Java 函数式编程噩梦：可维护性陷阱、逻辑碎片化与领域模型缺失

1. 引言

最近在维护一个旧模块时，深感痛苦，看代码跟解谜一样。复杂的代码也看过，像Spring、RocketMQ、Dubbo、Netty等框架的源码，虽然复杂，但是实现的思路以及整体架构非常清晰，看完你不会感觉痛苦，反而还有恍然大悟，拍案叫绝的感觉。而项目中的这些代码代码出自一位曾经热衷 Java 函数式编程的前同事之手，模块中充满了 Lambda 表达式、函数式接口、泛型回调，处处都是函数式编程的痕迹。

这个模块的需求迭代的比较多，里面充斥着各种抱怨需求的注释，这里截取其中一小部分：

/**
 * 文档给的格式，分隔符有时用波浪线有时用中划线，
 * 有时分隔符左右有空格有时又没有，
 * 而且文字跟示意图还他妈不一样，
 * 这里就随便取一种，爱咋咋地
 */
...
/**
 * 一个时间要改来改去，真他妈恶心
 * <a href...
 */
        ...

/**
 * 类型  0：日期/时间段 1：选项
 * 真恶心啊，，这个scene
 */
private int scene;
...

而现在，我一边读着代码也在一遍抱怨，因为除了很容易读懂这些注释之外，读懂代码本身很头疼。

为了搞清楚一个业务流程，我不得不画了多张流程图、来回跳转十几个代码文件，只为还原出一条本应简单直白的执行路径。那Cursor不是很牛逼嘛，我尝试让它去梳理这个代码，输出流程图，梳理了很多细节出来，但是还是很多关键逻辑漏掉了，最后搞的我的Cursor账号都达到速率限制了：

只能继续硬着头皮看，果然，复杂的东西还是要人才能看懂，AI根本不想看这种代码…

读完这套代码，我只想说：我真的开始讨厌 Java 里的函数式编程了。怎么形容这种感觉呢你们才能切身体会呢？假设我们用罐子来装任何东西，包括水，酒，零食，小bian，甚至也可以拿来做马桶：

有一天，你想喝酒，于是去找罐子。你打开了第一个罐子，捞了下，发现里面装的是零食，于是继续打开第二个罐子，又捞了下，是液体，于是喝了一口，发下味儿不对，立刻吐掉…接着打开第三个罐子，也是液体，喝了一口，嗯，这味对了，是酒。

有些函数式代码阅读体验就是这样的。在这些代码面前，什么软件设计思想都不复存在了，有时候我甚至会怀疑函数式编程是三体人派来干扰人类软件行业的发展的智子。

“计算机科学从来就没有存在过，将来也不会存在。 ”

---- 程序员

可是函数式编程真的有错吗？

自从 Java 8 引入了函数式编程特性（如 Lambda 表达式、函数式接口和 Streams API）后，不少开发者开始在项目中广泛使用这些新工具。然而，随之而来的一个问题是：业务逻辑被拆分得四分五裂，散落在十几个地方，通过层层回调和调用串联起来，代码变得异常难懂。 很多人开始吐槽，“这代码看得头大，Java已经时区了它的优势了！到底是函数式编程的错，还是我们用错了方式？”

本文我将从我自己的视角，客观分析 Java 中函数式编程的利弊，探讨问题根源，并尝试回答：“函数式编程到底做错了啥？”

2. 函数式编程的好：简洁、高效与并发优势

在骂人之前，不是一般要先表扬下别人吗？所以我先来说说函数式编程的好。

我承认函数式编程为 Java 带来了一些显著的优点，提高了编程效率。

2.1 代码更简洁，减少样板代码

借助 Lambda 表达式，许多过去必须定义匿名内部类的场景（如线程运行、集合排序或事件处理）如今可以用几行代码搞定。这种简洁性让代码看起来更干净，开发效率更高。

比如，在Java 8 之前，排序需要这么写：

// Java 7 及更早版本：使用匿名内部类排序
List<String> names = Arrays.asList("arthinking", "itzhai", "Java架构杂谈");
Collections.sort(names, new Comparator<String>() {
    @Override
    public int compare(String o1, String o2) {
        return o1.compareTo(o2);
    }
});

但是，自从Java 8开始，就可以更简单的书写了：

1
2
3

// Java 8+：用 Lambda 表达式排序
List<String> names = Arrays.asList("arthinking", "itzhai", "Java架构杂谈");
names.sort((a, b) -> a.compareTo(b));

