Chapter 2. Why function purity matters

为什么Purity是可替换性而不是道德标签

Pure function的价值不是“看起来干净”，而是caller可只凭inputs推理output：相同input给相同result，evaluation不修改外部可观察state。于是call可以被result替换、重复/缓存/并行更容易保持语义。Impure operation不是坏代码；I/O是系统目的之一，但需要隔离和拥有者。

先预测：读取immutable global config是否pure；写logger是否可忽略；抛deterministic argument exception是否算side effect；thread-safe method是否等于pure；pure function是否一定快。答案都需要按observable contract与environment边界具体分析。

What is function purity?

Purity有两面：deterministic mapping与absence of side effects。Clock、random、environment variable、database read是hidden inputs；file/database write、mutation、logging是effects。Exception也影响totality：若对domain内input可能throw，signature未表达所有outcomes；但固定invalid argument总抛同一failure仍比依赖性fault更易推理。

实用做法是functional core / imperative shell。Shell读取clock、store、HTTP，把facts作为values传给core；core返回decision/commands；shell解释commands并拥有retry、transaction与logging。Effect没有消失，只是从business calculation里移到visible boundary。

public static Discount DecideDiscount(Customer customer, DateTimeOffset now) =>
    customer.IsVip && customer.MembershipExpiresAt >= now
        ? new Discount(0.20m)
        : Discount.None;

Purity and concurrency

Concurrency困难来自多个executions共享mutable state。counter++是read-modify-write，interleaving会丢update；加lock可保证正确但引入contention和ordering。若每个item transformation只读immutable input并返回result，scheduler改变顺序不会改变per-item mapping，parallelization更安全。

最终系统仍要aggregate/persist。策略是parallel pure compute，single owner/reducer commit；或者每个worker返回immutable partial result，最后用associative combine。是否可parallel还依赖operation laws、ordering与resource limits，不是看到pure就无限开threads。

var partials = orders
    .AsParallel()
    .Select(order => CalculateInvoice(order))
    .ToArray();
 
var batch = partials.Aggregate(InvoiceBatch.Empty, InvoiceBatch.Combine);

Purity and testability

Pure function测试只需构造value并assert result，无数据库fixture、clock patch或mock order。更重要的是可以做property tests：sort保持multiset且有序，normalize idempotent，combine满足associativity。Test描述laws，覆盖比几个examples更宽。

Impure shell也要test，但测试目标不同：given pure decision，是否发送正确command、transaction是否收敛、fault/cancel是否cleanup。Fake dependency在boundary记录commands，而不是mock每个private call。这样core tests快而稳定，integration tests集中于真正effects。

[Property]
public void Normalize_is_idempotent(CustomerName input)
{
    Assert.Equal(Normalize(input), Normalize(Normalize(input)));
}

Purity and the evolution of computing

更多cores、distributed services和retry-heavy systems放大shared state成本。Pure/value-oriented code更容易vectorize、parallelize、cache、replay和move across process，因为它把dependency和result变成data。Cloud/distributed并不自动要求FP，但deterministic decision与explicit command对idempotency、event replay和failure recovery尤其重要。

Modern hardware optimization仍需measure；immutability可能增加allocation，persistent data structure有不同cache behavior。Purity提供semantic freedom，runtime是否利用这份自由取决于representation、compiler/JIT和workload。

Semantic freedom is not a cost model

同一个pure mapping可用eager array、lazy iterator、SIMD或parallel worker实现，observable contract相同但allocation、latency和ordering成本不同。先用purity获得可替换性，再以真实数据选择representation；不要把“更容易优化”误写成“当前实现已经最优”。

本章回顾：把可变世界包在可替换计算外面

1. Purity要求explicit inputs、deterministic result和no observable side effects。
2. Clock/read/write/logging分别是hidden dependency或effect，应由shell拥有。
3. Pure per-item compute缩小parallel schedule surface；aggregate/commit仍需order与owner。
4. Pure core适合example、property与substitution tests，effect shell适合protocol/fault tests。
5. Referential transparency提供optimization freedom，不自动保证performance。

术语表