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应用函数式编程

wangzaixiang 2019-12-29


1.1 图灵机、冯.诺伊曼体系 与 命令式编程

现在大部分的程序员,接受的是“面向对象”的编程方法,基本的几板斧包括:继承、覆盖(重写)、设计模式等。缺乏对比,就很容易坐井观天,容易以为这种方式就是“唯一”的选择。

其实,从语言抽象的角度来看,从面向机器的汇编语言,到以C、Pascal为代表的结构化编程语言、再到C++、Java等OOP语言,他们的本质都是“图灵机”模型,程序 = 控制流 + 共享内存。


通过移动纸带依次执行下一行代码,代码可能是:

  1. 从内存中读取某个数据

  2. 进行某种计算(或逻辑比较)

  3. 将计算结果写入到某个内存

  4. 顺序执行下一条指令,或者跳转到某个指定的位置。

这个编程模型由于最为贴近目前的计算机体系架构(冯诺伊曼架构),因此是一种很自然的进化,具有最高的执行效率。但是,这种模型对”人类“并不是友好的:我们更喜欢一种顺序前进的思维模型:第一步,第二步,......直到完成任务。在这个过程中,如果不断的进行跳跃,兜转,最终就会形成一团乱麻,一座迷宫,让开发者无法理清思路。

  1. 控制流程的复杂性,会让我们陷入到一个不断前进、后退的怪圈之中,很容易就会让我们迷失,忘记了过去,找不到未来。

  2. 数据流程的复杂性。某一行代码,都需要读写某个内存数据,这些依赖的数据,其来龙去脉如何?目前的状态是否正确?与其他的数据是否一致?如果已经出现错误,或者不一致的情况,后续的处理就会蔓延这个错误,导致更大的错误产生。

控制流的复杂性和数据流的复杂性是相互纠缠的:

  1. 复杂的控制流,会让数据流变得更复杂、更难以证明其正确性。某个数据的当前状态依赖于之前的执行流程,复杂的控制流,就意味着这个数据过去的读、写生命周期非常复杂。

  2. 复杂的数据流,会反向作用于控制流,影响其程序流程。一个简单的例子是,某段代码本身逻辑没有问题,如果他的输入是一个错误的,或者自相矛盾的,则一定会产生错误的结果,甚至会让这个错误加以放大。

控制流,可以通过消除goto,从一团乱麻式的逻辑演进成为“结构化”的模式,主要的措施包括:

  1. 引入“函数、过程”,提供一种基础化的子部件,通过过程调用的方式,支持高粒度的逻辑组合。在宏观层面消除 goto

  2. 使用三种控制流程:

    1. 顺序代码块

    2. 分支代码块,也就是高级语言中的 if else, switch 等语法

    3. 循环代码块。也就是高级语言中的 for, while 等语法

结合上述元素,就可以完全编写出没有 goto 的代码来。其实,正如“结构化编程“的名称所示,我们并没有消除掉控制流的异常跳转,只是换了一种更加有序的模式,让代码块变得更为”结构“,接近人的思维习惯。结构化编程是对控制流程的一次抽象,把编程从无限自由的goto中,加以抽象,使用子过程顺序块分支块循环块这几个基本的结构就可以实现同样的功能。

结构化编程诞生了新的高级语言,如 C、Pascal、Ada 等,随后,随着代码规模的飞速上升,过程的数量逐步成为一个巨大的数字,传统的代码组织模式一般按照“模块”的方式,将一组相关联的过程放到同一个模块中,例如:

  1. 一个实现 Link List 数据结构的module

  2. 一个实现 Quick Sort 排序算法的module

  3. 一个实现某个 User Story 的module

随着module的进一步复杂化,我们引入了 object oriented, 以数据结构为中心,将 数据结构(object)和操作数据结构的过程(method) 组合到一起,形成了class,于是诞生了面向对象编程,除了 object 之外,我们还使用了 package(或者说 namespace)、module 等更高层次的组合,以提供更好的结构化组织能力。这类语言,包括 smalltalk、c++、Java、C#等。

上面的语言进化史,其实是一个对控制流程进行不断抽象,从而形成更贴近人的表达方式。但有一点不变的是,这个进化史有一个不变的“根隐喻”,即计算是一个图灵机模型,程序 = 控制流 + 共享内存,无论是汇编语言、结构化语言、面向对象语言,本质上都是一个图灵计算模型,这类的语言,我们也称之为“命令式语言”。

