每日一学：时间轮算法及其实际应用

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• 反传销网8月30日发布：视频区块链里的骗子，币里的韭菜，杜子建骂人了！金融大V周召说区块链！——“一小帮骗子玩一大帮小白，被割韭菜，小白还轮流被割，割的就是你！” 什么区块链，统统是骗子 作者：周召（知乎金融领域大Ｖ，毕业于上海财经大学，目前任职上海某股权投资基金合伙人） 有人问我，区块链现在这么火，到底是不是骗局？ 我的回答是： 是骗局。而且我并不是说数字货币是骗局，而是说所有搞区块链的都是骗局。 -01- 区块链是一种鸡肋技术 人类社会任何技术的发明应用，本质都是为了提高社会的生产效率。而所谓区块链技术本质不过是几种早已成熟的技术的大杂烩，冗余且十分低效，除了提高了洗钱和诈骗的效率以外，对人类社会的进步毫无贡献。 真正意义上的区块链得包含三个要素：分布式系统（包括记账和存储），无法篡改的数据结构，以及共识算法，三者互为基础和因果，就像三体世界一样。看上去挺让人不明觉厉的，而经过几年的瞎折腾，稍微懂点区块链的碰了几次壁后都已经渐渐明白区块链其实并没有什么卵用，区块链技术已经名存实亡，沦为了营销工具和传销组织的画皮。 因为符合上述定义的、以比特币为代表的原教旨区块链技术，是反效率的，从经济学角度来说，不但不是一种帕累托改进，甚至还可以说是一种帕累托倒退。 原教旨区块链技术的效率十分低下，因为要遍历所有节点，只能做非常轻量级的数据应用，一旦涉及到大量的数据传输与更新，区块链就瞎了。 一方面整条链交易速度会极慢，另一方面数据库容量极速膨胀，考虑到人手一份的存储机制，区块链其实是对存储资源和能源的一种极大的浪费。 这里还没有加上为了取得所谓的共识和挖矿消耗的巨大的能源，如果说区块链技术是屎，那么这波区块链投机浪潮可谓人类历史上最大规模的搅屎运动。 区块链也验证不了任何东西。 所谓的智能合约，即不智能，也非合约。我看有人还说，如果有了智能合约，就可以跟老板签一份放区块链上，如果明年销售业绩提升30%，就加薪10%，由于区块链不能篡改，不能抵赖，所以老板必须得执行，说得有板有眼，不懂行的愣一看，好像还真是那么回事。 但仔细一想，问题就来了。首先，在区块链上如何证明你真的达到了30%业绩提升？即便真的达到老板耍赖如何执行？ 也就是说，如果区块链真这么厉害，要法院和仲裁干什么。 人类社会真正的符合成本效益原则的是代理制度。之前有人说要用区块链改造注册会计师行业，我不知道他准备怎么设计，我猜想他思路大概是这样的，首先肯定搞去中心化，让所有会计师到链上来，然后一个新人要成为注册会计师就要所有会计师同意并记录在链上。 那我就请问了，我每天上班累死累活，为什么还要花时间去验证一个跟我无关的的人的专业能力？最优做法当然是组织一个委员会，让专门的人来负责，这不就是现在注册会师协会干的事儿吗？区块链的逻辑相当于什么事情都要拿出来公投，这个绝对是扯淡的。 当然这么说都有点抬举区块链了，区块链技术本身根本没有判断是非能力，如果这么高级的人工智能，靠一个无脑分布式记账就能实现的话，我们早就进入共产主义社会了。 虽然EOS等数字货币采用了超级节点，通过再中心化的方式提高效率，有点行业协会的意思，是对区块链原教旨主义的一种修正，但是依然无法突破区块链技术最本质的局限性。有人说，私有链和联盟链是区块链技术的未来，也是扯淡，因为区块链技术没有未来。如果有，说明他是包装成区块链的伪区块链技术。 区块链所涉及的所有底层技术，不管是分布式数据库技术，加密技术，还是点对点传输技术等，基本都是早已存在没什么秘密可言的技术。 比特币系统最重要的特性是封闭性和自洽性，他验证不了任何系统自身以外产生的信息的真实性。 所谓系统自身产生的信息，就是数据库数据的变动信息，有价值的基本上有且只有交易信息。所以说比特币最初不过是中本聪一种炫技的产物，来证明自己对几种技术的掌握，你看我多牛逼，设计出了一个像三体一样的系统。因此，数字货币很有可能是区块链从始至终唯一的杀手应用。 比特币和区块链概念从诞生到今天已经快10年了，很多人说区块链技术在爆发的前夜，但这个前夜好像是不是有点过长了啊朋友，跟三体里的长夜有一拼啊。都说区块链技术像是90年代初的互联网，可是90年代初的互联网在十年发展后，已经出现了一大批伟大的公司，阿里巴巴在99年都成立了，区块链怎么除了币还是币呢？ 正规的数字货币未来发展的形式无外乎几种，要么就是论坛币形式，或者类似股票的权益凭证等。问题是论坛币和股票之前，本来也都电子化了，区块链来了到底改变了什么呢？ 所有想把TOKEN和应用场景结合起来的人最后都很痛苦，最后他们会发现区块链技术就是脱裤子放屁，自己辛苦搞半天，干嘛不自己作为中心关心门来收钱？最后这些人都产生了价值的虚无感，最终精神崩溃，只能发币疯狂收割韭菜，一边嘴里还说着我是个好人之类的奇怪的话。 