Кратко: оба подхода применимы; OOP даёт понятную модель агрегатов и удобно вписывается в привычные ORM/фреймворки, FP — даёт детерминизм, лучшее разделение чистой логики и побочных эффектов, упрощает параллелизм и аудит. Для банковской системы обычно используют гибрид: чистая функциональная доменная логика + императивная/объектная инфраструктура $хранилище,транзакции,очереди$, а в распределённых сценариях — event sourcing/CQRS или акторную модель.

Ниже — подробное сравнение по ключевым аспектам и практические рекомендации.

1) Модель счёта и транзакции — OOP vs FP $какиепаттерныпредлагаются$

OOP

Типичный паттерн: Aggregate Root $Account$ — объект с полем balance и методами debit/credit/transfer, инварианты проверяются внутри методов.Преимущества: инкапсуляция, естественная модель для разработчиков, удобно с ORM/транзакциями СУБД.Минусы: мутабельность усложняет reasoning при конкуррентном доступе; для масштабирования часто нужны блокировки или внешние транзакции.

FP

Паттерн: чистая функция applyCommand$state,command$ -> Either<Error, NewState + Events>. Состояние неизменно, функции возвращают новые состояния/события.Преимущества: легко тестировать, неблокирующее параллельное применение $оптимистичнаяслияние/CAS$, явные события для аудита.Минусы: нужна инфраструктура для хранения неизменяемых состояний/событий, более непривычно для командного доступа/ORM.

2) Откат $rollback$

OOP

Часто используют ACID-транзакции СУБД: изменения в объекте сохраняются в одной транзакции, при ошибке транзакция откатывается.Просто в односерверных/однобазовых сценариях.Проблема при распределённых операциях $несколькосервисов/баз$ — нужны двухфазные коммиты $плохомасштабируются$ или саги/компенсации.

FP / Event Sourcing

Вместо прямого отката — можно откатить состояние путём реплея событий без определённого удаления $append-only$ или применить компенсирующие события $saga$.Event sourcing + snapshots дают возможность «вернуть назад» или пересчитать состояние, а audit log — источник истины.Минус — сложность реализации компенсаций, миграции событий, стоимость реплея.

3) Аудит и неизменяемость

OOP

Аудит традиционно через логи/таблицы изменений. Лёгко, но часто теряются детали $кто,почему$.Мутабельные записи сложнее проверить на подделку.

FP / Event Log

Append-only событийный журнал — идеален для аудита: каждое действие записано и может быть подписано/хешировано.Позволяет полную реконструкцию истории и детерминированный пересчёт балансов.Минус — объём данных и сложность схем миграции событий.

4) Масштабируемость

OOP

Хорошо для вертикального масштабирования и монолитов.Для горизонтального масштабирования надо разбивать агрегаты $sharding$, избегать глобальных блокировок.Locks/синхронизация могут стать узким местом.

FP

Иммутабельность + pure функции облегчают параллелизм и масштабирование: можно распараллеливать пересчёт, реплицировать read-модели.Event-driven архитектуры $CQRS+eventsourcing$ естественно масштабируются по командам/очередям.Минус — высокая инженерная стоимость, сложность обеспечить консистентность между моделями.

5) Тестируемость

OOP

Юнит-тесты возможны, но часто требуют моков и инъекций зависимостей для тестирования побочных эффектов.Сложнее тестировать конкурентные сценарии из‑за глобальных состояний.

FP

Чистые функции — простые и быстрые юнит-тесты. Лёгкая воспроизводимость и property-based тестирование инвариантов $баланс\ge 0,conservationofmoney$.Эффекты вынесены в один слой $IO/Effectмонады$, что упрощает мокинг и интеграционное тестирование.

6) Безопасность

OOP

Инкапсуляция помогает ограничить доступ к состоянию, но мутабельность увеличивает риск ошибок при concurent access.Злоупотребление глобальными mutable состояниями $кэши,сессии$ — источник уязвимостей.

FP

Иммутабельность снижает вероятность гоночных условий и неконсистентных состояний.Явное моделирование побочных эффектов позволяет централизовать проверку прав/аутентификацию/авторизацию.Event log можно подписывать/хешировать для защиты от изменений.