大家可以再翻翻《三体》,这本书其实也算是一本通俗的计算机入门书籍,第十八章《牛顿、冯.诺伊曼、秦始皇、三日连珠》中,为了解决三体的运转规律,准确预测出三体连珠的时间,牛顿发现了物理学三定律,解决了从上到天体运动、下到细胞分裂的一切规律,只是这里的计算量太过庞大,一大堆微积分方程需要求解。这个时候,冯.诺伊曼发明了计算模型,还只是理论,冯.诺伊曼并没有发明计算机,于是,他们找到了东方的君主:秦始皇,由秦始皇来负责制造这台复杂的计算机。冯调动了秦始皇的3000万士兵,把3000万士兵排兵布阵,并明确每一个士兵的职责,其实也是非常之简单:承担与门、或门、非门三者之一的职责,任何一名士兵只需要一小时的训练就可以掌握。最后,这台“秦1号” 计算机就构建成功(秦1号的CPU,由3000万的门电路组成,大约有1.2亿晶体管,其规模相当于 2005年Intel的第一代奔腾D双核处理器2.3亿晶体管 中的单核规模,其实是非常只领先的了)。这台计算机耗时16个月,完成了三体连珠的计算。当然,这个漂亮的案例中,如果再补充上图灵和Ada,我觉得会更完美一些,因为是图灵创造了计算模型,冯诺伊曼则根据这个计算模型设计了CPU和系统架构,而Ada,则是第一个程序员,由她设计出整个计算程序,命令着这台庞大的计算机,完成一个具体命题的计算。

在金字塔的中部,一排旗手用旗语发出指令,一时间,下面大地上三千万人构成的巨型主板仿佛液化了,充满了细密的粼粼波光,那是几千万面小旗在挥动。在靠近金字塔底部的显示阵列中,一条由无数面绿色大旗构成的进度条在延伸着,标示着自检的进度。十分钟后,进度条走到了头。
“自检完成!引导程序运行!操作系统加载!!”
下面,贯穿人列计算机的系统总线上的轻骑兵快速运动起来,总线立刻变成了一条湍急的河流,这河流沿途又分成无数条细小的支流,渗入到各个模块阵列之中。很快,黑白旗的涟漪演化成汹涌的浪潮,激荡在整块主板上。中央的CPU区激荡最为剧烈,像一片燃烧的火药。突然,仿佛火药燃尽,CPU区的扰动渐渐平静下来,最后竟完全静止了;以它为圆心,这静止向各个方向飞快扩散开来,像快速封冻的海面,最后整块主板大部分静止了,其间只有一些零星的死循环在以不变的节奏没有生气地闪动着,显示阵列中出现了闪动的红色。

刘慈欣. 三体全集 

1.2 λ演算 与 函数式编程

花开两朵,各表一枝。除了图灵计算,还有一个计算模型,就是 λ计算。lambda演算是Alonzo Church在1930年建立的(其相比图灵机理论的创建时间早6年,Church也是Turing的老师)。lambda 计算的核心非常简单:

E = x       -- 变量 x
| λx.E -- 定义一个函数,接收变量x,返回值为 E
| (E1 E2) -- 调用函数 E1(E2)

有论文证明:图灵演算 和 λ演算都是计算完备的语言,二者在功能上是等价的。Lisp 语言是最早的基于 λ演算 的高级语言。现在的各种编程语言中,都会引入 lambda 这个概念,其源头都出自 lambda 演算这一理论。

上述的核心模型是如此简单,但却是FP的核心原理,其作用犹如牛顿三定律之于经典物理,如五大公理之于欧几里得几何。或者可以理解为 FP 编程的CPU和汇编语言:所有的函数式代码,最终都可以表达为如上的三种基本元素。

2. 函数式编程的基本原则

2.1 无副作用纯函数

所谓纯函数,就是接收输入,计算并返回结果。除此之外,不产生其它效果。(通俗的说,除了返回结果,以及CPU发热之外,不要做其他的事情),包括:

  1. 任何赋值操作,会改变现有内存状态(除非首次赋值,在函数式语言中,首次赋值被称为 变量绑定)