因此，之前币圈链圈还泾渭分明，互相瞧不起，但这两年链圈逐渐坐不住了，想着是不是趁着泡沫没彻底破灭之前赶快收割一波，不然可能什么都捞不着了。 前段时间和一个名校毕业的链圈朋友瞎聊天，他说他们“致力于用区块链技术解决数字版权保护问题”，我就问他一个问题，你们如何保证你链的版权所有权声明是真实的，万一盗版者抢先一步把数据放在链上怎么办。他说他们的解决方案是连入国家数字版权保护中心的数据库进行验证…… 所以说区块链技术就是个鸡肋，研究到最后都会落入效率与真实性的黑洞，很多人一头扎进链圈后才发现，真正意义上的区块链技术，其实什么都干不了。 -02- 不是蠢就是坏的区块链媒体 空气币和区块链的造富神话，让区块链自媒体也开始迎风乱扭。一群群根本不知道区块链为何物的妖魔鬼怪纷纷进驻区块链自媒体战场，开始大放厥词胡编乱造。 任何东西，但凡只要和区块，链，分，分布式，记账，加密，验证，可追溯等等这些个关键词沾到哪怕一点点，这些所谓的区块链媒体人就会像狗闻到了屎了一样疯狂地把区块链概念往上套。 这让我想起曾经一度也是热闹非凡的物联网，我曾经去看过江苏一家号称要改变世界的“物联网”企业，过去一看是生产路由器的，我黑人问号脸，对方解释说没有路由器万物怎么互联，我觉得他说得好有道理，竟无言以对。 好，下面让我们进入奇葩共赏析时间，来看看区城链媒体经常有哪些危言耸听的奇谈怪论 区块链（分布式记账）的典型应用是*？？ 正如前面所说，真正意义上的区块链分布式记账，不光包括“记”这个动作，还包括分布式存储和共识机制等。而*诞生远远早于区块链这个词的出现，勉强算是“分布式编辑”吧，就被很多区块链媒体拿来强行充当区块链技术应用的典范。 其实事实恰恰相反，*恰恰是去中心化失败的典范，现在如果没有精英和专业人士的编辑和维护，*早就没法看了。 区块链会促进社会分工？？ 罗振宇好像就说过类似的话，虽然罗振宇说过很多没有逻辑的话，但这句话绝对是最没逻辑思维的。很多区块链自媒体也常常用这句话来忽悠老百姓，说分工代表效率提高社会进步，而区块链“无疑”会促进分工，他们的理由仅仅是分工和分布式记账都共用一个“分”字，就强行把他们扯到一起。 实际情况恰恰相反，区块链是逆分工的，区块链精神是号召所有人积极地参与到他不擅长也不想掺合的事情里面去。 区块链不能像上帝一样许诺他的子民死后上天国，只能给他们许诺你们是六度人脉中的第一级，我可以赚后面五级人的钱，你处于金字塔的顶端。

• windows下进程间通信的（13种方法）-摘 要 本文讨论了进程间通信与应用程序间通信的含义及相应的实现技术，并对这些技术的原理、特性等进行了深入的分析和比较。 ---- 关键词 信号 管道 消息队列 共享存储段 信号灯 远程过程调用 Socket套接字 MQSeries 1 引言 ---- 进程间通信的主要目的是实现同一计算机系统内部的相互协作的进程之间的数据共享与信息交换，由于这些进程处于同一软件和硬件环境下，利用操作系统提供的的编程接口，用户可以方便地在程序中实现这种通信；应用程序间通信的主要目的是实现不同计算机系统中的相互协作的应用程序之间的数据共享与信息交换，由于应用程序分别运行在不同计算机系统中，它们之间要通过网络之间的协议才能实现数据共享与信息交换。进程间通信和应用程序间通信及相应的实现技术有许多相同之处，也各有自己的特色。即使是同一类型的通信也有多种的实现方法，以适应不同情况的需要。 ---- 为了充分认识和掌握这两种通信及相应的实现技术，本文将就以下几个方面对这两种通信进行深入的讨论：问题的由来、解决问题的策略和方法、每种方法的工作原理和实现、每种实现方法的特点和适用的范围等。 2 进程间的通信及其实现技术 ---- 用户提交给计算机的任务最终都是通过一个个的进程来完成的。在一组并发进程中的任何两个进程之间，如果都不存在公共变量，则称该组进程为不相交的。在不相交的进程组中，每个进程都独立于其它进程，它的运行环境与顺序程序一样，而且它的运行环境也不为别的进程所改变。运行的结果是确定的，不会发生与时间相关的错误。 ---- 但是，在实际中，并发进程的各个进程之间并不是完全互相独立的，它们之间往往存在着相互制约的关系。进程之间的相互制约关系表现为两种方式： ---- （1） 间接相互制约：共享CPU ---- （2） 直接相互制约：竞争和协作 ---- 竞争——进程对共享资源的竞争。为保证进程互斥地访问共享资源，各进程必须互斥地进入各自的临界段。 ---- 协作——进程之间交换数据。为完成一个共同任务而同时运行的一组进程称为同组进程，它们之间必须交换数据，以达到协作完成任务的目的，交换数据可以通知对方可以做某事或者委托对方做某事。 ---- 共享CPU问题由操作系统的进程调度来实现，进程间的竞争和协作由进程间的通信来完成。进程间的通信一般由操作系统提供编程接口，由程序员在程序中实现。UNIX在这个方面可以说最具特色，它提供了一整套进程间的数据共享与信息交换的处理方法——进程通信机制（IPC）。