回顾:在生产环境中使用Haskell

2016 年 8 月 29 日

Better 联合创始人 Carl Baatz 发表了一篇博文,总结了他们四年来在生产环境中使用 Haskell 的情况。他写道,在构建服务器端软件时,Haskell 可能“最像是秘密武器了”。Baatz 从四个不同的角度进行了回顾:你们能完成工作吗?在实践中,它会导致延期吗?你们能招聘到开发人员吗?应该有更多的公司使用它吗?

他们构建了一个“每周处理 50 万个操作”的系统。该系统“已经稳定地运行了一年多,没有宕机或维护。”下面是 Baatz 从中学习到的一些经验:

  • 只需要相当有限的知识就可以使用 Haskell 完成构建,但如果希望有非常高的生产力,就需要大量地学习;
  • cabal-install对于初学者而言不太友好,但 Stack 让工作更简单;
  • 生态系统“还不错,但不是很好”;
  • Laziness 使得开发人员需要仔细考虑空间复杂度;
  • Haskell 的类型系统使得代码很容易重构和扩展;
  • Haskell 的类型系统降低了通过单元测试捕获不一致的需要,虽然 Haskell 使用 QuickCheck 对单元测试提供了很好地支持;
  • 招聘程序员比预期容易,许多程序员为使用 Haskell 的前景所吸引。

为了进一步了解他的经验,InfoQ 采访了 Carl Baatz。

在您的博文中,其中有一个观点是,Haskell 让你可以构建一个几乎没有 Bug 的系统。对此,您能更详细地说明下吗?

我不是说系统没有 Bug,但我们目前还没有发现任何 Bug(已经稳定运行了一年多)。我们的工程团队值得赞扬。对于这门语言以及我们如何使用它,我也许可以提供一些有用的信息。

对于初学者而言,Haskell 的类型系统确实可以确保更高程度的一致性,比许多主流语言都高。根据我的经验,在动态类型语言中,Bug 通常是重构导致的“低级”错误:我修改了一个对象的字段属性,但没有将用到它的地方全部更新。在 Haskell 中,编译器会告诉你遗漏了什么,因为你所做的修改改变了对象的类型,使得修改后的对象和以前的使用前提出现了不一致。

该语言还鼓励你使用一种具有“强静态保障(strong static guarantees)”的编程风格。例如,你可以将配置信息一个字符串一个字符串地保存在词典中,然后在使用配置信息的地方处理丢失或无效的条目。不过,具体指定配置类型通常很容易;例如,你可以规定,它必须有一个整数类型的端口。然后,你就可以在任何地方使用它——你知道端口查找不会失败。当然,从磁盘读取配置信息可能会失败,你可以通过退出程序或提供一个默认值来处理那种情况。

另外一个有用的东西是不可变数据和 Purity(限制副作用)。不可变数据是指,我们可以安全地共享值,并把值传递给函数,而不必担心它们在我们不知情的情况下发生变化。限制副作用是指,如果函数执行不可预测的操作,如读取文件和获取随机数(即输入 / 输出),就必须显式标记,并且只能在其他这样的函数中使用。对于这样的输入 / 输出函数,要尽可能地保持简单,将大部分逻辑移到单独的函数中。这样做使得程序推断简单了许多,尤其是当复杂度增加时。

公平地说,我们还应该指出,Haskell 有个地方可能比传统的语言更容易引入 Bug:空间使用。因为 Haskell 是懒惰的,很难推断空间复杂度,那会导致“泄漏”(不是真正的泄漏,而是使用很大的内存)。这不是无法解决的问题,但需要注意跟踪这类情况。

还有更多内容可以介绍,但我要说,前面那些内容就是要点。当然,有许多东西是语言和编译器无法检测的:你的授权模型可靠吗?你的计算正确吗?你的网站显示了恰当的标签吗?

你们没有做 TDD,也没有追求单元测试的完全覆盖。那你们采用什么方法测试变更?你们定义了什么类型的测试?其中哪一种最有价值?

我们使用了一种实用的测试方法:只有当编写测试的成本低于预期的 Bug 修复成本才编写测试。因而,我们针对可能损坏数据库的代码编写了测试,我们在重大部署之前测试性能 / 负载处理。在开发过程中,我们当然也会有 Bug,但我不记得有哪一个成本很高,通常很快就可以修复。特别地,我们可以放心地重构代码,这很关键,不需要测试(这还是得益于 Haskell 的类型系统)。

另一方面,我认为,可以将 Haskell 的类型系统视为一个由编译器运行的测试套件,这还是很有用的。从那个角度来看,Haskell 及其他具有强表达性静态类型系统的语言实际上都有许多“测试”(它们每次编译时都运行),只是,它们不是我们通常所认为的传统测试。

在上市时间方面,Haskell 提供了什么优势,如果有的话?

Haskell 并没有一个像 Ruby 和 JavaScript 那样的库和工具的生态系统,也就无法像 Ruby 和 JavaScript 那样快速地创建一个 Web 项目。因此,它在原型阶段要慢一些。我不认为那是语言的内在缺陷。不过,其生态系统确实是缺少一些我们希望能有的东西。另一方面,在快速编写和修改需要在生产环境中运行的代码时,Haskell 很强大,因为我们可以少写测试,并放心地重构。如果更笼统一点讲,有人可能会认为,Haskell 的初始成本高,而总拥有成本低。我认为,初始成本也可以降低,但我们还没有做到。

如何提供一种更好的 Haskell 开发体验?