  2. 更改全局变量。在Java中,这包括:static变量,对象的实例变量(包括修改参数对象中的字段)等。

  3. 任何 IO 操作。包括键盘输入、屏幕输出、文件读写、记录日志、读写Socket等。

  4. 任何数据库操作。当然,数据库操作也是IO。

  5. 当然,也包括发送短信、发送邮件等等,这些也是通过 IO 来引起的。

除此之外,纯函数还具备“引用透明性”,即对相同的输入参数,总是应该返回相同的计算结果,因此,诸如 currentTimeMillis、UUID、random等,都不是“纯函数”。

放到实际业务之中,这个约束其实有些“苛刻”,我们很难做到。我们可以根据实际情况,酌情放松一下,例如:

  1. 诸如“日志输出“这样的IO,可以视为“轻微无害的副作用”。

  2. 在事务类服务处理中,读取数据库中的当前状态,可以视为“无害的IO操作",或者当作类似于读取函数上下文中的全局变量操作。

感觉上,如果没有IO,没有数据库操作,那我们的代码还能干什么呢?创建订单的服务,本质上不就是需要生成一个新的订单吗?这个疑问,我们会在 2.5 管理副作用 中进行说明。

2.2 不可变数据

与命令式语言基于”共享内存“的模型不同,函数式编程中强调数据的不可变性:

  1. 在函数中不要使用可变变量(variable)。用 Java 语言为例,所有的函数局部变量都应该使用 final 修饰,只能初始化赋值一次,不能进行二次赋值。(这里,沿用了 variable 这个名称,只是沿用而已,其含义完全不同)

  2. 不要创建 mutable 的对象。所有的对象都应该是 immutable 的。一经实例化,其内部字段终生不变,直到对象销毁。用 Java 语言为例,所有的实例变量都应该使用 final 修饰,只能在构造方法中进行初始化。这样的类型,在Java中少之又少,我们所熟知的就是 String 类型。

  3. 不要使用 mutable 的集合。所有的集合,都必须在实例化的时候,唯一确定其中的元素。一经创建,便不可增加、替换或删除元素。如果需要变更的话,只能基于现有的集合,创建一个新的副本。这一点在 Java 中比较尴尬,java.util.collection 中根本就没有这样的集合类型。

局部变量不可变,实例变量不可变(当然,静态变量也不可变)、集合不可变,这个也是颠覆Java程序员三观的约束,在此规则下,还能干什么呢?

2.3 使用表达式(expression)而非语句(statement)

1 + 2 * 3 是一个表达式,其反应了一个计算过程,并代表着一个最终的值。而 if(flag) a = 1 else a = 0 是一个语句,它没有返回值(虽然部分语言也可能给它赋予了一个返回值),而是执行了一次赋值操作,产生了副作用。

在 Java 中, if-else,for, while, switch, try-catch 都是 statement,因此,这一点我们只能将就。(Java14中 switch 将支持作为 expression 使用,但奇怪的是,其它操作还是不支持 expression,总是学一点不学完全)。我们可以使用 ?: 三木运算符来替代 if-else,不过也有很多局限。这一点,我们就只能将就了。

而在 Kotlin,scala 等时髦的编程语言里,if-else, switch, try-catch, for 都可以作为 expression 来使用,如果你选择这样的语言,你就可以选择 expression,而避免使用 statement 了。

使用 statement,则不可避免的会用到赋值操作,这一类的副作用就没法避免的了。在这种场景下,我们可以约束:只容许对方法的局部变量进行赋值,而不要对对象字段(实例变量或静态变量)进行赋值。这相当于把 ”副作用“局限在方法内部。

而在Kotlin,Scala这类支持完整 expression 的语言中,我们可以指定严格的标准,杜绝赋值语言这一类副作用的出现。 

2.4 简单化流程

结构化编程,引入了 if-else, switch 等分支流程,for/while等循环流程,实际业务中,这类的流程还是会带来一定的复杂性,尤其是多层嵌套的情况下。正如 λ演算 的理论模型中,FP 只需要函数的调用,而无需分支和循环流程的。

这里的约定针对 kotlin, scala等支持 expression 的语言,对于 Java, 需要酌情参考:

  1. 使用 if-else, for, switch 等expression, 而不是 statement。(思考题:if-else expression就不是分支了吗?)