因此，我们就以UNIX为例来分析进程间通信的各种实现技术。 ---- 在UNIX中，文件（File）、信号（Signal）、无名管道（Unnamed Pipes）、有名管道（FIFOs）是传统IPC功能；新的IPC功能包括消息队列（Message queues）、共享存储段（Shared memory segment）和信号灯（Semapores）。 ---- （1） 信号 ---- 信号机制是UNIX为进程中断处理而设置的。它只是一组预定义的值，因此不能用于信息交换，仅用于进程中断控制。例如在发生浮点错、非法内存访问、执行无效指令、某些按键（如ctrl-c、del等）等都会产生一个信号，操作系统就会调用有关的系统调用或用户定义的处理过程来处理。 ---- 信号处理的系统调用是signal，调用形式是： ---- signal(signalno,action) ---- 其中，signalno是规定信号编号的值，action指明当特定的信号发生时所执行的动作。 ---- （2） 无名管道和有名管道 ---- 无名管道实际上是内存中的一个临时存储区，它由系统安全控制，并且独立于创建它的进程的内存区。管道对数据采用先进先出方式管理，并严格按顺序操作，例如不能对管道进行搜索，管道中的信息只能读一次。 ---- 无名管道只能用于两个相互协作的进程之间的通信，并且访问无名管道的进程必须有共同的祖先。 ---- 系统提供了许多标准管道库函数，如： pipe——打开一个可以读写的管道； close——关闭相应的管道； read——从管道中读取字符； write——向管道中写入字符； ---- 有名管道的操作和无名管道类似，不同的地方在于使用有名管道的进程不需要具有共同的祖先，其它进程，只要知道该管道的名字，就可以访问它。管道非常适合进程之间快速交换信息。 ---- （3） 消息队列（MQ） ---- 消息队列是内存中独立于生成它的进程的一段存储区，一旦创建消息队列，任何进程，只要具有正确的的访问权限，都可以访问消息队列，消息队列非常适合于在进程间交换短信息。 ---- 消息队列的每条消息由类型编号来分类，这样接收进程可以选择读取特定的消息类型——这一点与管道不同。消息队列在创建后将一直存在，直到使用msgctl系统调用或iqcrm -q命令删除它为止。 ---- 系统提供了许多有关创建、使用和管理消息队列的系统调用，如： ---- int msgget(key,flag)——创建一个具有flag权限的MQ及其相应的结构，并返回一个唯一的正整数msqid（MQ的标识符）； ---- int msgsnd(msqid,msgp,msgsz,msgtyp,flag)——向队列中发送信息； ---- int msgrcv(msqid,cmd,buf)——从队列中接收信息； ---- int msgctl(msqid,cmd,buf)——对MQ的控制操作； ---- （4） 共享存储段（SM） ---- 共享存储段是主存的一部分，它由一个或多个独立的进程共享。各进程的数据段与共享存储段相关联，对每个进程来说，共享存储段有不同的虚拟地址。系统提供的有关SM的系统调用有： ---- int shmget(key,size,flag)——创建大小为size的SM段，其相应的数据结构名为key，并返回共享内存区的标识符shmid； ---- char shmat(shmid,address,flag)——将当前进程数据段的地址赋给shmget所返回的名为shmid的SM段； ---- int shmdr(address)——从进程地址空间删除SM段； ---- int shmctl (shmid,cmd,buf)——对SM的控制操作； ---- SM的大小只受主存限制，SM段的访问及进程间的信息交换可以通过同步读写来完成。同步通常由信号灯来实现。SM非常适合进程之间大量数据的共享。 ---- （5） 信号灯 ---- 在UNIX中，信号灯是一组进程共享的数据结构，当几个进程竞争同一资源时（文件、共享内存或消息队列等），它们的操作便由信号灯来同步，以防止互相干扰。 ---- 信号灯保证了某一时刻只有一个进程访问某一临界资源，所有请求该资源的其它进程都将被挂起，一旦该资源得到释放，系统才允许其它进程访问该资源。信号灯通常配对使用，以便实现资源的加锁和解锁。 ---- 进程间通信的实现技术的特点是：操作系统提供实现机制和编程接口，由用户在程序中实现，保证进程间可以进行快速的信息交换和大量数据的共享。但是，上述方式主要适合在同一台计算机系统内部的进程之间的通信。 3 应用程序间的通信及其实现技术 ---- 同进程之间的相互制约一样，不同的应用程序之间也存在竞争和协作的关系。UNIX操作系统也提供一些可用于应用程序之间实现数据共享与信息交换的编程接口，程序员可以通过自己编程来实现。如远程过程调用和基于TCP/IP协议的套接字（Socket）编程。