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concept#Softwareentwicklung#Architektur#DevOps#Zuverlässigkeit

Funktionale Programmierung

Ein deklaratives Programmierparadigma, das Berechnungen als Auswertung reiner Funktionen ohne Seiteneffekte modelliert.

Functional Programming ist ein deklaratives Programmierparadigma, das Berechnungen als Auswertung von Funktionen ohne Seiteneffekte modelliert.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

JVM-Ökosystem (Scala, Kotlin mit FP-Bibliotheken)JavaScript/TypeScript (RxJS, Immutable.js)Haskell-Toolchain und Ökosystem

Prinzipien & Ziele

Unveränderlichkeit von DatenReine Funktionen ohne SeiteneffekteKomposition statt Zentralisierung
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Übermäßige Abstraktion führt zu schwer wartbarem Code
  • Fachkräftemangel verzögert Projekte
  • Falsche Anwendung bei IO-intensiven Systemen verschlechtert Performance
  • Beginne klein mit isolierten Modulen und erweitere iterativ.
  • Kapsle Seiteneffekte und halte Kernlogik rein.
  • Nutze starke Typisierung zur Dokumentation von Invarianten.

I/O & Ressourcen

  • Programmiersprache oder Laufzeit mit FP-Unterstützung
  • Testinfrastruktur für isolierte Unit-Tests
  • Schulungen und Leitfäden für Entwickler
  • Reine, kompositionsfähige Module
  • Unveränderliche Datenmodelle
  • Explizite Seiteneffekt-Adapter

Beschreibung

Functional Programming ist ein deklaratives Programmierparadigma, das Berechnungen als Auswertung von Funktionen ohne Seiteneffekte modelliert. Es fördert unveränderliche Daten, reine Funktionen und Komposition, wodurch Testbarkeit, Nebenläufigkeit und formales Reasoning verbessert werden. Es prägt Architektur- und Designentscheidungen in Softwaresystemen.

  • Verbesserte Testbarkeit durch reine Funktionen
  • Besseres Reasoning und formale Eigenschaften
  • Geringere Fehler durch kontrollierte Seiteneffekte

  • Steile Lernkurve für Entwickler ohne FP-Erfahrung
  • Manche Laufzeitoptimierungen und Seiteneffekte sind komplexer zu modellieren
  • Integration mit bestehenden, mutablen Codebasen kann aufwendig sein

  • Defektrate pro 1.000 LoC

    Misst Fehlerdichte als Indikator für Codequalität nach Umstellung auf FP-Prinzipien.

  • Unit-Test-Abdeckung

    Prozentualer Anteil von Funktionen, die durch Unit-Tests, insbesondere reine Funktionen, abgedeckt sind.

  • Latenz und Durchsatz

    Leistungskennzahlen zur Bewertung von Pipelines und nebenläufiger Verarbeitung.

Haskell-Backend-Service

Microservice-Implementierung in Haskell nutzt reine Funktionen und Typsystem zur Fehlervermeidung.

Reactive Streams in Scala

Datenpipeline mit Akka Streams implementiert Transformationsstufen als Funktionen ohne Seiteneffekte.

Frontend mit Redux und reinen Selektoren

UI-Logik durch reine Selektoren und unveränderliche Zustandsbäume testbar und vorhersehbar gemacht.

1

Pilotmodul mit reinen Funktionen identifizieren und extrahieren.

2

Seiteneffekte in Adapter kapseln und Schnittstellen definieren.

3

Automatisierte Tests für reine Funktionen einführen.

4

Tooling und CI-Pipelines für unveränderliche Artefakte anpassen.

5

Schulung und Pair-Programming zur Wissensverteilung durchführen.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Teilweise eingeführte FP-Praktiken ohne Konsistenzregeln
  • Alte mutable Utilities, die Integration erschweren
  • Fehlende Tooling-Unterstützung in CI für FP-spezifische Checks
EinarbeitungszeitTooling-LückenIntegration mit Legacy
  • FP-Prinzipien blind anwenden in Performance-kritischen Schleifen.
  • Alle Seiteneffekte unterdrücken statt sie explizit zu modellieren.
  • Adoption ohne Schulung führt zu inkonsistentem Stil und technischem Schuldenaufbau.
  • Verwechseln von funktionalem Stil mit fehlender Modularität.
  • Zu frühe Optimierung statt klarer, testbarer Modelle.
  • Unzureichende Messung von Laufzeitkosten nach Refactorings.
Verständnis von reinen Funktionen und ImmutabilityFunktionen und höhere OrdungsfunktionenErfahrung mit Test- und Build-Tooling für FP-Sprachen
WartbarkeitNebenläufigkeitTestbarkeit
  • Bestehende mutable Codebasis
  • Echtzeit- oder Hard-Real-Time-Anforderungen
  • Beschränkte Laufzeitoptimierungen in bestimmten Umgebungen