第一样东西可能是库。Haskell 的生态系统还不错,但举例来说,不如 Java、Ruby、Python、JavaScript 的生态系统丰富。不过,它也在稳步改善,去年已经取得了重大的进展。然而,质量更高的库和工具肯定会受到欢迎。我认为,随着社区的发展以及更多公司开始在生产环境中使用 Haskell,其生态系统会不断改善(尽管不可否认,有个鸡蛋相生的问题)。

另一样让人们打退堂鼓的东西是文档,其中经常缺少一些人们希望有的东西。不同于类型,许多库即使有文档也很少。此外,我认为,有更多高质量的一般性学习资料也是有好处的。虽然现在已经有一些资料,情况也在改善,但还有很长的路要走。

最后一样东西,我可能得说更好的 IDE。虽然大部分 Haskell 开发人员都对 vim/emacs 感到满意。但我认为,一个现代化的、能够识别 Haskell 类型系统的 IDE 可以降低门槛,对提高生产力也有很大的好处。有些 Haskell IDE 服务器(它会连接到各种文本编辑器和 IDE)相关的工作已在进行当中,那是个积极的信号。不过,关于这一点,有人比我更了解。我从他们那里了解到,一个真正优秀的 IDE 服务器需要对编译器本身做重大修改。因此,可能还需要一段时间。

还有一样东西,有些人可能会把它列为潜在的改进点,就是语言稳定性。即使语言和基础库一次又一次地引入了破坏性变化,并招致了运维负担,但好处是,该语言保持着相对的简洁,改善了日常的工作体验。在我个人看来,那是一种比较好的折衷。不过,有些人可能会不赞同。

Better 成立于 2012 年,旨在构建一个基于云的学习平台,并可以集成到企业现有的学习管理系统。2016 年初,该公司被 GRC Solutions 收购。

查看英文原文: Retrospective: Haskell in Production

2016 年 8 月 29 日 19:00 2262
用户头像

发布了 1008 篇内容, 共 302.3 次阅读, 收获喜欢 269 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

1.Flink任务之间通信开销-6

小知识点

scala 大数据 flink

想不出来问题的你

escray

面试 学习笔记 面试现场

Newbe.Claptrap 框架入门,第三步 —— 定义 Claptrap,管理商品库存

newbe36524

Docker 云计算 微服务 .net core ASP.NET Core

rockchip的yocto编译环境搭建

良知犹存

Linux yocto rockchip

从Vessel到二代裸金属容器,云原生的新一波技术浪潮涌向何处?

华为云开发者社区

Docker 容器 云原生 k8s Vessel

“深化产教融合·共育数字人才”全国产教融合信息化高峰论坛·江苏站成功举办

InfoQ_967a83c6d0d7

顺时针遍历矩阵,提高系统高并发350倍,React Native原理浅析 组件设计原则 安全架构 防火墙ModSecurity John 易筋 ARTS 打卡 Week 14

John(易筋)

ARTS 打卡计划 组件设计原则 React Native 高并发优化

ARTS打卡(20.08.17-20.08.23)

小王同学

代理模式详解

海星

想问面试官什么问题么?

escray

面试 学习笔记 面试现场

utf8字符集下的比较规则

Simon

MySQL 字符集

详解责任链模式

海星

MacOS抓包工具Charles

叉叉敌

ios charles 抓包

Python代码调试指南

王坤祥

Python Python基础

速看!今天我才知道,UUID还分五个版本

麦叔

Java uuid

一家估值20亿美元的公司,竟然没有办公室?

Atlassian速递

远程办公 Atlassian Jira

你期待的薪酬是多少?

escray

面试 学习笔记 面试现场

看智微智能互动录播系统如何建设“三个课堂”

InfoQ_967a83c6d0d7

6. 二十不惑,ObjectMapper使用也不再迷惑

YourBatman

json Jackson ObjectMapper

要刷LeetCode了,才发现自己连时间复杂度都不懂

海星

算法 LeetCode

并发神器CSP的前世今生

soolaugust

go 并发编程 并发

【Elasticsearch 技术分享】—— ES 常用名词及结构

liuzhihang

Java 搜索引擎 elastic ES Lucene Elastic Search

我与游戏相伴【自我访谈2】

叶阳夏烟

系列 游戏 访谈录 剧情游戏 仙剑奇侠传

关于Aborted connection告警日志的分析

Simon

MySQL MySQL错误日志

前端科普系列(2):Node.js 换个角度看世界

vivo互联网技术

node.js 前端

架构师训练营第十一周作业

Melo

ARTS打卡Week 11

teoking

Docker 安装及配置镜像加速

哈喽沃德先生

Docker 容器 微服务 容器技术 容器化

解读 Reference

浮白

ThreadLocal Reference ReferenceQueue Finalizer WeakHashMap

浅谈 GET 和 POST 区别

叉叉敌

面试题 post GET

大数据技术思想入门(三):分布式文件存储的流程

Jeffy

Java 大数据 hadoop 分布式

13.9k Star, 3.6k Fork,技术人如何从0到1打造成功的开源软件

13.9k Star, 3.6k Fork,技术人如何从0到1打造成功的开源软件

回顾:在生产环境中使用Haskell-InfoQ