但是，相对普通程序员来说，它们涉及的技术比较深，编程也比较复杂，实现起来困难较大。 ---- 于是，一种新的技术应运而生——通过将有关通信的细节完全掩盖在某个独立软件内部，即底层的通讯工作和相应的维护管理工作由该软件内部来实现，用户只需要将通信任务提交给该软件去完成，而不必理会它的具体工作过程——这就是所谓的中间件技术。 ---- 我们在这里分别讨论这三种常用的应用程序间通信的实现技术——远程过程调用、会话编程技术和MQSeries消息队列技术。其中远程过程调用和会话编程属于比较低级的方式，程序员参与的程度较深，而MQSeries消息队列则属于比较高级的方式，即中间件方式，程序员参与的程度较浅。 ---- 4．1 远程过程调用（RPC）

• 玩转Java底层：JMX详解 - jconsole与自定义MBean监控工具的实际应用与区别" 在日常JVM调优中，我们熟知的jconsole工具通过JMX包装的bean以图形化形式展示管理数据，而像jstat和jmap这类内建监控工具则由JVM直接支持。本文将以jconsole为例，深入讲解其实质——基于JMX的MBean功能，包括可视化界面上的bean属性查看和操作调用。 MBeans在jconsole中的体现是那些可观察的组件属性和方法，如上图所示，通过名为"Verbose"的属性能看到其值为false，同时还能直接操作该bean的方法，例如"closeJerryMBean"。 尽管jconsole给我们提供了直观的可视化界面，但请注意，这里的MBean并非固定不变，开发者可根据JMX提供的接口将自己的自定义bean展示到jconsole。以下步骤展示了如何创建并注册一个名为"StudyJavaMBean"的自定义MBean： 1. 首先定义接口`StudyJavaMBean`，接口需遵循MBean规范，即后缀为"MBean"且包含getter方法代表属性，如`getApplicationName`，和无返回值的setter方法代表操作，如`closeJerryMBean`。 ```java public interface StudyJavaMBean { String getApplicationName(); void closeJerryMBean(); } ``` 2. 编写接口的实现类`StudyJavaMBeanImpl`，实现接口中的方法： ```java public class StudyJavaMBeanImpl implements StudyJavaMBean { @Override public String getApplicationName() { return "每天学Java"; } @Override public void closeJerryMBean() { System.out.println("关闭Jerry应用"); } } ``` 3. 在代码中注册自定义MBean，涉及的关键步骤包括： - 获取平台MBeanServer - 定义ObjectName，指定唯一的MBean标识符 - 注册MBean到服务器 - 启动RMI连接器服务，以便jconsole能够访问 ```java public void registerMBean() throws Exception { // ... 具体实现省略 ... } ``` 实际运行注册后的MBean，您将在jconsole中发现并查看自定义bean的属性和调用相关方法。然而，这种方式相较于传统的属性/日志查看和HTTP接口，实用性相对有限，可能存在潜在的安全风险。但不可否认的是，JMX及其MBean机制对于获取操作系统信息、内存状态等关键性能指标仍然具有重要价值。例如： 1. **获取操作系统信息**：通过JMX MBean，可以直接获取到诸如CPU使用率、操作系统版本等系统级信息，这对于资源管理和优化工作具有显著帮助。

• 【Netty】「萌新入门」（七）ByteBuf 的性能优化-堆内存的分配和释放都是由 Java 虚拟机自动管理的，这意味着它们可以快速地被分配和释放，但是也会产生一些开销。 直接内存需要手动分配和释放，因为它由操作系统管理，这使得分配和释放的速度更快，但是也需要更多的系统资源。 另外，直接内存可以映射到本地文件中，这对于需要频繁读写文件的应用程序非常有用。 此外，直接内存还可以避免在使用 NIO 进行网络传输时发生数据拷贝的情况。在使用传统的 I/O 时，数据必须先从文件或网络中读取到堆内存中，然后再从堆内存中复制到直接缓冲区中，最后再通过 SocketChannel 发送到网络中。而使用直接缓冲区时，数据可以直接从文件或网络中读取到直接缓冲区中，并且可以直接从直接缓冲区中发送到网络中，避免了不必要的数据拷贝和内存分配。 