函数式编程语言的「天然支持并行与并发」是不是吹牛？
关于函数式编程语言“天然支持并行与并发”的说法，与其说是吹牛，不如说是一种非常有价值的优势，但需要理解其中的“天然”二字并非意味着“无需任何思考或代码调整”。
我们先来拆解一下“并行”和“并发”。
并发（Concurrency）：指的是在一段时间内，多个任务都在进行中，它们可能交替执行，看起来像是同时运行。比如，一个网站服务器同时处理多个用户的请求，每个请求都在进行中，但它们并不是真正意义上的同时在 CPU 上运行。
并行（Parallelism）：指的是在同一时刻，多个任务真正地同时运行在多个处理器核心上。这需要硬件支持（多核 CPU）和软件的协调。
那么，函数式编程语言是如何“天然”地在这些方面表现出色的呢？关键在于它核心的设计理念和特性：
1. 无副作用（No Side Effects）: 这是函数式编程的基石。一个纯函数（Pure Function）的输出仅仅取决于它的输入，并且不会改变任何外部状态。这意味着，当你调用一个纯函数时，你不用担心它会意外地修改了全局变量、数据库、文件，或者做了什么其他“看不见”的事情。
对并发/并行意味着什么？ 想象一下，如果你有很多独立的计算任务，每个任务都是一个纯函数。当你想让它们并发或并行执行时，你可以直接把这些任务丢给不同的线程或核心去处理，而不用担心它们之间会互相干扰。因为每个函数都只会“乖乖地”根据输入计算输出，它们之间没有共享的可变状态去竞争，也就不会产生“竞态条件”（Race Condition）这种并发编程中最棘手的问题之一。在命令式编程中，如果多个线程同时修改同一个变量，结果将是不可预测的，需要复杂的锁机制来保护。但在函数式编程里，这种场景大大减少了。
2. 不可变性（Immutability）: 函数式编程鼓励使用不可变的数据结构。一旦一个数据结构被创建，就不能再被修改。如果你需要改变一个值，你实际上是创建了一个新的、修改后的版本，而原来的版本依然存在。
对并发/并行意味着什么？ 同样是围绕着“避免共享的可变状态”。当多个线程同时访问数据时，如果数据是不可变的，它们就不会互相“抢夺”着修改数据。每个线程都可以放心地读取数据，或者基于现有数据创建新的数据副本，而不用担心其他线程会在这期间改变它。这极大地简化了并行程序的编写和推理。例如，在很多函数式语言中，集合（List, Map, Set）的修改操作实际上返回的是一个新的集合，而不是原地修改。
3. 一等公民的函数（FirstClass Functions）: 函数在函数式编程中可以像普通值一样被传递、赋值、存储在数据结构中，甚至作为另一个函数的返回值。
对并发/并行意味着什么？ 这使得将计算任务抽象成“函数对象”，然后轻松地将这些函数分发给不同的执行单元变得非常容易。你可以构建一个“任务列表”，然后用一个并发的执行引擎去遍历这个列表，并按需将列表中的函数并行执行。像 `map`, `filter`, `reduce` 这样的高阶函数，本身就非常适合并行化，因为它们操作的是独立的元素，可以独立地在不同线程上进行。
4. 声明式风格（Declarative Style）: 函数式编程倾向于描述“做什么”（What），而不是“怎么做”（How）。你关注的是最终结果，而不是具体的执行步骤和状态变更。
对并发/并行意味着什么？ 这种抽象层级使得底层运行时环境（Runtime）有更大的空间去优化执行策略。运行时可以根据可用的 CPU 核心数、任务的依赖关系等信息，智能地决定如何将这些声明式的计算任务进行调度和并行执行，而无需程序员过多干预。
那么，“天然支持”究竟是怎样的程度？
“天然支持”不是说写一个简单的函数就能自动满天飞地并行执行。它更像是一种“更适合”，或者说“更不容易出错”。
简化了并行编程的复杂性: 在命令式语言中，开启并行、管理线程、处理共享状态、避免死锁/活锁/竞态条件，是需要非常专业知识和细心才能做好的事情。函数式语言的设计哲学，通过无副作用和不可变性，主动地消除了很多导致这些问题的根源。你不需要写那么多复杂的同步代码。
提供了良好的抽象: 函数式语言提供了一套强大的工具（高阶函数、惰性求值、各种并发模型等），使得构建和管理并发/并行程序更加优雅和高效。例如，许多函数式语言提供了 Actor 模型、Channel 等高级并发抽象，这些抽象本身就考虑了并发场景下的通信和状态管理。
