函数式编程模式强调纯代码（pure code），主要实现方式是使用不可变数据结构，目的是函数组合（composability）最终实现函数组件的重复使用。但是，如果我们在一个函数p内部使用了可变量（mutable variables），如果函数的输入参数e是纯代码，那么表达式p(e)同样是纯代码的，因为函数的调用者是无法接触到函数内部申明的这些可变量的。不过，这样的做法会造成函数的臃肿代码，因为在函数内部是无法实现函数组合的，无法重复使用函数组件，实际上又违背了FP的宗旨。Scalaz提供了专门解决可变量使用问题的方法，能保证即使在并行运算的环境内各线程无法影响相互间的可变量，即ST Monad。
Scalaz的可变量分两种：一个内存地址STRef或一个可变数组STArray。我们先看看它们在源代码中的定义：effect/ST.scala
/**Mutable variable in state thread S containing a value of type A. [[http://research.microsoft.com/en-us/um/people/simonpj/papers/lazy-functional-state-threads.ps.Z]] */
sealed trait STRef[S, A] {
protected var value: A /**Reads the value pointed at by this reference. */
def read: ST[S, A] = returnST(value) /**Modifies the value at this reference with the given function. */
def mod[B](f: A => A): ST[S, STRef[S, A]] = st((s: Tower[S]) => {
value = f(value);
(s, this)
}) /**Associates this reference with the given value. */
def write(a: => A): ST[S, STRef[S, A]] = st((s: Tower[S]) => {
value = a;
(s, this)
}) /**Synonym for write*/
def |=(a: => A): ST[S, STRef[S, A]] =
write(a) /**Swap the value at this reference with the value at another. */
def swap(that: STRef[S, A]): ST[S, Unit] = for {
v1 <- this.read
v2 <- that.read
_ <- this write v2
_ <- that write v1
} yield ()
}
...
/**Mutable array in state thread S containing values of type A. */
sealed trait STArray[S, A] {
def size: Int
def z: A
implicit def manifest: Manifest[A] private lazy val value: Array[A] = Array.fill(size)(z) import ST._ /**Reads the value at the given index. */
def read(i: Int): ST[S, A] = returnST(value(i)) /**Writes the given value to the array, at the given offset. */
def write(i: Int, a: A): ST[S, STArray[S, A]] = st(s => {
value(i) = a;
(s, this)
}) /**Turns a mutable array into an immutable one which is safe to return. */
def freeze: ST[S, ImmutableArray[A]] = st(s => (s, ImmutableArray.fromArray(value))) /**Fill this array from the given association list. */
def fill[B](f: (A, B) => A, xs: Traversable[(Int, B)]): ST[S, Unit] = xs match {
case Nil => returnST(())
case ((i, v) :: ivs) => for {
_ <- update(f, i, v)
_ <- fill(f, ivs)
} yield ()
} /**Combine the given value with the value at the given index, using the given function. */
def update[B](f: (A, B) => A, i: Int, v: B) = for {
x <- read(i)
_ <- write(i, f(x, v))
} yield ()
}
我们看到STRef和STArray都定义了write,mod,update这样有副作用的操作函数，它们都返回了ST[S,STRef[S,A]]类型的结果。ST是个Monad，我们可以从源代码中证实：
/**
* Purely functional mutable state threads.