  2. 避免使用 continue, break 等破坏正常流程。

  3. 避免使用 return ,正常的话,函数应该在最末一行产生返回值。

  4. 避免 null 值。

    1. 如果某个变量的值可能为 null,则改变为 Option[T],并使用 None 替代 null。

    2. 如果某个方法,可能会返回 null,调整为返回 Option[T]

    3. 如果某个字段的值可能会为 null,调整为 Option[T]

    4. 使用 filter, map 等操作处理 Option,可以避免 if/else 的使用。

也有的文章建议,避免使用 Exception,而使用 Try[T] 来替代,不过,我个人并不倾向于此,在我看来, Excpetion 本身也是一个 Monod,自然具有 Try[T] 的特性,而且可读性更高。

一个常见的挑战是,不使用可变变量,不使用循环,那么如何处理传统需要迭代的场景呢?在FP中,递归调用就是FP的循环解决方案,可以参考从示例逐渐理解Scala尾递归一文。

2.5 简单数据流

应用函数式编程,带来的一个本质的改变就是:简单的数据流:请求参数留经一个函数,而产出一个新的数据,新的数据继续流动,经过新的计算过程,产生出新的数据,直到达成最终的结果。区别于命令式编程,这个流动总是产生新的数据,而不会修改任何已经存在的数据。

2.5.1 pipeline

对 shell 用户来说,pipeline 是最为熟悉的,譬如如下的bash脚本,是统计nginx访问日志中访问量最大的前10名IP,及其访问次数。

cat access.log | gawk ‘{print $1}’ | sort | uniq -c | sort -rn | tail -10

可以这么来理解一个 pipeline:每个step相当于一个函数,接收上一个 step 的输出,处理完成后,形成新的计算结果,再输出到下一个 Step。Step之间收尾相连,数据依次从Step1、Step2、直到最后。这其实相当于一系列的函数组合调用。

2.5.2 单向无环数据流 DAG

pipeline 是一种最简单、最清晰的数据流,没有分支,没有合并,但实际场景下,数据流向还是会更复杂一些。有如河流入海,有主干河道,也有众多分支的河道,最后主干、支流汇聚成江,东奔大海。

与命令式语言不通,FP下的数据流必须是单向无环路的,一个函数不能依赖这个函数执行之后产生的数据。这样的数据流,最终会形成一个 DAG。数据一旦形成回路,带来的复杂性,包括:难以理解,难以推理。

当然,会有一些其它的模式,让整个数据流变得更加简单一些,例如:

  1. 层次化。对复杂的数据流进行层次划分。

  2. 模块化。将DAG的部分节点进行聚合,简化节点。

这个过程需要结合业务,形成经验。后续可以整理成为参考的“模式”。但总的而言,我们的目标是让 DAG 变得更加简单,更易于理解,更方便推理验证。

2.6 隔离副作用

纯函数只返回计算结果,但我们的最终目的都是要“改变世界”:或者更新银行账户的余额,或者发送一个电子邮件通知,或者在屏幕上显示一个报表,这些都是FP意义上的“effect”,在函数结束之后依然存在的影响。现实的程序最终依然会产生 effect,并且以产生最终的 、正确的 effect 为终极目标。

FP 的目的不是没有effect,不是消除effect,而是隔离effect,将程序中的逻辑计算和结果落地进行分离,让逻辑计算更为纯粹,带来更强的组合能力,更清晰的数据流,让逻辑可以自我证明。隔离之后的副作用操作,就是“解释”逻辑计算的结果,完成落地过程,因而更为内聚(而不是分散在处理的四处)、更为简单。

参考:函数式计算中的副作用

2.6.1 计算-解释模型

计算-解释模型是最简单的副作用隔离,其基本逻辑如下:

def  service(request)
def logic(): ActionModel
...... // pure function code which return an ActionModel
def interpret(actionModel)
...... // execute the actions such as insert an entity, send an email, etc.

logic() -> interpret()

考虑到 logic() 中依赖着对数据库等的一些依赖(存在着某种 Input 的操作),因此,也可以调整为 准备-计算-解释模型: 

def  service(request)
def fetch(): InitialModel
...... // read only operation, fetch required information into InitialModel
def logic(): ActionModel
...... // pure function code which return an ActionModel
def interpret(actionModel)
...... // execute the actions such as insert an entity, send an email, etc.