可组合性: 函数的组合能力意味着你可以将小的、并行的单元组合成更大的、并行的系统，而不会引入不必要的复杂性。
举个例子：
假设你要计算一个大型列表的平方和。
命令式语言（伪代码）:
```
total = 0
for i in list:
square = i i
// here, potential to parallelize the loop body
// but 'total' is shared, need a lock to update it safely
synchronized(lock) {
total += square
}
return total
```
你需要显式地管理一个可变变量 `total`，并用锁来保护它。
函数式语言（伪代码，比如 Haskell 或 Scala）:
```
squares = map (x > x x) list
// 'map' can be automatically parallelized by the runtime
total = foldl (+) 0 squares
// 'foldl' (or 'reduce') can also be parallelized if implemented correctly
return total
```
这里，`map` 操作生成了一个新的列表 `squares`，它完全是独立的。`foldl` 操作可以将列表分成多个部分，在不同的核心上计算它们的局部和，然后再将局部和合并。整个过程中，没有共享的可变状态需要手动管理。你只需要表达“对每个元素求平方，然后把结果加起来”，底层的并发执行机制会帮你处理好并行化。
结论：
函数式编程语言的“天然支持并行与并发”并非虚言，而是源于其核心设计原则——无副作用和不可变性——对并发编程的巨大简化。它提供了一个更安全、更易于推理的框架来构建并行系统。但这不意味着可以“闭着眼睛”就写出高效的并行程序，程序员依然需要理解并发的基本概念，并选择合适的函数式抽象来表达并行计算。但相比于命令式语言，函数式语言在“起点”上就为并行和并发提供了更坚实、更便捷的基础。它将并发的挑战从“如何避免错误”转向了“如何更好地利用并发能力”。
我们先来拆解一下“并行”和“并发”。
并发（Concurrency）：指的是在一段时间内，多个任务都在进行中，它们可能交替执行，看起来像是同时运行。比如，一个网站服务器同时处理多个用户的请求，每个请求都在进行中，但它们并不是真正意义上的同时在 CPU 上运行。
并行（Parallelism）：指的是在同一时刻，多个任务真正地同时运行在多个处理器核心上。这需要硬件支持（多核 CPU）和软件的协调。
那么，函数式编程语言是如何“天然”地在这些方面表现出色的呢？关键在于它核心的设计理念和特性：
1. 无副作用（No Side Effects）: 这是函数式编程的基石。一个纯函数（Pure Function）的输出仅仅取决于它的输入，并且不会改变任何外部状态。这意味着，当你调用一个纯函数时，你不用担心它会意外地修改了全局变量、数据库、文件，或者做了什么其他“看不见”的事情。
对并发/并行意味着什么？ 想象一下，如果你有很多独立的计算任务，每个任务都是一个纯函数。当你想让它们并发或并行执行时，你可以直接把这些任务丢给不同的线程或核心去处理，而不用担心它们之间会互相干扰。因为每个函数都只会“乖乖地”根据输入计算输出，它们之间没有共享的可变状态去竞争，也就不会产生“竞态条件”（Race Condition）这种并发编程中最棘手的问题之一。在命令式编程中，如果多个线程同时修改同一个变量，结果将是不可预测的，需要复杂的锁机制来保护。但在函数式编程里，这种场景大大减少了。
2. 不可变性（Immutability）: 函数式编程鼓励使用不可变的数据结构。一旦一个数据结构被创建，就不能再被修改。如果你需要改变一个值，你实际上是创建了一个新的、修改后的版本，而原来的版本依然存在。
对并发/并行意味着什么？ 同样是围绕着“避免共享的可变状态”。当多个线程同时访问数据时，如果数据是不可变的，它们就不会互相“抢夺”着修改数据。每个线程都可以放心地读取数据，或者基于现有数据创建新的数据副本，而不用担心其他线程会在这期间改变它。这极大地简化了并行程序的编写和推理。例如，在很多函数式语言中，集合（List, Map, Set）的修改操作实际上返回的是一个新的集合，而不是原地修改。
