`
talentluke
  • 浏览: 611174 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 深圳
社区版块
存档分类
最新评论

混合OO和Functional设计

 
阅读更多

摘自 http://www.jdon.com/43907

面向对象定位于系统高层次,面向函数编程是定位于低层次. 来自
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design重新定义了面向对象,纠正了以往对OO 的错误观点:

Object-orientation is better for the higher levels of a system, and functional programming is better for the lower levels. 面向对象定位于系统高层次(更靠近人),面向函数编程是定位于低层次(更靠近机器).

文章首先各自重申定义了面向函数FP和面向对象OO 的定义:

(1)函数式编程是为了减少副作用,当没有副作用时,你就能透明引用,可以将表达式从一个地方拷贝到另外一个地方,只要给予同样输入,无论如何调用,总是给出同样的输出。这称为purity纯度。

纯度能够激活懒加载,在面向函数语言中,calling a function调用一个函数和apply a function应用一个函数意义是完全不一样的。

(2) 关于面向对象,作者引用了最初原始的对象定义:Alan Kay认为对象是道法自然处理复杂系统的方式,使用对象方式来处理复杂软件系统,在生物学中,一个有机体中有很多神经元Cell,这些神经元之间通过化学 消息进行彼此联系,这点非常类似Smalltalk 使用消息发送message send而不是功能调用functional call,两者不只是巧合。

对象结构的好处是它更显式强调Play,而不是Player,正如Alan Kay认为:消息比对象本身更加重要(banq注:JdonFramework基于事件 消息的特性反映了OO 本质),这在生物学也同理,你不可能通过杀死一个Cell来搞垮整个有机体,这就证明了越接近Erlang的处理模型就越是典型的面向对象系统。

早在2000年, Dave Thomas 和 Andy Hunt写了一段设计指导,称为‘Tell, Don’t Ask.’(只是告诉交代,别索要),当你吩咐对象应该为你做什么即可,而不是让他们带着他们数据,由你来处理这些数据,这样才会带来完美的封装。 (banq注:因为对象只要您吩咐一身,就自己内部搞定了。)

在生物学中,神经元之间化学消息是异步的,一个神经元发送消息并不会堵塞直 至接受到消息,但是,目前很多典型的面向对象系统是这样的(通常的方法调用就是这样,调用者堵塞直至被调用者的方法处理完毕),当我们调用另外一个对象的 方法,必须在那里等待直至那个对象的方法返回一个结果给我们,其实我们还有其他事情要做,对象很忙,这种同步方式调用实际侵犯了 'Tell, Don't Ask'原则, 因为,等待返回结果是典型的‘ask’(索要结果)。

如果我们认为面向对象OO 类似生物神经元,那么目前我们大多数所谓OO 技术是错误的. 在这些编程语言如Java .NET中有类和对象,但是一旦我们实现同步方法调用,这些概念就不再是他们名字那样了,名非名了。

那么有比这些所谓OO 更加真正OO 吗?是的,IT架构中的消息系统。

前面文章提到:消息系统才是真正的OO 。下面以代码说明:


Class A{
  void
 m(){
  }
}
Class B{
   void
 m1(){
      ...
      a.m(); //同步堵塞方法


      ...
   }
}



代码中,B对象中a.m()就是上文提到的同步堵塞方法,B在这里Ask索要A的m方法结果,自己的事情干不了,这是不符合类似神经元的工作原理,如果真是这样,可能是神经病的表现了。

那么,异步方法如何实现呢?Erlang或Scala的trait都能够优雅实现,而在Java中,可以使用基于Disruptor的Jdonframework 实现,具体可见:
非堵塞并发编程

以上B代码使用Jdon框架改写大概如下:

@Send ("事件名称")
a.m();

通过元注解即可完成异步方法调用。

真正OO 应该是异步消息交互的,这点在UML的顺序图中也是如此,如下图:





[该贴被banq于2012-04-23 13:16修改过]


综上所述,我们在看面向对象设计和函数编程时,他们其实是不矛盾,有并行存在的部分。

OO最适合Tell吩咐,当你吩咐时,对象封装切分其实最大化解耦实体之间的耦合,为了进一步防止耦合,你必须让你的消息异步发送。这些都是通过 tell 模型做到的.