fetch() -> logic() -> interpret()

对事务类服务而言,查询类服务和大部分的单事务类服务,都可以简化为 计算-解释模型,这种抽象会带来如下的好处:

  1. 将副作用提取、聚合到一个解释函数中,取代分散在业务逻辑的方式,服务的目的性非常明确,易于理解代码。

  2. 隔离副作用后的业务逻辑,成为一个纯函数,可以更好的实现代码的复用,更便于进行单元测试。

在有的事务类处理中,会有锁定资源的需求,如扣减账户余额,此时,我们可以在 fetch 阶段,对需要锁定的资源施加锁定操作。这里,我们把“lock" 这样的操作,也视为一种“低危害副作用”,因为其本质上不修改数据,容易回退。

开发约定:

  1. 区分计算与副作用,业务逻辑应该集中在计算之中,保持解释的简单性。

    • 避免在解释阶段依赖 insert 操作返回的自增 ID,替代方案是:通过全局的 id 服务获取id,在 insert 语句中显示赋值。

    • 避免在解释阶段依赖 update 语句是否会命中数据,替代方案是:在 fetch 阶段检查数据是否存在。

    1. 保持计算是纯函数的,具备引用透明性。

    2. 避免在解释中包括业务逻辑,只解释执行计算的结果,完成数据落地。如:

  2. 命名约定

    1. 对有副作用的方法,使用 doXXX 命名。

    2. 混合方法(即串联起计算 和 解释的方法),应作为服务的最外层方法(复杂的方法,可以放宽到第二层的方法),混合方法使用 @effect进行标识。

    3. 在混合方法中,使用DoEffects!进行代码集中标识有副作用的代码块,示例如下:

        def service()
      calculation 1 //

      DoEffects! {

      ... ... // 在 DoEffects! 代码块中进行副作用处理,如发送邮件,修改数据库。

      }

      calculation 2 //

      DoEffects! {

      ... ... // 在 DoEffects! 代码块中进行副作用处理,如发送邮件,修改数据库。

      }

2.6.2 多阶段递进模型

def service(request)

// phase1
phase1Fetch() -> phase1Logic() -> phase1Interpret()

phase2Fetch() -> phase2Logic() -> phase2Interpret() // based on phase1’s result

phase3Fetch() -> phase3Logic() -> phase3Interpret() // based on phase1 & phase2’s result

如果阶段N的处理需要依赖阶段N-1或者更早之前的副作用处理结果,那么,我们将无法完全的遵守计算-解释模型,那么,此时,我们可以遵守约定,让代码的可读性变得更强:

  1. 将副作用处理集中到服务的顶层主流程代码中。避免将副作用代码分散,尤其是下沉到很低层的业务代码之中,会让服务的主逻辑变得不明晰,增加复杂度。

  2. 使用 doXXXX 或者 DOEffects! 约定。让副作用代码阅读起来更为明显。

  3. 由于执行副作用本身会带来更多的异常情况,因此,在主流程中集中处理异常,会让异常更为清晰。

在数据库事务类应用中,除非多阶段的处理需要在多个事务中完成(如因为领域隔离原因),否则我们应尽可能使用计算-解释模型,在计算阶段尽可能的确定逻辑,而不要过于依赖“副作用执行”时的结果。

2.6.3 TCC 模型

计算-解释模型 非常适合于单事务类的处理,但对于多事务,或者说分布式事务的场景时,会有些力不从心。譬如:

def service
val resp_a = service_a(req_a)
if(resp_a) {
val resp_b = service(req_b)
}

需要根据第一个事务处理的结果,来决定第二个事务的执行情况,在执行事务二之前,必须要先提交事务一的执行结果,即执行事务一的副作用。

使用 TCC 模型时:

  1. Try 处理负责锁定服务所需的最少资源,这个操作存在副作用,但提供了一种可逆的方式。因而可视为无害的副作用

  2. Confirm 由主流程裁决,在决定提交事务时,再依次调用多个子操作的 confirm, 这一步相当于执行副作用的操作。

  3. Cancel由主流程裁决,在决定事务回滚时,再依次调用多个字操作的cancel,这一步相当于执行回滚副作用的操作。

通过TCC模型的使用,我们可以以一种接近于隔离副作用的效果的方式,来实现复杂场景下的逻辑隔离。

3. FP 无处不在

  1. Linux Shell & FP

    正如上文中的 pipeline 示例, pipeline 构建了 Shell 的强大之处,也可以作为 FP 成功的一个典型案例:

