该让事务尽快提交以减少延迟。
可读性与维护性的工程保障
形式化验证代码的一个常见问题是生成代码的可读性极差 —— 要么是直接映射的低级代码，要么是过度泛化的模板元编程，这使得验证后的代码难以与现有工程团队协作评审。Crane 在这一问题上采取了明确的立场：生成的 C++ 代码应该「读起来像人手写的代码」。
实现这一目标的关键技术决定是 Crane 对现代 C++ 特性的有选择使用。对于代数数据类型的表示，Crane 不使用联合体加标签的老式做法，而是使用 std::variant（C++17 及以上）配合 std::visit 进行模式匹配，这使得生成的代码与 Rocq 中的 match 表达式具有直接的对应关系。对于高阶函数的模拟，Crane 使用 std::function 并配合适当的捕获语义，确保函数式编程中的闭包概念在 C++ 中得到自然的表达。对于列表和集合操作，Crane 优先使用标准库的算法（如 std::transform、std::fold_left）而非手写循环，这不仅提高了可读性，也使得生成的代码更容易被现有的代码审查工具和静态分析器处理。
此外，Crane 生成的代码保留了原始 Rocq 定义的注释和结构组织。每个提取的模块对应 C++ 中的命名空间，每个函数和类型的注释都会从 Rocq 源文件复制到生成代码中。这种设计使得验证工程师和 C++ 工程师可以使用各自熟悉的工具链 —— 验证工程师审查 Rocq 源文件和证明，C++ 工程师审查生成的 C++ 代码 —— 而两者之间的对应关系始终是透明可追溯的。
工程落地的关键参数
将 Crane 集成到实际工程流程中需要配置一系列参数以匹配组织的具体需求。在编译环境方面，Crane 需要 Clang 19 或更高版本以支持其生成代码中使用的现代 C++ 特性，Clang 的版本要求实际上也是一个质量门槛 —— 它确保生成代码能够利用最新的类型系统和内存安全特性。在构建系统集成方面，Crane 同时支持通过传统 Makefile 和现代 Dune 构建系统进行编译，对于已有的 C++ 项目，建议使用 Makefile 方式以便与现有的 Make 或 CMake 构建流程集成。
类型映射配置是 Crane 集成中最需要仔细设计的部分。建议的做法是首先建立一个 Rocq 类型到 C++ 类型的映射表，明确记录每种类型的对应关系。例如，Rocq 的 nat 类型默认映射到 uint64_t 而不是 int，以避免整数溢出问题；Rocq 的 string 类型映射到 std::string_view 而不是 std::string 以避免不必要的拷贝开销。这个映射表应该成为工程文档的一部分，任何修改都需要经过代码审查。
在性能敏感的金融场景中，引用计数的开销是一个需要监控的指标。Crane 生成的代码在热点路径上可能产生大量的小型对象分配和引用计数操作，这可能影响缓存局部性和产生原子操作的同步开销。建议的做法是在性能分析后，对确定不需要共享的数据结构使用值语义（通过配置 Crane 的 by_value 选项），而对确实需要共享的数据结构保持引用计数。实践中，这种混合策略往往能够将引用计数相关的开销降低 30% 到 50%。
测试策略也需要相应调整。虽然从 Rocq 提取的代码在理论上已经通过了数学证明，但在工程实践中仍然建议保留基本的编译时检查和集成测试。编译时检查可以验证 Crane 的配置是否正确生成预期结构的代码，集成测试则可以验证生成代码与外部系统（如网络协议栈、数据库接口）的交互是否符合预期。重要的是，这些测试不是用来发现逻辑错误的 —— 逻辑正确性已经由证明保证 —— 而是用来验证工程配置的正确性。
与现有验证流程的协作模式
在组织层面引入 Crane 往往需要重新定义验证工程师和 C++ 工程师的职责边界。传统上，这两个角色可能使用完全不同的工具链和审查流程。Crane 的引入创造了一个「交接点」—— 验证工程师在 Rocq 中完成证明后，通过 Crane 生成 C++ 代码，然后由 C++ 工程师接管进行后续的工程化工作。这个交接点需要清晰的文档和流程定义。
建议的协作模式包含以下几个环节。首先是规格定义环节，验证工程师和 C++ 工程师共同定义函数的规格（pre-condition 和 post-condition），这些规格在 Rocq 中用于指导证明，在 C++ 中可以作为 Contracts（如果使用支持 Contracts 的编译器）或 asserts 保留下来用于运行时检查。其次是代码生成环节，验证工程师运行 Crane 生成 C++ 代码，同时生成一份「对应关系报告」，标明每个 C++ 函数与其 Rocq 源和证明的对应关系。第三是工程审查环节，C++ 工程师审查生成代码的可读性、风格一致性以及与周围代码的接口兼容性，验证工程师审查生成代码是否忠实反映了原始 Rocq 定义的语义。最后是持续集成环节，在 CI 流水线中增加一步验证，确保每次 Rocq 源文件的修改后重新生成的 C++ 代码与上一次生成的代码在功能上是一致的（这可以防止 Crane 升级后意外改变生成语义）。
这种协作模式的关键收益是，它让形式化验证从「验证工程师的独立工作」变成了「验证工程师与 C++ 工程师的联合工程」。C++ 工程师不需要学习 Rocq 证明语言就能参与到验证流程中，验证工程师也不需要成为 C++ 专家才能输出工程可用的代码。两者在各自的舒适区内工作，通过 Crane 作为桥梁进行协作。
技术选型的适用边界
理解 Crane 的适用边界与理解其能力同样重要。Crane 不是银弹 —— 它解决的是特定场景下的特定问题，在其他场景下可能不是最佳选择。首先，Crane 适合那些「正确性至关重要」的场景，如金融计算核心、安全协议实现、加密密钥管理等。如果一个功能可以用测试覆盖到足够的置信度，那么引入形式化验证可能是不必要的复杂化。其次，Crane 适合那些「逻辑复杂但接口稳定」的场景 —— 形式化验证的前期投入只有在代码会长期维护、多次复用的情况下才值得。如果一个函数只会用一次然后被废弃，用 Rocq 证明它的时间可能比写它的时间还长。第三，Crane 适合那些需要与现有 C++ 代码库集成的场景 —— 如果项目可以从零开始使用 OCaml 或 Rust，那么直接使用原生 Rocq 到 OCaml/Rust 的提取可能更简单。
从组织准备度的角度，采用 Crane 需要满足几个前提条件。工程团队需要对现代 C++（C++17 及以上）有一定的熟悉度，因为 Crane 生成代码使用了大量现代语言特性。构建系统需要支持榕树（Rocq）工具链的集成，这可能需要对 CI 流水线进行改造。代码审查流程需要扩展以支持双语审查 ——Rocq 证明和 C++ 生成代码都需要被审查。这些准备工作可能需要数周到数月的时间投入，组织需要对此有清晰的认识和规划。
Bloomberg 的 Crane 系统代表了形式化验证与工业级 C++ 代码生成交叉领域的一个重要进展。它不是要取代测试或传统的代码审查，而是要填补一个此前难以触及的空白 —— 对于那些真正需要数学保证正确性的代码，终于有了一条从证明到生产的完整工程化路径。
参考资料
- Bloomberg Crane GitHub 仓库：https://github.com/bloomberg/crane
- Crane 论文：Crane Lowers Rocq Safely into C++ (ROCQPL 2026)