通过 ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer 方法来创建基于直接内存的 ByteBuf： ByteBuf directBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(16); 通过 ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer 方法来创建基于堆内存的 ByteBuf： ByteBuf heapBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(16); 注意： 直接内存是一种特殊的内存分配方式，可以通过在堆外申请内存来避免 JVM 堆内存的限制，从而提高读写性能和降低 GC 压力。但是，直接内存的创建和销毁代价昂贵，因此需要慎重使用。 此外，由于直接内存不受 JVM 垃圾回收的管理，我们需要主动释放这部分内存，否则会造成内存泄漏。通常情况下，可以使用 ByteBuffer.clear 方法来释放直接内存中的数据，或者使用 ByteBuffer.cleaner 方法来手动释放直接内存空间。 测试代码： public static void testCreateByteBuf { ByteBuf buf = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(16); System.out.println(buf.getClass); ByteBuf heapBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(16); System.out.println(heapBuf.getClass); ByteBuf directBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(16); System.out.println(directBuf.getClass); } 运行结果： class io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf class io.netty.buffer.PooledUnsafeHeapByteBuf class io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf 池化技术 在 Netty 中，池化技术指的是通过对象池来重用已经创建的对象，从而避免了频繁地创建和销毁对象，这种技术可以提高系统的性能和可伸缩性。 通过设置 VM options，来决定池化功能是否开启： -Dio.netty.allocator.type={unpooled|pooled} 在 Netty 4.1 版本以后，非 Android 平台默认启用池化实现，Android 平台启用非池化实现； 这里我们使用非池化功能进行测试，依旧使用的是上面的测试代码 testCreateByteBuf，运行结果如下所示： class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeDirectByteBuf class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeHeapByteBuf class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeDirectByteBuf 可以看到，ByteBuf 类由 PooledUnsafeDirectByteBuf 变成了 UnpooledUnsafeDirectByteBuf； 在没有池化的情况下，每次使用都需要创建新的 ByteBuf 实例，这个操作会涉及到内存的分配和初始化，如果是直接内存则代价更为昂贵，而且频繁的内存分配也可能导致内存碎片问题，增加 GC 压力。 使用池化技术可以避免频繁内存分配带来的开销，并且重用池中的 ByteBuf 实例，减少了内存占用和内存碎片问题。另外，池化技术还可以采用类似 jemalloc 的内存分配算法，进一步提升分配效率。 在高并发环境下，池化技术的优点更加明显，因为内存的分配和释放都是比较耗时的操作，频繁的内存分配和释放会导致系统性能下降，甚至可能出现内存溢出的风险。使用池化技术可以将内存分配和释放的操作集中到预先分配的池中，从而有效地降低系统的内存开销和风险。 内存释放 当在 Netty 中使用 ByteBuf 来处理数据时，需要特别注意内存回收问题。 Netty 提供了不同类型的 ByteBuf 实现，包括堆内存（JVM 内存）实现 UnpooledHeapByteBuf 和堆外内存（直接内存）实现 UnpooledDirectByteBuf，以及池化技术实现的 PooledByteBuf 及其子类。 