函数编程FP最适合ask索取. 其实在纯函数编程中,如果一个函数方法不返回任何结果几乎是毫无意义的,除非是为了考虑副作用(边际影响),函数化Functional纯洁性purity将会激活懒加载,这非常类似OO 中激活异步一样。(banq注:在JdonFramnework中,可以用事件 实现消息发送,也可以实现懒加载,特别是数据库数据懒加载。)

好了,如果我们接受这些预设,那么我们如何组织我们的系统呢?

假设顶层有一个函数式层,当里面的表达式被演算后,执行消息的发送,但是这会造成系统理解上的问题,也会产生副作用,破坏函数的纯洁性。

那么有没有其他方向呢? 如果我们将对象层放在顶部,允许对象使用底部的函数片段?这好像真的没有什么问题。无副作用的函数适合内部机制,面向对象非常适合高层,能够解耦信息系统是最重要的。

现在有一个疑问,象Scala这样允许程序在任何抽象层次混合对象和函数,甚至你能够使用函数进行查询过滤对象,微软的LINQ技术也是在对象层面上建立函数层面,这些好像违背上面的预设。

无论如何,我们已经知道,真正的面向对象在现代软件架构中是存在服务或消息层面,那么在这样架构下,非常适合“tell above , ask below.”在上面吩咐,在下面索要。


分享到:
评论

相关推荐

    ekzo:功能强大的Sass框架,可实现快速而轻松的开发

    Ekzo 是一个强大的Sass框架,专为前端开发者设计,以加速和简化Web开发过程。这个框架采用现代设计理念,如模块化、响应式布局、BEM方法论等,旨在提供高效且灵活的样式解决方案。 首先,让我们深入了解Sass。Sass...

    Rich-Hickey-fanclub:“每次我看他的一次演讲时,我都会觉得有人进入并组织了我的大脑”

    对我而言,更有趣的是,在重读时,我仍在反对十五年前的混合素和派生作为扩展机制,这与十五年前一样。 就是说,我当然是C ++的忠实拥护者,而五年多的时间使我对此有所了解。 复杂性是惊人的。 我认为它失败了,...

    monio:JS的具有异步功能的IO monad

    看到它在行动概述Monio平衡了monad的功能-通常被非FP程序员认为是学术和令人费解的-在实用上拥抱绝大多数JS程序的现实:范式混合(一些OO,一些FP以及很多必要的命令程序代码)。 Monio背后的驱动灵感是IO monad(可...

    Delphi 12.3控件之TraeSetup-stable-1.0.12120.exe

    Delphi 12.3控件之TraeSetup-stable-1.0.12120.exe

    基于GPRS,GPS的电动汽车远程监控系统的设计与实现.pdf

    基于GPRS,GPS的电动汽车远程监控系统的设计与实现.pdf

    基于MATLAB/Simulink 2018a的单机无穷大系统暂态稳定性仿真与故障分析

    内容概要:本文详细介绍了如何利用MATLAB/Simulink 2018a进行单机无穷大系统的暂态稳定性仿真。主要内容包括搭建同步发电机模型、设置无穷大系统等效电源、配置故障模块及其控制信号、优化求解器设置以及绘制和分析转速波形和摇摆曲线。文中还提供了多个实用脚本,如故障类型切换、摇摆曲线计算和极限切除角的求解方法。此外,作者分享了一些实践经验,如避免常见错误和提高仿真效率的小技巧。 适合人群:从事电力系统研究和仿真的工程师和技术人员,尤其是对MATLAB/Simulink有一定基础的用户。 使用场景及目标:适用于需要进行电力系统暂态稳定性分析的研究项目或工程应用。主要目标是帮助用户掌握单机无穷大系统的建模和仿真方法,理解故障对系统稳定性的影响,并能够通过仿真结果评估系统的性能。 其他说明:文中提到的一些具体操作和脚本代码对于初学者来说可能会有一定的难度,建议结合官方文档或其他教程一起学习。同时,部分技巧和经验来自于作者的实际操作,具有一定的实用性。

