使用Scala,功能范式对于分析实时数据是否有意义？

例如,在分析实时股票市场数据时,我向客户公开了一种方法

def onTrade(Trade: Trade) {
}

客户可以选择从计算交易数量,计算平均值,存储高低,价格比较等方面做任何事情.我公开的方法不会返回任何东西,客户端经常使用vars和mutable结构进行计算.例如,当计算总交易时,他们可能会做这样的事情

var numTrades = 0

def onTrade(Trade: Trade) {
    numTrades += 1
}

单个onTrade电话可能需要做6到7个不同的事情.有什么办法可以调和这种灵活性与功能范式吗？换句话说,返回类型,vals和nonmutable数据结构

解决方法

您可能需要查看 Functional Reactive Programming.使用FRP,您可以将您的交易作为一系列事件来表达您的交易,并将整个流程作为整体操纵,而不是一次只关注一个交易.

然后,您将使用各种组合器构建新流,例如可以返回交易数量或迄今为止看到的最高价格.

上面的链接包含几个Haskell实现的链接,但是也可能有几个可用的Scala FRP实现.