代码量少了很多。

2.2 Streams API 提升集合操作表达力

函数式风格鼓励使用 Streams 来进行集合数据处理，可以使用连贯的 map、filter、reduce 等操作一步步构建数据管道，使意图表达清晰。对于复杂的数据转换流程，函数式写法往往比传统 for 循环更加直观。

下面通过一个“订单处理”的示例来对比传统 for 循环和 Streams 操作：

class Order {
    private String id;
    private double total;
    private boolean completed;
    // 构造、Getter/Setter 省略
}

// 1. 传统 for 循环：
//    从 orders 中筛选出已完成的订单，提取它们的总额并求和
List<Order> orders = // … 初始化
double totalRevenue = 0;
for (Order o : orders) {
        if (o.isCompleted()) {
totalRevenue += o.getTotal();
    }
            }
            System.out.println("总成交额: " + totalRevenue);

函数式编程写法：

//    用 filter 过滤、mapToDouble 提取数值、sum 归约求和
double totalRevenue = orders.stream()
                .filter(Order::isCompleted)        // 保留已完成的订单
                .mapToDouble(Order::getTotal)      // 提取订单金额
                .sum();                            // 求和
System.out.println("总成交额: " + totalRevenue);

代码量一下子少了。

2.3 鼓励不可变性和纯函数，减少副作用

函数式编程倡导避免共享可变状态，多写纯函数。这种理念有助于降低 bug 概率。在 Java 中使用纯函数来达到逻辑复用，可以减少 bug，因为有时可以避免创建过多的类。纯函数输出仅取决于输入，不依赖隐藏状态，因此更易于推理和测试。

下面是通过使用函数式接口来构造一些无状态的功能：

import java.util.*;
import java.util.function.*;

public class FunctionalInterfaceDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 1. Function<T,R>：将一种类型映射为另一种类型
        Function<String, Integer> toInt = Integer::valueOf;
        System.out.println("字符串“123”转换为整数 → " + toInt.apply("123"));

        // 2. BiFunction<T,U,R>：对两个输入做处理并返回结果
        BiFunction<Integer, Integer, Integer> sum = (a, b) -> a + b;
        System.out.println("5 + 7 = " + sum.apply(5, 7));

        // 3. Predicate<T>：对输入做布尔判断
        Predicate<String> nonEmpty = s -> s != null && !s.isEmpty();
        System.out.println("“” 非空？ → " + nonEmpty.test(""));

        // 4. Consumer<T>：对输入执行某种操作（无返回值）
        Consumer<String> printer = System.out::println;
        printer.accept("这是通过 Consumer 打印的一行文字");

        // 5. Supplier<T>：不接受输入，产生一个结果
        Supplier<UUID> uuidSupplier = UUID::randomUUID;
        System.out.println("随机 UUID → " + uuidSupplier.get());

        // 6. 自定义函数式接口：转换器
        @FunctionalInterface
        interface Converter<F, T> {
            T convert(F from);
        }
        Converter<String, String> toUpper = String::toUpperCase;
        System.out.println("“hello” → " + toUpper.convert("hello"));

        // 7. 综合示例：用 Predicate + Consumer 批量处理列表
        List<String> items = Arrays.asList("apple", "", "banana", "cherry", null);
        process(
                items,
                nonEmpty,           // 过滤非空字符串
                s -> System.out.println("有效项: " + s)  // 打印每一个有效项
        );
    }

    /**
     * 演示如何把 Predicate 和 Consumer 组合起来对列表做过滤和处理
     */
    static <T> void process(List<T> list, Predicate<T> filter, Consumer<T> action) {
        for (T elem : list) {
            if (filter.test(elem)) {
                action.accept(elem);
            }
        }
    }
}

这样就可以在不创建新的类的情况下，很方便的复用这些不同的操作了。

2.4 并发与性能潜力

Java 8 的 Streams 提供了并行流处理的简便机制。例如，可以轻松地将流转换为并行模式，利用多核 CPU 提升处理速度。同时，像集合的分组统计这样的操作在函数式风格下也更简单（Java 提供了很方便的 groupBy 功能）。

都说Java代码写起来很啰嗦，但是以上种种优点使得函数式编程范式对 Java 开发者充满诱惑：更少的样板、更强的表达力以及潜在的性能提升，谁不想要呢？

如下，是一个使用并行流处理集合的例子：

List<String> fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "avocado", "blueberry", "apricot");