    【KUKA 机器人资料】:KUKA机器人剑指未来——访库卡自动化设备(上海)有限公司销售部经理邹涛.pdf

    KUKA机器人相关资料

    基于DLR模型的PM10–能见度–湿度相关性 研究.pdf

    基于DLR模型的PM10–能见度–湿度相关性 研究.pdf

    MATLAB/Simulink中基于电导增量法的光伏并网系统MPPT仿真及其环境适应性分析

    内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB/Simulink进行光伏并网系统的最大功率点跟踪(MPPT)仿真,重点讨论了电导增量法的应用。首先阐述了电导增量法的基本原理,接着展示了如何在Simulink中构建光伏电池模型和MPPT控制系统,包括Boost升压电路的设计和PI控制参数的设定。随后,通过仿真分析了不同光照强度和温度条件对光伏系统性能的影响,验证了电导增量法的有效性,并提出了针对特定工况的优化措施。 适合人群:从事光伏系统研究和技术开发的专业人士,尤其是那些希望通过仿真工具深入理解MPPT控制机制的人群。 使用场景及目标:适用于需要评估和优化光伏并网系统性能的研发项目,旨在提高系统在各种环境条件下的最大功率点跟踪效率。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和仿真结果图表,帮助读者更好地理解和复现实验过程。此外,还提到了一些常见的仿真陷阱及解决方案,如变步长求解器的问题和PI参数整定技巧。

    【KUKA 机器人坐标的建立】:mo2_base_en.ppt

    KUKA机器人相关文档

    风力发电领域双馈风力发电机(DFIG)Simulink模型的构建与电流电压波形分析

    内容概要:本文详细探讨了双馈风力发电机(DFIG)在Simulink环境下的建模方法及其在不同风速条件下的电流与电压波形特征。首先介绍了DFIG的基本原理,即定子直接接入电网,转子通过双向变流器连接电网的特点。接着阐述了Simulink模型的具体搭建步骤,包括风力机模型、传动系统模型、DFIG本体模型和变流器模型的建立。文中强调了变流器控制算法的重要性,特别是在应对风速变化时,通过实时调整转子侧的电压和电流,确保电流和电压波形的良好特性。此外,文章还讨论了模型中的关键技术和挑战,如转子电流环控制策略、低电压穿越性能、直流母线电压脉动等问题,并提供了具体的解决方案和技术细节。最终,通过对故障工况的仿真测试,验证了所建模型的有效性和优越性。 适用人群:从事风力发电研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力电子控制系统感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解DFIG工作原理、掌握Simulink建模技能的研究人员;旨在帮助读者理解DFIG在不同风速条件下的动态响应机制,为优化风力发电系统的控制策略提供理论依据和技术支持。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释,还附有大量Matlab/Simulink代码片段,便于读者进行实践操作。同时,针对一些常见问题给出了实用的调试技巧,有助于提高仿真的准确性和可靠性。

    linux之用户管理教程.md

    linux之用户管理教程.md

    三菱PLC与组态王构建3x3书架式堆垛立体库:IO分配、梯形图编程及组态画面设计

    内容概要:本文详细介绍了利用三菱PLC(特别是FX系列)和组态王软件构建3x3书架式堆垛式立体库的方法。首先阐述了IO分配的原则,明确了输入输出信号的功能,如仓位检测、堆垛机运动控制等。接着深入解析了梯形图编程的具体实现,包括基本的左右移动控制、复杂的自动寻址逻辑,以及确保安全性的限位保护措施。还展示了接线图和原理图的作用,强调了正确的电气连接方式。最后讲解了组态王的画面设计技巧,通过图形化界面实现对立体库的操作和监控。 适用人群:从事自动化仓储系统设计、安装、调试的技术人员,尤其是熟悉三菱PLC和组态王的工程师。 使用场景及目标:适用于需要提高仓库空间利用率的小型仓储环境,旨在帮助技术人员掌握从硬件选型、电路设计到软件编程的全流程技能,最终实现高效稳定的自动化仓储管理。 其他说明:文中提供了多个实用的编程技巧和注意事项,如避免常见错误、优化性能参数等,有助于减少实际应用中的故障率并提升系统的可靠性。

    基于STM32的循迹避障小车仿真20250426(带讲解视频)