    这也给我们很多良好的 FP 编程启示:

    1. 函数设计应遵守Single Responsibility Principle,内聚性越强的函数、功能越单一的函数,不仅实现成本更低,其可组合能力也更强。

    2. 基于标准化的数据结构。便于函数间的互相组合。如果在每次函数组合时,都需要进行数据的转换,这样代码的自由度就会大打折扣。

    3. 每个Linux命令,都聚焦于解决单个问题。这相当于编写更具内聚的函数。

    4. Shell 使用简单的文本行 Line 作为标准的数据格式,作为管道交换的数据标准。这个简单的策略让所有的命令都可以串联起来,完成互操作。

  2. SQL & FP

    我们最为熟悉的SQL,其实也算是一种 FP 的思想,也被称之为 Declarative Programming(声明式编程),其实这也是 FP 的特征。如果说命令式语言关注于how to do,那么FP 则关注于 what to do,对比一下如下的代码:

        int[] array = { 1, 5, 2, 10, 7 };
    var results = from x in array

    where x % 2 == 1

    orderby x descending

    select x * x;

    foreach (var result in results) {

    Console.WriteLine(result);

    }

    上面的代码是支持 LINQ 语法的C#,在scala中,也可以使用如下的方式:

        val array = Array(1,5,2,10,7)
    val results = array.filter(_ % 2 == 1)

    .sortedBy ( 0 - _ )

    .map( x => x * x)

    如果使用 Java 来编写,会长什么样子呢?大家可以从这个案例来理解一下 FP 的 声明式编程 特点。声明式编程的一个最大的不同在于,他的每一行代码更聚焦于描述代码的目的(面向阅读者),而不是聚焦于”怎么做“?

  3. CQRS & FP
    Command Query Responsibility Segregation 是一种面向领域复杂性的解决方案,通过区分 Command、Query,使用 Event Sourcing 来描述 Command 的结果,避免对数据进行 mutable 的操作。

    1. Event Sourcing 模式避免了对 Entity 的直接修改,而 Event 本身是 immutable 的,这与 FP 的数据不可变思想一致。

    2. Entity Snapshot = f ( events )。可以根据不同的需求、场景、视角,建立不同的 snapshot。这是一个 Pure 的操作。 

  4. 大数据处理 & FP(Flink、Spark、Kafka Stream、Akka Stream)
    从 Map-Reduce 开启大数据处理时代开始,新的大数据处理框架,如 Spark、Flink 等都采用了 FP 的思想。与普通的 FP 不同,这类架构会在一个分布式的环境下,编排出一个分布式的 Data Flow Topology,并提供包括 back presure、checkpoint 等机制。但其核心思想,仍然是数据流图,这个和 FP 的思想是完全吻合的,因此,大部分的大数据处理框架提供的都是 FP 的API。

  5. React & FP
    传统意义上,UI并不适合于FP,因为 UI 本质上就是一个高度 mutable 的场景,任何一个交互事件,如鼠标、键盘,或者时钟事件,都会导致 UI 元素的巨大变化。无论是一个 Widget Tree,还是一个 DOM Tree,这种变化总是无法避免的。而 FP 倾向于 immutable 的思维模型,因此,传统意义上,FP 并不适用于 UI 开发。

    不过,React 这个非常流行的框架,从WEB开发,延展到 React Native 进行APP的开发,短短的数年时间,已成为了最受欢迎的前端开发架构。很多最新的前端开发架构,例如 LitElement(a WebComponents library)、Flutter、微信小程序等,都采用了于 React 相似的方式:构建 VDOM,并通过 diff - patch 算法完成 DOM 的更新。

    引入 VDOM 后, VDOM. = f ( states ),这是一个纯粹的函数计算,是没有副作用,当任何状态变化后,我们只需要重新应用函数就可以得到最新的VDOM,而无需根据当前的状态,计算出界面所需要的变化(Δ、或者增量变化)。总是进行一次完整的 VDOM 计算,相比根据当前状态计算 Δ 要简单得多。当完成 VDOM 计算后,我们使用一个 diff 算法,完成 VDOM 与上一次的 VDOM 的差异。即 patch = diff( VDOM1, VDOM2),这也是一次纯粹的函数计算,然后,我们调用 interpret 函数,将这个 patch 应用到DOM上,完成DOM的更新过程。这个和我们上面介绍的 计算-解释模型是一致的。通过 VDOM 和 patch 算法,我们完成了计算与解释的隔离。

    React 的成功之处在于:通过计算-解释隔离,UI 的业务逻辑都可以采用 FP 的方式进行完成,这大大的简化了UI 的操作,减少了代码量。同时,由于采用 diff 算法,最后的DOM更新也可以做到最优化,从而也带来极大的性能提升。

  6. 新的编程语言对FP的支持
    虽然C、Java语言在最近许多年中,一直是雄霸 Tiobe榜的前二选择,不过,越来越多的新晋语言,都普遍选择了支持 FP 的特性。
    随着越来越多的编程语言、编程框架对FP的支持,我们应该大胆的拥抱FP的编程思想,因为这也代表着未来的趋势。 


Java Kotlin Scala Swift Rust Go Dart
不可变变量 N Y Y Y Y N Y
不可变集合 N Y Y Y Y N Y
if-else 表达式 N Y Y N Y N Y
for 表达式 N N Y N N N Y
switch 表达式 JDK14 Y Y N N N N
λ匿名函数 JDK8 Y Y Y Y Y Y
函数即值 N Y Y Y Y Y Y
尾递归 N Y Y N N N N

综上,比较好的体验FP的编程语言是 Kotlin、Scala。 

4. 应用实践

从目前国内的应用情况来看,FP 应该还是小众的选择,作者在一个函数式开发的群中,普遍接触到的都是一些“兴趣爱好者“,问及是否在实际项目中,是否有选择”函数式编程语言”,是否应用函数式编程?普遍的回答是“不”,大家对FP有较多的担忧、误解。

4.1 FP 很困难,如复杂类型体系、灵活的DSL语法、天书一般的framework源代码、以及晦涩的Monad?

相信很多FP的爱好者都是抱着这样的疑惑的:FP很困难,有很多的新概念,Monad、λ calculus、Categories,这似乎与学习量子力学的难度也差不多了。

的确,FP的发展史上,一直都有“数学家”的影子,从Categories理论、λ演算、LISP编程语言,都有非常深厚的数据理论基础,其背后有一套复杂的、深奥的理论。但实际上,大部分的商业应用中,并不会用到复杂的理论。正如母鸡会下蛋,但它不会知道下蛋背后的科学逻辑,我们也可以在不了解这些深奥数学的情况下,驾驭函数式编程。

FP可以很深奥,但一些基本的原则确实非常简单的,也足以处理绝大多数的应用问题。本文总结了几条FP的基本原则:

  1. 编写无副作用的纯函数。

  2. 编写“不变性“的代码,使用 immutable 变量和 immutable 对象、immutabe集合。

  3. 使用 expression 而非 statement

  4. 编写简单的处理流程。

  5. 编写简单的数据流,采用 pipeline、DAG 的结构,划分层次、粒度。

  6. 隔离副作用,采用 计算-解释多阶段副作用模型TCC等模式隔离副作用处理。

实际上,通过遵守上述的原则,我们不需要关心 Monad、更不需要学习 Categories Theory,就完全可以应对商业应用开发。使用 FP 并不并 OOP 更复杂,更烧脑,相反,通过应用上述的原则,我们可以开发出更为简洁、清晰、可读、无BUG的程序。

4.2 招不到熟悉FP的工程师。

的确如此,目前大部分工程师都是OO的信徒,基本上缺乏FP的认知和实践。不过,我们认为FP并不是什么“异类”的编程模式,通过强调上述的6条基本原则,绝大部分的工程师都可以在1-2周时间内,逐步完成转型,并在3-4周的实践窗口内,逐步的习惯新的编程模式,产出更为高效、高质量的代码。

我们推荐的学习路径是:

  1. 初步了解函数式语言的一些基本语法、函数。(1-2天),在后续过程中,可以随时通过搜索、查手册、咨询身边的熟手,来应对函数式编程中的一些初级问题:例如,语法问题,常用函数问题。