// 并行流 + 按首字母分组计数
Map<Character, Long> countByFirstChar = fruits
        .parallelStream()
        .collect(Collectors.groupingBy(
                s -> s.charAt(0),        // 以首字母分组
                Collectors.counting()     // 统计每组元素个数
        ));
        
        System.out.println(countByFirstChar);

好处就说这么多了，坏处接了下来我要重点说。

3. 函数式编程的不好

逻辑分散，滥用函数式让代码难以理解

问题往往不在“用不用函数式”，而在于用得太猛、用错了地方。尤其是当我们在一些并不适合的场景里硬套函数式风格时，代码的可读性可能瞬间跳崖。

比如：一段原本能用三五行命令式代码搞定的逻辑，被拆成了一堆小函数和 Lambda 回调，看代码的人得像侦探一样一路点进去、再点进去、还得记着上一层是干嘛的，才能拼出完整流程。 这就是那个广为流传的词——“函数式噩梦”。

尤其当函数式用到极端的时候，情况只会更糟：函数里返回函数，函数接收函数，再套个 Lambda，一不小心就绕出个闭环。 递归里还带点 curry 风，一不留神你都不记得自己在看哪一层了。

如果一次简单的处理流程，被拆成了十几个 Lambda，小到 x -> x + 1、大到 map().flatMap().filter() 的组合拳，那阅读代码的人真的是在碎片之间来回穿梭，像在刷“技术版抖音”。点了五十个函数进去，还不一定能拼出程序到底在做什么，逻辑早就被打得七零八落了。

这里我给一个经过简化的例子。假设我们有一个服务需要处理“新增”和“更新”操作。开发者为了避免代码重复，决定用一个通用方法配合不同的Lambda来应对差异：

class ItemService {
    public void addItem(Item item) {
        if (item == null) return;
        // 新增操作：旧对象不存在，用 null 占位
        process(item, null, (ctx, newUrl, oldUrl) -> formatUrl(ctx, newUrl));
    }

    public void updateItem(Item newItem, Item oldItem) {
        if (newItem == null && oldItem == null) return;
        // 更新操作：提供旧对象的 URL，Lambda 定义更新时的额外逻辑
        process(newItem, oldItem, (ctx, newUrl, oldUrl) -> {
            ctx.markForRemoval(oldUrl);       // 额外步骤：标记旧URL删除
            return formatUrl(ctx, newUrl);    // 然后格式化新URL
        });
    }

    private void process(Item newItem, Item oldItem,
                         UrlHandler urlHandler) { // UrlHandler 为函数式接口
        Context ctx = buildContext(newItem, oldItem);
        String resultUrl = urlHandler.handle(ctx, newItem.getUrl(),
                oldItem != null ? oldItem.getUrl() : null);
        // ... 执行通用的写入逻辑，将 resultUrl 保存等 ...
    }
}

上述代码中，为了避免新增和更新流程中重复的部分，开发人员抽取了一个 process 方法，把差异部分逻辑通过 UrlHandler 函数式接口传入。在新增场景，用一个简单Lambda直接格式化URL即可；而更新场景下，用另一个Lambda先删除旧URL再格式化。

乍一看，这种设计显得很“优雅”：用函数式把不同的业务差异抽象出来了，没有写两遍类似的代码。然而，可读性却在不经意间受到了损害。因为逻辑被拆分在多个方法和Lambda中，要理解“更新一个 Item”到底做了哪些事，接手人必须在 updateItem、传入的 Lambda 实现，以及 process 方法之间来回跳转思考，才能拼凑出完整流程。业务流程的顺序不再直观线性，而是被分散到不同地方。

这正是我在文章开头抱怨的事情：“理解代码就像在解谜”。

更糟糕的是，如果这样的拆分层级再多一些（比如 process 方法里又调用了更多泛型方法或Lambda），阅读难度会呈指数级上升（很不巧，我正在看的这个模块就是这么做的）。函数式本意是提高抽象和复用，但滥用抽象会导致逻辑碎片化，反而降低代码可读性和维护性。