* Based on JL and SPJ's paper "Lazy Functional State Threads"
*/
sealed trait ST[S, A] {
private[effect] def apply(s: Tower[S]): (Tower[S], A) import ST._ def flatMap[B](g: A => ST[S, B]): ST[S, B] =
st(s => apply(s) match {
case (ns, a) => g(a)(ns)
}) def map[B](g: A => B): ST[S, B] =
st(s => apply(s) match {
case (ns, a) => (ns, g(a))
})
}
ST与State Monad极其相似，备有map和flatMap，所以是个Monad，能支持for-comprehension。我们可以通过ST的for-comprehension实现STRef,STArray操作函数的组合，因为这些操作函数的返回结果都是ST类型的。但write,mod这些操作函数有个共同的奇怪现象：它们都没有调用过S类型的值，直接按传入就输出去了。这正是ST Monad如何命名的：ST又可以被称为State Tag，也就是说每一项操作都有独立的状态类型S，如果S类型有所不同的话是无法调用操作函数的。而for-comprehension是一种串型流程，能保证线程之间不会交叉运行，相互影响各自的可变量。ST Monad与State Monad最大的不同是它没有run方法，也就是我们无法用ST的内部方法来获取ST[S,A]的A值。我们先看看STRef和STArray的一些用例：
import scalaz._
import Scalaz._
import effect._
import ST._
object st {
def e1[S] = for {
r <- newVar[S]()
x <- r.mod {_ + }
} yield x //> e1: [S]=> scalaz.effect.ST[S,scalaz.effect.STRef[S,Int]] def e2[S] = for {
r <- newVar[S]()
x <- r.mod {_ + }
y <- x.read
} yield y //> e2: [S]=> scalaz.effect.ST[S,Int] def e3[S] = for {
arr <- newArr[S,Int](,)
_ <- arr.write(,)
_ <- arr.write(,)
_ <- arr.update ((a: Int,b: Int) => a + b, , )
r <- arr.freeze
} yield r //> e3: [S]=> scalaz.effect.ST[S,scalaz.ImmutableArray[Int]]
newVar[S](3)以状态S新建一个Int存放地址并存入值3。mod操作返回ST[S,STRef[S,Int]]，返回的是个地址（reference），而read返回的是ST[S,Int]，则是个值。首先注意e1[S],e2[S],e3[S]它们都附带了独立状态标签S。
现在我们需要从ST Monad里把运算结果取出来。从上面的分析我们可能面对两种方式：ST[S,A], ST[S,STRef[S,A]]。从ST[S,A]里取出的是一个A类型的值，而从ST[S,STRef[S,A]]里取出的是个内存地址。可以预见，如果我们通过某些方式能获取一个内存地址的话，就有可能在函数体外对地址内的值进行修改，也就造成了副作用的产生。Scalaz的解决方法是通过高阶类参数多态（2nd-rank parameteric polymorphism）,利用编译器（compiler）对ST[S,STRef[S,A]]这样的读取操作进行拒绝编译。下面我们看看示范结果：
runST(new Forall[({type l[x] = ST[x, Int]})#l]{def apply[S] = e2[S]})
//> res0: Int = 5
//runST(new Forall[({type l[x] = ST[x, Int]})#l]{def apply[S] = e1[S]})
//type mismatch; found : scalaz.effect.ST[S,scalaz.effect.STRef[S,Int]] required: scalaz.effect.ST[S,Int]
e1返回ST[S,STRef[S,A]]，表达式new Forall[({type l[x] = ST[x, Int]})#l]{def apply[S] = e1[S]}无法通过编译。在这里Forall是个高阶类参数多态类，定义如下：
/** A universally quantified value */
trait Forall[P[_]] {
def apply[A]: P[A]
}
我们再重新组织一些上面的代码，使大家可以看的更清楚一点：
type ForallST[A] = Forall[({type l[x] = ST[x,A]})#l]
runST(new ForallST[Int]{ def apply[S] = e2[S] }) //> res0: Int = 5
//runST(new ForallST[Int]{def apply[S] = e1[S]})
//type mismatch; found : scalaz.effect.ST[S,scalaz.effect.STRef[S,Int]] required: scalaz.effect.ST[S,Int]
从错误信息可以得出：编译器期待的类型是ST[S,Int], ST[S,STRef[S,Int]]是产生类型错误。利用高阶类参数多态类f，只有new Forall { def apply[A] >>> ST[S,A] }这样的款式才能通过编译。
与State Monad比较，ST Monad并不包含为获取运算值而设的run函数。ST Monad在类型外定义了读取运算值的函数runST。
runST方法的定义如下：
/**Run a state thread */
def runST[A](f: Forall[({type λ[S] = ST[S, A]})#λ]): A =
f.apply.apply(ivoryTower)._2
State Monad获取运算值的方式是这样的：someState.run(svalue)，svalue是个S类型值，是状态初始值。我们已经了解到所有的变量操作函数都没有使用S类型值，所以上面的f.apply.apply(ivoryTower)中这个ivoryTower是个没有意义的随意类型值，我们不需要注入任何S值去获取运算结果值。