7) Договорённости о состоянии $consistencycontracts,API/схемы$

OOP

Контракты чаще выражены через методы и инварианты агрегата; версии API обычно меняются вместе с кодом/базой.Миграция состояния в place $schemamigrations$.

FP / Events

Контракты выражены в событиях/типах; схемы событий и read-моделей нужно версионировать.Event schemas и контрактное тестирование $consumer-drivencontracts$ критичны.Явные модели eventual vs strong consistency: CQRS делает разграничение чётким $команднаямодель—сильная,читаемая—eventual$.

8) Практические рекомендации и гибридные паттерны

Используйте чистую функциональную логику для домена:

Команды и события реализованы как ADT/типы.Функции apply$state,command$ -> Result $новоесостояние+события$.Это даёт простые тесты и гарантирует инварианты.

Инфраструктура и интеграция — императивна/объектна:

Сохранение в БД, транзакции, очереди — удобнее реализовать в объектно-ориентированном стиле/сервисах.Транзакционный outbox pattern: поместить события в таблицу в рамках ACID-транзакции вместе с состоянием и затем публиковать асинхронно.

Event Sourcing + CQRS для критичных сценариев

Храните события счёта в append-only журнале $audit$. Читайте через проекцию $readmodel$.Для одношаговых переводов в одной БД можно использовать ACID транзакции; для межсервисных — саги/компенсации.Используйте optimistic concurrency $версионныйномерагрегата$ при записи событий, чтобы избежать блокировок.

Контроль конкурентного доступа

Если используете OOP-агрегаты — ограничьте границы агрегата такими, чтобы транзакции были локальными.Используйте optimistic concurrency + retries, или акторы/STM для упрощения синхронизации.

Безопасность аудита

Подписывайте события $HMAC/цифроваяподпись$ для немодифицируемости.Разграничивайте доступ к журналу и используйте immutable storage $WORM$ для критичных логов.

Примеры сочетаний:

Scala/Java: домен в виде чистых функций/ADT $cats,ZIO,Arrow$, инфраструктура в виде сервисов $Spring,Akka$ + transactional DB + outbox.C#/F#: домен — F# функциональные модули, хранение/интеграция — C# сервисы.Elixir/Erlang: акторная модель реализует агрегаты как процессы $подходближекOOP-актурам,носфункциональнойлогикой$.

9) Конкретные практические паттерны для банковской системы

Для одиночных переводов внутри одной БД: ACID транзакция на уровне агрегата $OOP$ — просто и безопасно.Для переводов между сервисами: saga pattern $компенсации$ или двухфазный коммит только если инфраструктура позволяет.Для аудита и соответствия требованиям $regulatory$: event sourcing + хеширование журналов, регулярный экспорт в immutable storage.Тестирование: property-based тесты для invariants $суммаденегсохраняется$, интеграционные тесты с transactional outbox и consumer contract tests.

10) Что выбрать для банковской системы $рекомендация$

Базовая стратегия:
Доменную логику реализуйте как чистые функции/модели $валидация,применяемыеправила$.Для хранения и обмена событиями используйте append-only журнал $eventstore$ для аудита.Для операций критичной сложности $межсервисныетранзакции$ используйте саги/компенсации и явно договаривайтесь о моделях согласованности.Инфраструктура — OOP/императивная: очереди, БД, хранилища, API-шлюзы.Автоматически тестируйте invariants, используйте контрактные тесты между сервисами и иммутабельность журналов для аудита.

Заключение

OOP хорошо подходит для инкапсуляции состояния, прост в использовании с ORM и ACID; FP даёт лучшие свойства для тестируемости, параллелизма, аудита и безопасности через иммутабельность и чистые функции.Для банковской системы оптимален гибридный подход: чистая функциональная доменная логика + объектно-императивная инфраструктура + event sourcing/CQRS и паттерны вроде transactional outbox и saga для распределённых транзакций.

Если хотите, могу:

привести пример API/подписи функций applyCommand и примеры событий/команд;описать конкретную архитектуру с компонентами $service,eventstore,readmodel,outbox$ и очередями;показать шаблон теста $property-based$ для правила «Баланс не может уйти в отрицательное».