文章阐述了在银行、电信和支付等关键领域，可靠性至关重要。通过函数式编程和代数数据类型(ADTs)，可以将业务规则嵌入类型系统，从源头防止非法状态的出现，减少错误。文中还介绍了如何利用模式匹配和穷举检查等技术，以及在实际领域中的建模模式和迁移方案。

为什么可靠性需要函数式编程：ADT、安全性与关键基础设施

核心观点

在银行、电信和支付领域，可靠性是基本要求而非锦上添花。函数式编程（FP）和代数数据类型（ADT）能够通过类型系统在代码运行前消除整类错误，使非法状态无法被构造。

关键技术与案例

1. 类型系统保障可靠性

   • 常见生产事故多源于非法状态（如魔法字符串"paypal"、空值null、冲突布尔值isActive=true且isSuspended=true）。
   • FP通过ADT建模领域规则，使非法状态无法编译（例如用Payment = Cash | Card | Pix杜绝非法支付方式）。

2. ADT实践：积类型与和类型

   • 积类型（如用户记录{id:int; name:string}）组合字段，和类型（如支付方式Cash | Card) 表示互斥选择。
   • 示例：OCaml和TypeScript中分别用type payment和type Payment确保支付方式合法性。

3. 模式匹配与完备性检查

   • 编译器强制处理所有可能分支，新增类型变体会触发编译错误，确保重构安全。
   • 代码示例：describePayment函数必须处理所有Payment变体，否则无法通过编译。

4. 典型领域问题解决方案

   • 银行交易：用txn_state = Pending | Settled | Failed替代布尔值，防止重复结算。
   • 电信计费：Call = Dialing | Connected | Completed确保仅完成通话才计费。
   • 配置解析：Result类型显式处理NaN等错误，避免隐式转换。

工程实践建议

• 迁移路线：

  1. 用和类型替代冲突布尔值
  2. 用Option替代null
  3. 用Result替代异常控制流
  4. 为数值添加单位标签（如Cents类型）
  5. 在CI中强制完备性检查

• 架构设计：

  • 纯核心+副作用边缘：领域逻辑保持纯函数，IO操作外推至系统边界。
  • 不可变性：通过创建新值而非修改旧值避免并发问题。

结论

ADT、模式匹配和不可变性等FP特性能够将领域规则编码至类型系统，从根本上杜绝非法状态。对于金融、电信等关键领域，采用这些模式可显著降低故障率，提升系统可靠性。

延伸阅读：代数数据类型、模式匹配、不可变对象等概念（原文附维基百科链接）。

以下是评论内容的总结：

1. 关于强类型系统与函数式编程的讨论

• 支持强类型系统：认为强类型系统有助于提高代码可靠性，尤其在约束LLM生成代码时表现突出。

  • "when there are bugs the 'blast radius' is much larger in a dynamic language like Python than in a static language like Haskell"（mightybyte）
  • "Haskell's pure functions allow you to create much stronger guard rails constraining what kinds of code the LLM can write"（mightybyte）

• 质疑函数式编程：认为函数式编程在处理复杂错误时可能不切实际，且代码可读性差。

  • "Functional programming as in: the final program consists in piping functions together... tends to get in the way of complex error handling"（d--b）
  • "Functional programming often leads to write-only incomprehensible code"（pizlonator）

2. 关于可靠性与错误处理的讨论

• 强调容错性：认为在高风险行业（如银行、电信）中，容错性比追求完美更重要。

  • "These types of businesses require fault tolerance... investing heavily into correctness may not be worth it compared to investing into fault tolerance"（charcircuit）
  • "Reliability is a cost center and Product-oriented Builders treat it as such"（whateveracct）

• 质疑绝对可靠性：认为生产环境的事故更多源于系统固有的潜在问题，而非代码状态。

  • "Most production incidents are due to the system entering into one of thousands of unsafe states which were possible and latent"（thundergolfer）

3. 关于测试与类型系统的补充观点

• 测试的重要性：认为纯函数和确定性行为对测试更有帮助，而非函数式编程本身。

  • "The main value of pure functions is that now their behavior is representative in tests"（websiteapi）

• 类型系统的局限性：认为代数数据类型（ADTs）可能不如无标签联合类型实用。

  • "The 'tagged' unions of ADT languages... are arguably pretty clearly inferior to the 'untagged' unions of TypeScript"（cubefox）

4. 其他观点

• 对绝对声明的质疑：反对关于编程的绝对化断言。

  • "I'm wary of absolute statements about programming"（wewewedxfgdf）
  • "Yet another silver bullet"（FpUser）

• 工业实践的反例：指出实际工业中关键系统（如AWS）并未依赖函数式编程。

  • "AWS... what is it written in? Java"（jatins）

总结：评论中对强类型系统的价值有一定共识，但对函数式编程的实用性存在分歧。多数人认为可靠性需结合容错性和实际测试，而非单纯依赖编程范式或类型系统。