    基于STM32的循迹避障小车 主控:STM32 显示:OLED 电源模块 舵机云台 超声波测距 红外循迹模块(3个,左中右) 蓝牙模块 按键(6个,模式和手动控制小车状态) TB6612驱动的双电机 功能: 该小车共有3种模式: 自动模式:根据红外循迹和超声波测距模块决定小车的状态 手动模式:根据按键的状态来决定小车的状态 蓝牙模式:根据蓝牙指令来决定小车的状态 自动模式: 自动模式下,检测距离低于5cm小车后退 未检测到任何黑线,小车停止 检测到左边或左边+中间黑线,小车左转 检测到右边或右边+中间黑线,小车右转 检测到中边或左边+中间+右边黑线,小车前进 手动模式:根据按键的状态来决定小车的状态 蓝牙模式: //需切换为蓝牙模式才能指令控制 *StatusX X取值为0-4 0:小车停止 1:小车前进 2:小车后退 3:小车左转 4:小车右转

    海西蒙古族藏族自治州乡镇边界,矢量边界,shp格式

    矢量边界,行政区域边界,精确到乡镇街道,可直接导入arcgis使用

    基于IEEE33节点的主动配电网优化:含风光储柴燃多源调度模型的经济运行研究

    内容概要:本文探讨了基于IEEE33节点的主动配电网优化方法,旨在通过合理的调度模型降低配电网的总运行成本。文中详细介绍了模型的构建,包括风光发电、储能装置、柴油发电机和燃气轮机等多种分布式电源的集成。为了实现这一目标,作者提出了具体的约束条件,如储能充放电功率限制和潮流约束,并采用了粒子群算法进行求解。通过一系列实验验证,最终得到了优化的分布式电源运行计划,显著降低了总成本并提高了系统的稳定性。 适合人群:从事电力系统优化、智能电网研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要优化配电网运行成本的研究机构和企业。主要目标是在满足各种约束条件下,通过合理的调度策略使配电网更加经济高效地运行。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还分享了许多实用的经验技巧,如储能充放电策略、粒子群算法参数选择等。此外,通过具体案例展示了不同电源之间的协同作用及其经济效益。

    【KUKA 机器人资料】:KUKA 机器人初级培训教材.pdf

    KUKA机器人相关文档

    基于MATLAB的CSP电站与ORC综合能源系统优化建模及应用

    内容概要:本文详细介绍了将光热电站(CSP)和有机朗肯循环(ORC)集成到综合能源系统中的优化建模方法。主要内容涵盖系统的目标函数设计、关键设备的约束条件(如CSP储热罐、ORC热电耦合)、以及具体实现的技术细节。文中通过MATLAB和YALMIP工具进行建模,采用CPLEX求解器解决混合整数规划问题,确保系统在经济性和环境效益方面的最优表现。此外,文章还讨论了碳排放惩罚机制、风光弃能处理等实际应用场景中的挑战及其解决方案。 适合人群:从事综合能源系统研究的专业人士,尤其是对光热发电、余热利用感兴趣的科研工作者和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要评估和优化包含多种能源形式(如光伏、风电、燃气锅炉等)在内的复杂能源系统的项目。目标是在满足供电供热需求的同时,最小化运行成本并减少碳排放。 其他说明:文中提供了大量具体的MATLAB代码片段作为实例,帮助读者更好地理解和复现所提出的优化模型。对于初学者而言,建议从简单的确定性模型入手,逐渐过渡到更复杂的随机规划和鲁棒优化。

    网站设计与管理作业一.ppt

    网站设计与管理作业一.ppt

    基于MATLAB的双闭环Buck电路仿真模型设计与优化

    内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB搭建双闭环Buck电路的仿真模型。首先定义了主电路的关键参数,如输入电压、电感、电容等,并解释了这些参数的选择依据。接着分别对电压外环和电流内环进行了PI控制器的设计,强调了电流环响应速度需要显著高于电压环以确保系统的稳定性。文中还讨论了仿真过程中的一些关键技术细节,如PWM死区时间的设置、低通滤波器的应用以及参数调整的方法。通过对比单闭环和双闭环系统的性能,展示了双闭环方案在应对负载突变时的优势。最后分享了一些调试经验和常见问题的解决方案。 适合人群:从事电力电子、电源设计领域的工程师和技术人员,尤其是有一定MATLAB基础的读者。 使用场景及目标:适用于需要进行电源管理芯片设计验证、电源系统性能评估的研究人员和工程师。主要目标是提高电源系统的稳定性和响应速度,特别是在负载变化剧烈的情况下。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论分析,还包括了大量的代码片段和具体的调试步骤,帮助读者更好地理解和应用所学知识。同时提醒读者注意仿真与实际情况之间的差异,鼓励在实践中不断探索和改进。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics