Кратко сравню три парадигмы по моделированию операций банка (вклад, перевод, отклонение по правилу): ключевые проектные решения, тестируемость, ограничения и компромиссы для реальной системы.
1) Объектно‑ориентированный (ООП)
- Модель:
- Сущности как объекты с состоянием и методами: например, класс Account с методами deposit(amount), transfer(to, amount).
- Подход: инкапсуляция состояния, поведение внутри объекта, события/транзакции как методы.
- Пример сигнатур: $\text{Account}.deposit:(Money)\to \text{Result}$, $\text{Account}.transfer:(AccountId,Money)\to \text{Result}$.
- Проектные решения:
- Сильный акцент на моделировании предметной области через объекты/иерархии.
- Транзакционные границы часто в сервисах/репозиториях; объекты хранятся в БД через ORM.
- Политики отклонения можно внедрять через Strategy/Policy объекты или цепочку обязанностей.
- Тестируемость:
- Юнит‑тесты методов; удобны mock/spy для внешних зависимостей.
- Сложнее тестировать глобальную согласованность при мутируемом состоянии (нужны интеграционные тесты).
- Ограничения:
- Общая мутабельность усложняет воспроизводимость и параллельность.
- Сквозная видимость состояния усложняет аудит и откат.
- Большие иерархии/мутирующие объекты приводят к хрупкому коду.
- Когда выбирать:
- Команда ориентирована на OOP, много CRUD/ORM, нужно быстро прототипировать поведение объекта.
- Компромисс: держать чистые сервисы/политики отдельно, минимизировать глобальную мутацию, использовать транзакции БД.
2) Функциональный (FP)
- Модель:
- Данные неизменяемы; операции — чистые функции, возвращающие новый агрегат/события или Error.
- Пример сигнатур: $\text{deposit}:(Account,Money)\to \text{Either<Error,Account>}$, $\text{transfer}:(Account,Account,Money)\to \text{Either<Error,(Account,Account)>}$.
- Правила отклонения — чистые предикаты: $\text{rule}:(Operation,Context)\to Bool$.
- Проектные решения:
- Разделение "функционального ядра" (чистой логики) и "эффектного края" (IO, БД, сети).
- Варианты хранения: event sourcing (события как источник истины) или immutable snapshots.
- Комбинация монад эффектов / эффектных систем для транзакций, логирования.
- Тестируемость:
- Отличная: чистые функции легко юнит‑тестировать; детерминированность даёт воспроизводимость и property‑tests.
- Property‑based тестирование (QuickCheck) хорошо подходит для правил (например, invariants баланса).
- Ограничения:
- Нужно хорошо управлять эффектами; библиотечные артефакты (монады, эффектные системы) усложняют входной порог.
- Миграция существующей мутабельной архитектуры трудна.
- Производительность и тесная интеграция с ORMs могут потребовать адаптеров.
- Когда выбирать:
- Требуется высокая надежность, формализуемая логика правил, масштабируемость для concurrency.
- Компромисс: практическая смесь — функциональное ядро + императивные адаптеры для БД/инфраструктуры.
3) Логический (декларативный) подход (Prolog, правило‑движки)
- Модель:
- Правила и факты как декларация: операции проверяются и выводятся через дедукцию.
- Правила отклонения естественно описываются как декларативные факты/правила.
- Пример: $\text{reject}(Op)\leftarrow \text{rule\_violated}(Op,Rule).$ - Проектные решения:
- Политику/валидации выносить в правило‑движок/DSL; ядро операций вызывает движок для разрешения.
- Хорошо подходит для сложных правил соответствия, комплайенса, и экспертных систем.
- Тестируемость:
- Можно юнит‑тестировать набор правил; хороши сценарные тесты и тесты покрытия логик вывода.
- Однако отладка не всегда тривиальна (порядок вывода, неявные зависимости).
- Ограничения:
- Неэффективен для тяжёлых stateful транзакций и сложной логики работы с внешними эффектами.
- Масштабирование большого набора правил может быть проблемой; объясняемость вывода важна.
- Интеграция с БД и транзакциями требует императивного фасада.
- Когда выбирать:
- Когда правила часто меняются, их нужно динамически обновлять или управлять ими бизнес‑командой.
- Компромисс: держать правила в движке, но операции и транзакции реализовать в FP/OO обёртке.
Резюме: компромиссы и практический выбор для реальной системы
- Практичный гибрид: функциональное ядро (чистые операции/варианты ошибок, событие‑ориентированная модель) + императивная инфраструктура (DB, очереди) + declarative rule engine для бизнес‑политик.
- Причины: функциональный код даёт тестируемость и формальные инварианты; rule engine даёт гибкость для часто меняющихся политик; императивный слой нужен для ACID/интеграции.
- Технические рекомендации:
- Описывать операции как чистые функции: $\text{operation}:(State,Input)\to \text{Either<Error,(State,Events)>}$.
- Хранить изменения через события (event sourcing) или явные транзакции, чтобы обеспечить аудит/откат.
- Политики — декларативные правила, применяемые до применения состояния; логирование причины отклонения для объяснений.
- Тестирование: unit‑tests для функций, property‑tests для invariants (баланс не уходит в минус без овердрафта), интеграционные тесты для транзакций, контракт‑тесты для rule engine.
- Компромиссы, которые я бы сделал:
- Не тянуть всю систему в чистый Prolog/логический стиль — слишком сложно для интеграции. Использовать правила как сервис/DSL.
- Не делать всё в императивном ООП с мутируемым состоянием — потеря гарантий; вместо этого использовать иммутабельные структуры на уровне доменной логики.
- Баланс между строгими типами/чистой функцией и «практичностью» — использовать типовую безопасность там, где критично (валюта, операции), и pragmatic adapters для внешних систем.
Если хотите, могу кратко показать пример API/псевдокода в выбранном стиле (ООП/FP/Logic) для операции перевода.