很难说 fp 和 oo 孰优孰劣，应该依场景合理选择使用。倘若从这个角度出发，scala 就体现出好处了，毕竟它同时支持了 oo 和 fp 两种设计范式。
从设计角度看，我认为 oo 更强调对象的自治，即每个对象承担自己应该履行的职责。倘若在编码实现时能遵循“自治”原则，就不容易设计出贫血对象出来。fp 则更强调函数的分治，即努力保证函数的纯粹性和原子性，对一个大问题进行充分地分解，分别治理，然后再利用函数的组合性完成职责的履行，即所谓“通过增量组合建立抽象”。
我最近正在编写的一个需求场景，正好完美地展现了这两种不同范式的设计威力。我要实现的是一个条件表达式树的验证和解析，这棵树的节点分为两种类型：
condition groupconditioncondition group 作为根节点，可以递归嵌套 condition group 和 condition，如下图所示：
对条件表达式树的验证主要是避免出现非法节点，例如不支持的操作符，不符合要求的条件值，不合理的递归嵌套，空节点等。若验证不通过则需要提供错误信息，并返回给前端 400 的 badrequest。解析时，必须保证节点是合规的，解析后的结果为满足 sql 语法中 where 条件子句的字符串。
针对表达式数的合规性验证，我选择了 fp 的实现方式。为何做出这样的选择？试剖析整个验证行为，可以分解为如下的验证逻辑：
对表达式树的验证对当前 condition 节点的验证对当前 condition group 节点的验证可以看到，分解出来的处于同一层次的验证逻辑，彼此之间是完全正交的，获得的结果互相不受影响。同时，这些“原子”的验证逻辑又可以组合起来，形成更高粒度的正交的验证，例如对 condition 和 condition group 的验证，彼此独立，组合起来却又可以形成对整个表达式树的验证。
考虑函数的 side effect，应尽量做到无***这更选择选择 fp 的方式，且 scala 自身提供了try[t]类型，可以避免在函数中抛出具有***的异常。try[t]是一个 monad，可以支持 for comprehension 对函数进行组合。
由于验证逻辑彼此正交，对函数的实现就变得非常纯粹而简单，不用考虑太多外在的因素。只要设计好函数的接口，函数可以专心做自己的事情。
对 condition 当前节点的验证对 condition 的验证相对简单，只需要分别针对操作符和条件值进行验证即可。如下是**实现：
trait conditionvalidator yield result对 conditiongroup 当前节点的验证这里对 conditiongroup 的验证仅仅针对当前节点，不用去考虑 conditiongroup 的嵌套，那是对表达式树的验证，属于另一个层次。把这一职责的边界明确界定，**实现就变得非常的简单：def validateoperator(condition: condition): try[boolean] =
def validatevalues(condition: condition): try[boolean] =
if (condition.values.isempty) return failure(error)
if (condition.operator.isbetween &&condition.values.size !=2) return failure(error)
if (condition.operator.iscommon &&condition.values.size !=1) return failure(error)
success(true)
implicit class stringoperator(operator: string)
trait conditiongroupvalidator yield result对表达式树的验证对表达式树的验证相对复杂，因为牵涉到递归，尤其是从性能考虑，需要使用尾递归（tail recursion）。关于尾递归的知识，在我之前的博客《艾舍尔的画手与尾递归》中已有详细介绍，这里不再赘述。阅读下面的**实现时，注意尾递归方法def validateconditionsize(group: conditiongroup): try[boolean] =
group.logicoperator.tolowercase match
def validatelogicoperator(group: conditiongroup): try[boolean] =for conditiongroup"))
recursevalidate()的第二个参数，其实就是关键的 accumulator。trait criteri**alidator extends conditionvalidator with conditiongroupvalidator ")注意，在函数expr match
validateconditiongroup(group).flatmap(_ recursevalidate(group.conditions, success(true)))
def validateexpression(expr: conditionexpression): try[boolean] =expr match
validate()中，实际上是验证 conditiongroup 当前节点的函数validateconditiongroup()与尾递归方法recursevalidate()的组合。至于validateexpression()函数的引入，不过是为了避免不必要的类型判断和强制类型转换罢了。
我最初也曾尝试依旧采用 fp 方式实现解析功能。思索良久，发现要实现起来困难重重。最主要的障碍在于：每个解析行为返回的结果都会影响到别的节点，进而影响整个表达式。例如，为了保证解析后 where 子句的语法合规，需要考虑为每个节点解析的结果添加小括号。
当对整个表达式树进行递归解析时，每次返回的结果无法直接作为 accumulator 的值。如果在当前递归层添加了小括号，由于该层次下的子节点还未得到解析，就会导致小括号范围有误；如果不添加小括号，就无法界定各个层次逻辑子句的优先级，导致筛选结果不符合预期。换言之，其中的关键在于每个解析操作并非正交的，因此无法对函数进行“分治”的拆解。
倘若站在 oo 的角度去思考，则对条件表达式的解析，实际就是对各个节点的解析。由于解析行为需要的数据是各个节点对象已经具备的，遵循信息专家模式，就应该让节点对象自己来履行职责，这就是所谓的“对象的自治”。而从抽象层面进行分析，虽然各个节点拥有的数据不同，解析行为的实现也不尽相同，却都是在完成对自身的解析。于是，我们通过conditionexpression完成对不同节点类型的抽象。此时，condition group 是表达式树的枝节点，而 condition 则是表达式树的叶子节点。如下图所示，不恰好是 composite 模式的体现么？
我们首先需要定义conditionexpression抽象。这里之所以定义为抽象类，而非 trait，是为了支持 json 解析的多态，与本文无关，这里不再解释。
abstract class conditionexpression )"若采用自顶向下的设计方法来看待整个功能，则表达式树的验证与解析属于两个不同的职责，遵循“单一职责原则”，我们应该将其分离。在进行验证时，无需考虑解析的逻辑；在开始解析表达式树时，也无需负担验证合法性的包袱。分则简易，合则纠缠不清。只有进行了合理地“分治”后然后再组合，景色就大不相同了：case _
s"($expr)"
case class condition(fieldname: string, operator: string, values: list[string], datatype: string) extends conditionexpression '"
case "number" =value
case _ value
val correctvalues = values.map(v =>handlevalue(v, datatype))
val expr = operator.tolowercase() match and $"
case "in" =
case _ s"$
s"($
trait criteriaparser extends criteri**alidator就我个人而言，我认为 oo 与 fp 并不是势如水火的天敌，也无需发出“既生瑜何生亮”的慨叹，非得比出胜负。本文的例子当然仅仅是冰山一角地体现了 oo 与 fp 各自的优势。善于面向对象思维的，不能抱残守缺，闭关自守。函数式思维的大潮挡不住，也不必视其为洪水猛兽，反而应该主动去拥抱。精通函数式编程的，也不必过于炫技，夸大函数式思维的重要性，就好似要“一统江湖”似的。
无论面向对象还是函数思维，用对了才是对的。
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