3. 一等公民的函数（FirstClass Functions）: 函数在函数式编程中可以像普通值一样被传递、赋值、存储在数据结构中，甚至作为另一个函数的返回值。
对并发/并行意味着什么？ 这使得将计算任务抽象成“函数对象”，然后轻松地将这些函数分发给不同的执行单元变得非常容易。你可以构建一个“任务列表”，然后用一个并发的执行引擎去遍历这个列表，并按需将列表中的函数并行执行。像 `map`, `filter`, `reduce` 这样的高阶函数，本身就非常适合并行化，因为它们操作的是独立的元素，可以独立地在不同线程上进行。
4. 声明式风格（Declarative Style）: 函数式编程倾向于描述“做什么”（What），而不是“怎么做”（How）。你关注的是最终结果，而不是具体的执行步骤和状态变更。
对并发/并行意味着什么？ 这种抽象层级使得底层运行时环境（Runtime）有更大的空间去优化执行策略。运行时可以根据可用的 CPU 核心数、任务的依赖关系等信息，智能地决定如何将这些声明式的计算任务进行调度和并行执行，而无需程序员过多干预。
那么，“天然支持”究竟是怎样的程度？
“天然支持”不是说写一个简单的函数就能自动满天飞地并行执行。它更像是一种“更适合”，或者说“更不容易出错”。
简化了并行编程的复杂性: 在命令式语言中，开启并行、管理线程、处理共享状态、避免死锁/活锁/竞态条件，是需要非常专业知识和细心才能做好的事情。函数式语言的设计哲学，通过无副作用和不可变性，主动地消除了很多导致这些问题的根源。你不需要写那么多复杂的同步代码。
提供了良好的抽象: 函数式语言提供了一套强大的工具（高阶函数、惰性求值、各种并发模型等），使得构建和管理并发/并行程序更加优雅和高效。例如，许多函数式语言提供了 Actor 模型、Channel 等高级并发抽象，这些抽象本身就考虑了并发场景下的通信和状态管理。
可组合性: 函数的组合能力意味着你可以将小的、并行的单元组合成更大的、并行的系统，而不会引入不必要的复杂性。
举个例子：
假设你要计算一个大型列表的平方和。
命令式语言（伪代码）:
```
total = 0
for i in list:
square = i i
// here, potential to parallelize the loop body
// but 'total' is shared, need a lock to update it safely
synchronized(lock) {
total += square
}
return total
```
你需要显式地管理一个可变变量 `total`，并用锁来保护它。
函数式语言（伪代码，比如 Haskell 或 Scala）:
```
squares = map (x > x x) list
// 'map' can be automatically parallelized by the runtime
total = foldl (+) 0 squares
// 'foldl' (or 'reduce') can also be parallelized if implemented correctly
return total
```
这里，`map` 操作生成了一个新的列表 `squares`，它完全是独立的。`foldl` 操作可以将列表分成多个部分，在不同的核心上计算它们的局部和，然后再将局部和合并。整个过程中，没有共享的可变状态需要手动管理。你只需要表达“对每个元素求平方，然后把结果加起来”，底层的并发执行机制会帮你处理好并行化。
结论：
函数式编程语言的“天然支持并行与并发”并非虚言，而是源于其核心设计原则——无副作用和不可变性——对并发编程的巨大简化。它提供了一个更安全、更易于推理的框架来构建并行系统。但这不意味着可以“闭着眼睛”就写出高效的并行程序，程序员依然需要理解并发的基本概念，并选择合适的函数式抽象来表达并行计算。但相比于命令式语言，函数式语言在“起点”上就为并行和并发提供了更坚实、更便捷的基础。它将并发的挑战从“如何避免错误”转向了“如何更好地利用并发能力”。
网友意见
希望能有实际的例子，请不要用f(g(x))这种等级的来做例子
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