UnpooledHeapByteBuf：通过 Java 的垃圾回收机制来自动回收内存； UnpooledDirectByteBuf：由于 JVM 的垃圾回收机制无法管理这些内存，因此需要手动调用 release 方法来释放内存； PooledByteBuf：使用了池化机制，需要更复杂的规则来回收内存; 由于池化技术的特殊性质，释放 PooledByteBuf 对象所使用的内存并不是立即被回收的，而是被放入一个内存池中，待下次分配内存时再次使用。因此，释放 PooledByteBuf 对象的内存可能会延迟到后续的某个时间点。为了避免内存泄漏和占用过多内存，我们需要根据实际情况来设置池化技术的相关参数，以便及时回收内存； Netty 采用了引用计数法来控制 ByteBuf 对象的内存回收，在博文 「源码解析」ByteBuf 的引用计数机制 中将会通过解读源码的形式对 ByteBuf 的引用计数法进行深入理解； 每个 ByteBuf 对象被创建时，都会初始化为1，表示该对象的初始计数为1。 在使用 ByteBuf 对象过程中，如果当前 handler 已经使用完该对象，需要通过调用 release 方法将计数减1，当计数为0时，底层内存会被回收，该对象也就被销毁了。此时即使 ByteBuf 对象还在，其各个方法均无法正常使用。 但是，如果当前 handler 还需要继续使用该对象，可以通过调用 retain 方法将计数加1，这样即使其他 handler 已经调用了 release 方法，该对象的内存仍然不会被回收。这种机制可以有效地避免了内存泄漏和意外访问已经释放的内存的情况。 一般来说，应该尽可能地保证 retain 和 release 方法成对出现，以确保计数正确。

• F#探险之旅（二）：函数式编程（上）-函数式编程范式简介 F#主要支持三种编程范式：函数式编程（Functional Programming，FP）、命令式编程（Imperative Programming）和面向对象（Object-Oriented，OO）的编程。回顾它们的历史，FP是最早的一种范式，第一种FP语言是IPL，产生于1955年，大约在Fortran一年之前。第二种FP语言是Lisp，产生于1958，早于Cobol一年。Fortan和Cobol都是命令式编程语言，它们在科学和商业领域的迅速成功使得命令式编程在30多年的时间里独领风骚。而产生于1970年代的面向对象编程则不断成熟，至今已是最流行的编程范式。有道是“*代有语言出，各领风骚数十年”。 尽管强大的FP语言（SML，Ocaml，Haskell及Clean等）和类FP语言（APL和Lisp是现实世界中最成功的两个）在1950年代就不断发展，FP仍停留在学院派的“象牙塔”里；而命令式编程和面向对象编程则分别凭着在商业领域和企业级应用的需要占据领先。今天，FP的潜力终被认识——它是用来解决更复杂的问题的（当然更简单的问题也不在话下）。 纯粹的FP将程序看作是接受参数并返回值的函数的集合，它不允许有副作用（side effect，即改变了状态），使用递归而不是循环进行迭代。FP中的函数很像数学中的函数，它们都不改变程序的状态。举个简单的例子，一旦将一个值赋给一个标识符，它就不会改变了，函数不改变参数的值，返回值是全新的值。 FP的数学基础使得它很是优雅，FP的程序看起来往往简洁、漂亮。但它无状态和递归的天性使得它在处理很多通用的编程任务时没有其它的编程范式来得方便。但对F#来说这不是问题，它的优势之一就是融合了多种编程范式，允许开发人员按照需要采用最好的范式。 关于FP的更多内容建议阅读一下这篇文章：Why Functional Programming Matters（中文版）。F#中的函数式编程 从现在开始，我将对F#中FP相关的主要语言结构逐一进行介绍。标识符（Identifier） 在F#中，我们通过标识符给值（value）取名字，这样就可以在后面的程序中引用它。通过关键字let定义标识符，如： let x = 42 这看起来像命令式编程语言中的赋值语句，两者有着关键的不同。在纯粹的FP中，一旦值赋给了标识符就不能改变了，这也是把它称为标识符而非变量（variable）的原因。另外，在某些条件下，我们可以重定义标识符；在F#的命令式编程范式下，在某些条件下标识符的值是可以修改的。 标识符也可用于引用函数，在F#中函数本质上也是值。也就是说，F#中没有真正的函数名和参数名的概念，它们都是标识符。定义函数的方式与定义值是类似的，只是会有额外的标识符表示参数： let add x y = x + y 这里共有三个标识符，add表示函数名，x和y表示它的参数。关键字和保留字关键字是指语言中一些标记，它们被编译器保留作特殊之用。在F#中，不能用作标识符或类型的名称（后面会讨论“定义类型”）。它们是： abstract and as asr assert begin class default delegate do donedowncast downto elif else end exception extern false finally forfun function if in inherit inline interface internal land lazy letlor lsr lxor match member mod module mutable namespace new nullof open or override private public rec return sig static structthen to true try type upcast use val void when while with yield 保留字是指当前还不是关键字，但被F#保留做将来之用。可以用它们来定义标识符或类型名称，但编译器会报告一个警告。如果你在意程序与未来版本编译器的兼容性，最好不要使用。它们是： atomic break checked component const constraint constructor continue eager event external fixed functor global include method mixinobject parallel process protected pure sealed trait virtual volatile 文字值（Literals） 文字值表示常数值，在构建计算代码块时很有用，F#提供了丰富的文字值集。与C#类似，这些文字值包括了常见的字符串、字符、布尔值、整型数、浮点数等，在此不再赘述，详细信息请查看F#手册。 与C#一样，F#中的字符串常量表示也有两种方式。一是常规字符串（regular string），其中可包含转义字符；二是逐字字符串（verbatim string），其中的（"）被看作是常规的字符，而两个双引号作为双引号的转义表示。下面这个简单的例子演示了常见的文字常量表示： let message = "Hello World"r"n!" // 常规字符串let dir = @"C:"FS"FP" // 逐字字符串let bytes = "bytes"B // byte 数组let xA = 0xFFy  // sbyte, 16进制表示let xB = 0o777un // unsigned native-sized integer，8进制表示let print x = printfn "%A" xlet main =     print message;     print dir;     print bytes;     print xA;     print xB;      main Printf函数通过F#的反射机制和.NET的ToString方法来解析“%A”模式，适用于任何类型的值，也可以通过F#中的print_any和print_to_string函数来完成类似的功能。值和函数（Values and Functions） 在F#中函数也是值，F#处理它们的语法也是类似的。 let n = 10let add a b = a + blet addFour = add 4let result = addFour n printfn "result = %i" result 可以看到定义值n和函数add的语法很类似，只不过add还有两个参数。对于add来说a + b的值自动作为其返回值，也就是说在F#中我们不需要显式地为函数定义返回值。对于函数addFour来说，它定义在add的基础上，它只向add传递了一个参数，这样对于不同的参数addFour将返回不同的值。考虑数学中的函数概念，F(x, y) = x + y，G(y) = F(4, y)，实际上G(y) = 4 + y，G也是一个函数，它接收一个参数，这个地方是不是很类似？这种只向函数传递部分参数的特性称为函数的柯里化（curried function）。 当然对某些函数来说，传递部分参数是无意义的，此时需要强制提供所有参数，可是将参数括起来，将它们转换为元组（tuple）。下面的例子将不能编译通过： let sub(a, b) = a - blet subFour = sub 4 必须为sub提供两个参数，如sub(4, 5)，这样就很像C#中的方法调用了。 对于这两种方式来说，前者具有更高的灵活性，一般可优先考虑。 如果函数的计算过程中需要定义一些中间值，我们应当将这些行进行缩进： let halfWay a b =     let dif = b - a     let mid = dif / 2     mid + a 需要注意的是，缩进时要用空格而不是Tab，如果你不想每次都按几次空格键，可以在VS中设置，将Tab字符自动转换为空格；虽然缩进的字符数没有限制，但一般建议用4个空格。