泛型滥用与领域模型缺失：过度抽象带来的困境

再看看上面的例子，可以发现另一个问题：过度的泛型与抽象，使代码失去了明确的领域模型。为了让 process 方法通用，代码里使用了泛型类型参数和通用的上下文对象 (Context)，再加上一个功能泛化的函数式接口 UrlHandler。从方法签名上，你几乎看不出这个函数究竟服务于什么业务场景——类型参数 T、S、通用 Context 并不能直接表达领域含义，反而让人困惑：“这里处理的到底是商品还是用户？URL 又是什么用途？” 领域概念被隐藏在一堆泛型和函数式接口之后，领域模型变得模糊不清。

在我接手这个项目中，可以看到这种方法签名：

public <T, E> void orchestrate(E currentRecord,
                               E previousRecord,
                               boolean dryRun,
                               Map<String, AuditEntry> auditTrailMap,
                               PipelineExecutor.Callback<T, E> callback) {
    // 初始化上下文：传入当前记录、历史记录、干运行标记和回调函数，
    // 并通过 builder lambda 注入审计信息
    PipelineContext<T, E> context = PipelineContext.<T, E>builder()
            .current(currentRecord)
            .previous(previousRecord)
            .dryRun(dryRun)
            .callback(callback)
            .config(cfg -> cfg.auditEntries(auditTrailMap))
            .build();

    // …在 context 上执行后续复杂流程
}

看到这个段代码，你知道他是干嘛的吗？如果你知道，你应该是这段代码的作者…也许你真能看出点什么来，就是一个罐子，没错，文章开头提到的罐子。可是现在你想拉💩，不知道应该用哪个罐子，怎么办，只能一个一个罐子开开来看，光线不太好的情况下，还得捞出来看看确定是装💩的罐子，免得你的💩污染了你的一罐好酒。

而如果你想吃零食，也是一样的，得每个罐子打开看看摸摸里面是什么，好让自己找到正确装着零食的罐子。

什么软件设计思想，这里统统没有，所有的设计都是一个罐子。

实际上，这种倾向是 Java 引入函数式特性后出现的一种现象：开发者往往把数据和行为拆开，数据通过各种上下文对象、DTO对象在方法之间传递，而行为通过Lambda函数参数注入。久而久之，代码开始呈现出过程化的味道：数据类只是纯粹的容器（充当C语言里的结构体struct），而行为被随意地分组到各种工具类或函数集中。

这种做法让 Java 代码越来越像过程化脚本，没有清晰的面向对象分解，方法和类体积变得更庞大、更复杂。本该绑定在数据对象上的行为，被抽离出去散落各处，破坏了领域模型的完整性和清晰度。

要知道，Java 作为一个面向对象为主的语言，领域建模（Domain Modeling）是其设计核心之一。在做任何需求之前，我都要求开发同事做的第一件事情就是梳理好领域模型，建好模。在良好的OO设计中，数据和行为是绑定在一起的——对象既包含状态也包含操作，这使得代码语义清晰，维护性高。如果一味追求函数式的抽象而忽视领域建模，就会出现现在这种“代码和数据相分离”的现象。

有经验的工程师甚至建议，在Java这类以对象为主的语言中，应尽量避免将行为和数据割裂开来；相反，应通过合理的面向对象分解，把相关的行为封装回所属的对象或模块中。毕竟，面向对象范式发明的初衷之一就是让代码与其作用的对象关联在一起，方便理解和管理。新的项目我都是要求使用DDD的思想去设计开发系统的，这又是另一个课题了，不展开来说了。

总而言之，函数式编程本身并没有错，错在我们如何使用它以及使用的场合。当过度泛化、过度抽象时，代码反而失去了清晰的领域意义，变得难以直观理解。

重要的事情说三遍：

Java架构杂谈

当过度泛化、过度抽象时，代码反而失去了清晰的领域意义，变得难以直观理解。

Java架构杂谈

当过度泛化、过度抽象时，代码反而失去了清晰的领域意义，变得难以直观理解。

Java架构杂谈

当过度泛化、过度抽象时，代码反而失去了清晰的领域意义，变得难以直观理解。

调试与测试的隐患：匿名函数带来的挑战

除了可读性，咱们在大量使用 Lambda 这种匿名函数的时候，调试和测试 也会踩到不少坑。

首先就是调试，真是让人头大。

以前写命令式代码，一步一步执行，流程清清楚楚，调试时打个断点、点点“下一步”，bug 基本藏不住。但换成流式操作或者多层嵌套的 Lambda 呢？就像进了个自动扶梯，还被拉着在里面转圈圈——因为流的执行流程是惰性的，不到最后“终止操作”那一步，前面的转换操作根本不会动。你以为 map() 已经执行了，其实它还在“蓄力中”，等到 collect() 才一口气放出来。

更别提调试时候的堆栈信息了，什么 lambda$123/0x000...，一眼看过去全是乱码，完全找不到是哪段逻辑出错。调 bug 的时候，连“是谁干的”都搞不清楚，真有种被匿名攻击的感觉。

然后是测试。

Lambda 没名字，看着清爽是清爽，但问题是你根本没法单独测它。想写个单元测试？不好意思，Lambda 不能直接调用，只能测试把它包进去的那一整坨逻辑。要不就干脆把 Lambda 提出来变成有名函数，可这不又回到“原始写法”了吗？简洁没了，灵活也丢了。如果你在测试里复制 Lambda 的实现来验证，那就更尴尬了——实现一变，测试没变，测试反而成了假象。

再说说异常处理。

当你用 Lambda 链式处理数据时，某一步爆了个异常，比如某个字段为 null，没判断好直接挂了——控制台啪一下报个错，你看堆栈信息：嗯，Stream 里抛的。具体是哪个 Lambda？哪条数据？不好意思，全靠猜。除非你每一步都手动加 try-catch，或者用 peek() 一步步打点调试，这可比以前累多了。

所以说，虽然函数式编程听起来优雅，但一旦匿名函数用多了，调试和测试就变成了打怪升级——不是不能搞定，而是你得升级装备，练好内功，否则分分钟被“函数黑盒”困住，出不来。

4. 问题出在哪：范式的错，还是滥用的锅？

说到这里，我们终于可以回头回答开头那个灵魂拷问了：这些问题到底是函数式编程的锅，还是我们自己用得太“野”？

说句公道话，真不怪函数式编程。锅更大的一部分，其实是我们没用对地方。 Lambda、Stream 这些新工具确实很强大，但再好的工具也得讲场合、看用法。你说电钻再厉害，也不能用来切菜，对吧？

Java 的本体还是个面向对象语言，函数式只是它的新装备，没打算把原来的“OO 精神”全盘推翻。要不然我们早就全转 Haskell、Clojure 了。但现实是，纯函数式语言虽然理论上很美，但一旦遇到复杂业务场景，写起来就不那么“美丽”了，很多时候脑袋转不过来。你让一堆中后台开发全都按 Haskell 的思路搞业务建模，怕不是要全组抱头痛哭。

Java 引入函数式特性，是为了让你在该用的时候能省事，不是让你随便乱撒糖。硬往 Java 里塞纯函数式风格，结果就跟喝中药泡雪碧似的，听着养生，喝着上头。

很多问题其实源自于我们对函数式优点的“滤镜”太厚。比如为了“纯净”地避免副作用，就不让代码里有一丁点状态变化，所有东西都抽象、再抽象，结果搞出一坨谁都看不懂的“数学表达式”。状态没了？不，状态只是被藏起来了，绕了一圈又偷偷回来了，而且更难找了。状态这个东西你不显式管理，它就会在别的地方搞事情。 最终的复杂度不但没降，反而更高了。

当然，也不能全怪一线开发者“手痒”。有些锅，其实应该由团队整体背。 当年 Java 8 一出来，Lambda 火得一塌糊涂，很多团队就跟追新潮科技一样，赶着用，但没怎么补上相应的培训和规范建设。于是你会在代码库里看到“哪里都能 Stream 一把”，就像哪道菜都得撒把香菜一样，不管合不合适。

如果当时有清晰的准则，比如：Lambda 最多嵌套几层？什么场景必须用显式函数？流式链太长是不是该拆了？再加上 code review 把把关，很多问题根本不会发生。

所以，函数式编程真不是“错”，错的是用它的人太任性。 工具本身没毛病，用得好是神兵利器，用不好就是自掘坟墓。关键看我们有没有那份“拿捏感”。

5. 说在最后

既然问题出在“怎么用”，那不妨来点干货，聊聊我们该怎么更聪明地在 Java 里用函数式编程，把它的优点吃干抹净，问题尽量躲开。

1. 场景要挑对：

函数式风格最适合处理集合类数据的批量操作，比如过滤、映射、统计这些活儿。你用个 stream().filter().map().collect()，看起来又短又清爽。但如果是那种业务流程特复杂、事务控制很多的场景，千万别硬拆成一堆 Lambda 湿答答地堆在一起。逻辑本来就绕，再用 Stream 一搅，真的谁也看不懂了。

