haskell的世界观(3)

本文探讨了如何通过Monad将纯函数世界与现实世界连接起来。以rollDice函数为例,解释了纯函数如何在Haskell中保持纯度的同时,又能生成随机数并输出到终端。

为什么monad的引入就能够把pure world和real world和谐的结合起来呢?
rollDice函数不是不符合“给出相同的参数,返回相同的结果”么?
我们先来看看pure function的定义吧:
wikipedia上是这么写的:

In computer programming, a function may be described as pure if both these statements about the function hold.

  1. The function always evaluates the same result value given the same argument value(s). The function result value cannot depend on any hidden information or state that may change as program execution proceeds, nor can it depend on any external input from IO devices.
  2. Evaluation of the result does not cause any semantically observable side effect or output, such as mutation of mutable objects or output to IO devices.
翻译一下就是:
1. 给出相同的参数,函数总是求值出相同的结果。结果不能依赖于任何在程序运行过程中可能改变的隐含的信息或者状态,也不能依赖于任何外部输入例如IO设备。
2. 对结果的求值不能导致任何语义上可以观察到的副作用或者输出,例如可变对象的改变或者IO设备上的输出。
结论是显然的但又是令人困惑的,rollDice不是pure的?!
但是haskell作为一个pure functional语言是不允许定义impure的function的。
矛盾!?
其实,因为有了monad和lazy evaluation,这个矛盾便得以调和。
还记得rollDice的类型吧:rollDice :: IO Integer//rand(1,6)
你说它是一个monad也好,说它是一个制造monad的函数也好,请记住,函数是一类公民!
好,注意这里,我们并不需要rollDice的结果,因为现在用不到。
然后,我们把它放到了一个mapM里面去运算:
mapM (/x->rollDice) [1..12]
用rollDice构造出来的函数(/x->rollDice)是:t->IO Integer//rand(1,6)
看看mapM是干什么的吧:mapM :: (Monad m) => (a -> m b) -> [a] -> m [b]
好啦,mapM由[1..12]得到了一个新的monad IO [Integer]//rand(1,6) repeat 12
我们还是不需要求值。
现在,该把这个monad从pure world扔到real world了,我们使用print ::a -> IO ()
(mapM (/x->rollDice) [1..12])>>=print
monad IO [Integer]把它的[Integer]部分交给了print,bind之后得到了一个新的monad IO ()//print rand(1,6) repeat 12 to stdout
real world不是lazy的,它计算了12次rand(1,6),然后把它们打印到了终端上,于是我们的终端上立刻显示出了诸如[6,6,2,6,5,3,1,3,6,4,2,5]之类的数列。
回过头来看一看,rollDice、mapM、print之类的函数是pure function吗?
答案是——yes!
在pure world,函数是lazy的。rollDice每次调用都会返回IO rand(1,6),在纯函数世界里,这不过就是一个名字"rand(1,6)"而已;而这个monad却同时定义了真实世界里的一个计算,那就是计算1~6之间的一个随机数。当把这个monad从pure world扔到real world之后,real world便进行强制求值,于是就得到了一个随机数。
lazy要call by name,计算name,返回name。strict要call by value,计算value,返回value。这就是haskell的纯函数世界和真实世界最大的不同。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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