而且此时一定要用在文件开头添加#light指令。作用域（Scope）作用域是编程语言中的一个重要的概念，它表示在何处可以访问（使用）一个标识符或类型。所有标识符，不管是函数还是值，其作用域都从其声明处开始，结束自其所处的代码块。对于一个处于最顶层的标识符而言，一旦为其赋值，它的值就不能修改或重定义了。标识符在定义之后才能使用，这意味着在定义过程中不能使用自身的值。 let defineMessage =     let message = "Help me" print_endline message // error  对于在函数内部定义的标识符，一般而言，它们的作用域会到函数的结束处。 但可使用let关键字重定义它们，有时这会很有用，对于某些函数来说，计算过程涉及多个中间值，因为值是不可修改的，所以我们就需要定义多个标识符，这就要求我们去维护这些标识符的名称，其实是没必要的，这时可以使用重定义标识符。但这并不同于可以修改标识符的值。你甚至可以修改标识符的类型，但F#仍能确保类型安全。所谓类型安全，其基本意义是F#会避免对值的错误操作，比如我们不能像对待字符串那样对待整数。这个跟C#也是类似的。 let changeType =     let x = 1     let x = "change me"     let x = x + 1     print_string x 在本例的函数中，第一行和第二行都没问题，第三行就有问题了，在重定义x的时候，赋给它的值是x + 1，而x是字符串，与1相加在F#中是非法的。 另外，如果在嵌套函数中重定义标识符就更有趣了。 let printMessages =     let message = "fun value"     printfn "%s" message;     let innerFun  =         let message = "inner fun value"         printfn "%s" message     innerFun      printfn "%s" message      printMessages 打印结果： fun value inner fun valuefun value 最后一次不是inner fun value，因为在innerFun仅仅将值重新绑定而不是赋值，其有效范围仅仅在innerFun内部。递归（Recursion）递归是编程中的一个极为重要的概念，它表示函数通过自身进行定义，亦即在定义处调用自身。在FP中常用于表达命令式编程的循环。很多人认为使用递归表示的算法要比循环更易理解。 使用rec关键字进行递归函数的定义。看下面的计算阶乘的函数： let rec factorial x =     match x with     | x when x < 0 -> failwith "value must be greater than or equal to 0"       | 0 -> 1     | x -> x * factorial(x - 1) 这里使用了模式匹配（F#的一个很棒的特性），其C#版本为： public static long Factorial(int n) {     if (n < 0) { throw new ArgumentOutOfRangeException("value must be greater than or equal to 0"); }     if (n == 0) { return 1; }     return n * Factorial (n - 1); } 递归在解决阶乘、Fibonacci数列这样的问题时尤为适合。但使用的时候要当心，可能会写出不能终止的递归。匿名函数（Anonymous Function） 定义函数的时候F#提供了第二种方式：使用关键字fun。有时我们没必要给函数起名，这种函数就是所谓的匿名函数，有时称为lambda函数，这也是C#3.0的一个新特性。比如有的函数仅仅作为一个参数传给另一个函数，通常就不需要起名。在后面的“列表”一节中你会看到这样的例子。除了fun，我们还可以使用function关键字定义匿名函数，它们的区别在于后者可以使用模式匹配（本文后面将做介绍）特性。看下面的例子： let x = (fun x y -> x + y) 1 2let x1 = (function x -> function y -> x + y) 1 2let x2 = (function (x, y) -> x + y) (1, 2) 我们可优先考虑fun，因为它更为紧凑，在F#类库中你能看到很多这样的例子。 注意：本文中的代码均在F# 1.9.4.17版本下编写，在F# CTP 1.9.6.0版本下可能不能通过编译。 F#系列随笔索引页面