  2. 基于不变量编程,编写无副作用的纯函数。(1周),一般的,通过完成几个集合相关的练习题,开发者即可理解如何消除不变量。

  3. 选择1-2个过往的代码片段,我们的原则上是选择尽可能复杂的业务场景,有时候可能是成百上千行的传统代码,尝试使用1周的时间进行重构实验,演练我们推荐的6个原则:在这个过程中,有一个熟练掌握这种方式的熟手,予以检查和指导,是非常有效的。(1周)。

一般的,经历2周的实践,一个熟练的Java程序员,完全可以成功转型,掌握新的FP编程思想和使用方法,并开始在工程中进行应用。当然,在这个过程中,配置一个掌握该方法的熟手,指导4-6个转型程序员,按需施以援手,阶段性进行代码的review,是非常有效的。

4.3 编程语言选择?是混合式编程?,还是强制性 FP?

  1. 选择 Java 8?还是 Kotlin、Scala等编程语言?

  2. 是在项目中选择混合式编程,既采用传统命令式,使用变量、可变集合,也结合使用部分函数式的用法?

从我个人的经验来看,我会更倾向于一步到位,选择支持函数式能力较为彻底地语言,在 JVM 之上,我会推荐 Kotlin、Scala。虽然基于 Java8 的Stream API 和 lambda,也可以编写 FP 风格的代码,但是,选择 Java8,主要存在的不足之处是:

  1. 缺少一个 immutable collection API。

  2. 缺少对 if-else, switch 表达式的支持。这使得 statement 的使用不可避免。

  3. 不支持 tailrec,这使得 循环不可避免,也使得 statement的使用不可避免。

而选择 Kotlin、Scala 这样的语言,对 Java 程序员来说,其实并没有多大的门槛,一般的,经过2-4周的时间,Java程序员就可以基本上掌握 Scala 这样的语言,熟练的进行应用开发。而通过施加本文介绍的 6 个限制原则,杜绝副作用的滥用、拒绝数据可变性处理,可以带来显著的代码质量提升。相反,如果不能践行本文推荐的原则,则大部分情况下,程序员在不自觉的情况下,可能会退化为传统OOP的编程习惯,最终的效果会打上折扣。

4.4 FP 对程序员素养的帮助

对大部分的程序员来说,会更习惯 OOP 的方式,因为这种方式带给程序员的约束更小,编码会更为自由。但这样带来的问题是,缺乏对整个程序的整体思考,尤其是对数据流的整体思考,大部分的时间其实是通过“调试”来编写代码,可能1天编写的代码,调试要2-5倍的时间。这种写起来很爽,把困难留给调试的方式,很难说可以提高程序员的思维能力。

而 FP 不同,隔离副作用、编写无副作用的函数、使用单向无环路的数据流,都会迫使程序员在解决一个具体问题前,先理清思路,梳理数据流向,了解最终的副作用是什么?而这些搞清楚后,剩下的代码开发反而是一件相对简单的事情。采用 FP 方式,我们可以花更少的时间来调试代码,原因是:FP 简单的数据流、数据的不变性,让代码是高度自描述的,具有很强的可证明性。在我们的实践中,我们会推荐程序员挑战:一遍写正确代码,而不必通过 debug 来和错误捉谜藏。

4.5 FP 对项目质量的帮助

通过践行本文推荐的6条基本原则,可以加大幅度的提升代码的质量:

  1. 隔离副作用,会让代码的逻辑更为清晰。

  2. 大部分代码是符合SRP、内聚、无副作用的函数,这些函数很容易阅读、单元测试。

  3. 简单数据流让代码整体流程简单、清晰。评审代码时,可以按照顺序方式进行,而无需兜转。

虽然 FP 并不是解决所有问题的银弹,但是,采用了本文6原则的 FP 代码,却带来了更好的可读性、可验证性,在实际工程实践中,大幅度降低了代码评审的难度,确保评审者可以以较小的代价理解被评审的代码。从我们的实践经验来看,采用6大原则编写的代码,其较低的水位的代码,也超过了大部分“编写良好的”传统 OOP 代码。

作为一个补充,我们正在开发6原则的代码测评工具,对违反原则的代码,在代码提交阶段,即可利用工具进行扫描检查,防止违反原则的代码进入代码库,这个进一步简化代码的评审工作量,使得,我们可以更聚焦于代码逻辑本身,而非一些形式化的内容。


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