一句话总结：集合变换可以“函数式”，业务流程还是“命令式”更踏实。

2. Lambda 要短小精干：

Lambda 是匿名的，不是无敌的。它最好只做一件事、控制在几行内，这样才方便维护和调试。网上有个不成文的建议：Lambda 最好别超过 15 行。你不一定非得卡行数，但有这个意识是好的：一旦 Lambda 写成了“小作文”，那它大概率就该“上户口”（变成有名字的函数）了。

3. 少整链式地狱：

一行代码连 .map().flatMap().filter().peek().collect() 十几个操作，中间还套了 Lambda 嵌套……兄弟，你这是写代码，还是在出奥数题？链可以有，但别太长；嵌套可以有，但别太深。 该断就断，抽个中间变量出来，给步骤起个有意义的名字，读起来省心很多。

4. 别把业务含义丢了：

代码是写给人看的。无论用函数式还是面向对象，都别丢了“这段逻辑在干嘛”这个根本。 我见过太多 Stream + 泛型搞得跟谜语人一样的代码，变量名全是 x、y、z，函数名也叫 process()，鬼知道它在处理啥。真的，命名功夫差，影响不只是阅读，整个领域模型都搭不起来。

宁愿多个小函数分别命名清楚，也别强行“通用化”。别怕重复，有语义、有表达力的重复，远比抽象过头要强。

5. 和面向对象友好相处：

函数式编程和 OO 没冲突，完全可以和平共处，甚至互补得很。

建议的用法是：结构层面靠 OO（类、接口、模块），操作细节上用 FP（Stream、Lambda）。比如一个 OrderService，整体用面向对象设计，但它里面有个方法处理订单列表，这时候用 Stream 来过滤和聚合，既清晰又高效。

直到现在，我还发现很多软件开发人员不知道如何命名好一个变量，我觉得这是不合格的一种表现，甚至缺乏了程序员应有的基本素养。这不是我夸大其词，命名好一个变量，一个类，是构建清晰的领域的基础，应该多补补这块知识。如果为了抽象而引入泛型和通用接口，导致代码失去了领域语义，那可能得不偿失。建议在设计API时，多思考：“调用这个方法的人能否一眼看出它跟业务模型的关系？” 必要时宁可为不同业务场景各写各的函数，也别勉强统一成一个大而全的泛型函数。 也就是说，抽象要适度，确保代码结构仍然贴近领域模型，而不是完全抽象成无形的通用框架。

6. 团队规范真的很重要：

别小看一份“函数式编程使用指南”。比如：流操作链不能超过几层？Lambda 里不能偷偷捕获什么外部变量？什么场景强烈建议用命名函数？这些说清楚了，大家才不会各写各的风格，最终互相看不懂。

Code Review 也别只看逻辑对不对，要多问一句：“看得懂吗？” 如果一个函数式写法让 80% 的同事都皱眉，那就不该上线。

总结一下：函数式编程在 Java 里不是万能药，它更像一把锋利的刀。用得好，效率和优雅兼得；用不好，可能一刀切到自己脚上。关键不是能不能用，而是懂不懂什么时候用、怎么用，才用得漂亮。

说到底，我“讨厌”Java里的函数式编程，其实不是讨厌它本身，而是对它在现实项目里那些“四不像”的用法感到又无奈又心累。

函数式编程本身没做错什么，它带来的抽象能力和表达力，放对了地方真的挺香。但关键就是这句话——放对了地方。 任何范式都有边界，一旦脱离语境、被乱用滥用，那原本的优点就会“反噬”开发者，成了阅读和维护的负担。

我们不是要否定函数式编程，而是要学会拿捏：拥抱它的简洁，也不丢掉 OO 多年磨出来的稳健。在每一段代码面前，多问一句：“我这样写，是让人更容易理解，还是更容易困惑？”如果连自己都犹豫，那就别为了“看起来高级”而勉强上 Lambda、凑链式。

函数式编程没什么原罪，真正该反思的，是我们自己对工具的认知和使用方式。写出优雅代码的关键，从来不是工具本身，而是你怎么用它。

希望这篇文章能给你一点参考，也帮你更好地和函数式编程“和平共处”。毕竟——范式无善恶，关键在人。

如果你也讨厌这种滥用函数式编程的代码，刚好有个同事也喜欢这么写，那么转发给他看看吧！

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