关于译者：这是一个流淌着沪江血液的纯粹工程：认真，是 HTML 最坚实的梁柱；分享，是 CSS 里最闪耀的一瞥；总结，是 JavaScript 中最严谨的逻辑。经过捶打磨练，成就了本书的中文版。本书包含了函数式编程之精髓，希望可以帮助大家在学习函数式编程的道路上走的更顺畅。比心。
译者团队（排名不分先后）：阿希、blueken、brucecham、cfanlife、dail、kyoko-df、l3ve、lilins、LittlePineapple、MatildaJin、冬青、pobusama、Cherry、萝卜、vavd317、vivaxy、萌萌、zhouyao
第 10 章：异步的函数式（上）
阅读到这里，你已经学习了我所说的所有轻量级函数式编程的基础概念，在本章节中，我们将把这些概念应有到不同的情景当中，但绝对不会有新的知识点。
到目前为止，我们所说的一切都是同步的，意味着我们调用函数，传入参数后马上就会得到返回值。大部分的情况下是没问题的，但这几乎满足不了现有的 JS 应用。为了能在当前的 JS 环境里使用上函数式编程，我们需要去了解异步的函数式编程。
本章的目的是拓展我们对用函数式编程管理数据的思维，以便之后我们在更多的业务上应用。
时间状态
在你所有的应用里，最复杂的状态就是时间。当你操作的数据状态改变过程比较直观的时候，是很容易管理的。但是，如果状态随着时间因为响应事件而隐晦的变化，管理这些状态的难度将会成几何级增长。
我们在本文中介绍的函数式编程可以让代码变得更可读，从而增强了可靠性和可预见性。但是当你添加异步操作到你的项目里的时候，这些优势将会大打折扣。
必须明确的一点是：并不是说一些操作不能用同步来完成，或者触发异步行为很容易。协调那些可能会改变应用程序的状态的响应，这需要大量额外的工作。
所以，作为作者的你最好付出一些努力，或者只是留给阅读你代码的人一个难题，去弄清楚如果 A 在 B 之前完成，项目中状态是什么，还有相反的情况是什么？这是一个浮夸的问题，但以我的观点来看，这有一个确切的答案：如果可以把复杂的代码变得更容易理解，作者就必须花费更多心思。
减少时间状态
异步编程最为重要的一点是通过抽象时间来简化状态变化的管理。
为说明这一点，让我们先来看下一种有竞争状态（又称，时间复杂度）的糟糕情况，且必须手动去管理里面的状态：
var customerId = 42;
var customer;
lookupCustomer( customerId, function onCustomer(customerRecord){
var orders = customer ? customer.orders : null;
customer = customerRecord;
if (orders) {
customer.orders = orders;
}
} );
lookupOrders( customerId, function onOrders(customerOrders){
if (!customer) {
customer = {};
}
customer.orders = customerOrders;
} );
回调函数 onCustomer(..) 和 onOrders(..) 之间是互为竞争关系。假设他们都在运行，两者都有可能先运行，那将无法预测到会发生什么。
如果我们可以把 lookupOrders(..) 写到 onCustomer(..) 里面，那我们就可以确认 onOrders(..) 会在 onCustomer(..) 之后运行，但我们不能这么做，因为我们需要让 2 个查询同时执行。
所以，为了让这个基于时间的复杂状态正常化，我们用相应的 if-声明在各自的回调函数里来检查外部作用域的变量 customer。当各自的回调函数被执行，将会去检测 customer 的状态，从而确定各自的执行顺序，如果 customer 在回调函数里还没被定义，那他就是先运行的，否则则是第二个运行的。
这些代码可以运行，但是他违背了可读性的原则。时间复杂度让这个代码变得难以阅读。
让我们改用 JS promise 来把时间因素抽离出来：
var customerId = 42;
var customerPromise = lookupCustomer( customerId );
var ordersPromise = lookupOrders( customerId );
customerPromise.then( function onCustomer(customer){
ordersPromise.then( function onOrders(orders){
customer.orders = orders;
} );
} );
现在 onOrders(..) 回调函数存在 onCustomer(..) 回调函数里，所以他们各自的执行顺序是可以保证的。在各自的 then(..) 运行之前 lookupCustomer(..) 和 lookupOrders(..) 被分别的调用，两个查询就已经并行的执行完了。
这可能不太明显，但是这个代码里还有其他内在的竞争状态，那就是 promise 的定义没有被体现出来。如果 orders 的查询在把 onOrders(..) 回调函数被 ordersPromise.then(..) 调用前完成，那么就需要一些比较智能的 东西 来保存 orders 直到 onOrders(..) 能被调用。 同理，record （或者说customer）对象是否能在 onCustomer(..) 执行时被接收到。
这里的 东西 和我们之前讨论过的时间复杂度类似。但我们不必去担心这些复杂性，无论是编码或者是读（更为重要）这些代码的时候，因为对我们来说，promise 所处理的就是时间复杂度上的问题。
promise 以时间无关的方式来作为一个单一的值。此外，获取 promise 的返回值是异步的，但却是通过同步的方法来赋值。或者说， promise 给 = 操作符扩展随时间动态赋值的功能，通过可靠的（时间无关）方式。
接下来我们将探索如何以相同的方式，在时间上异步地拓展本书之前同步的函数式编程操作。
积极的 vs 惰性的
积极的和惰性的在计算机科学的领域并不是表扬或者批评的意思，而是描述一个操作是否立即执行或者是延时执行。
我们在本例子中看到的函数式编程操作可以被称为积极的，因为它们同步（即时）地操作着离散的即时值或值的列表/结构上的值。
回忆下：
var a = [1,2,3]
var b = a.map( v => v * 2 );
b; // [2,4,6]
这里 a 到 b 的映射就是积极的，因为它在执行的那一刻映射了数组 a 里的所有的值，然后生成了一个新的数组 b 。即使之后你去修改 a ，比如说添加一个新的值到数组的最后一位，也不会影响到 b 的内容。这就是积极的函数式编程。
但是如果是一个惰性的函数式编程操作呢？思考如下情况：
var a = [];
var b = mapLazy( a, v => v * 2 );
a.push( 1 );
a[0]; // 1
b[0]; // 2
a.push( 2 );
a[1]; // 2
b[1]; // 4
我们可以想象下 mapLazy(..) 本质上 “监听” 了数组 a，只要一个新的值添加到数组的末端（使用 push(..)），它都会运行映射函数 v => v * 2 并把改变后的值添加到数组 b 里。
注意： mapLazy(..) 的实现没有被写出来，是因为它是虚构的方法，是不存在的。如果要实现 a 和 b 之间的惰性的操作，那么简单的数组就需要变得更加聪明。
考虑下把 a 和 b 关联到一起的好处，无论何时何地，你添加一个值进 a 里，它都将改变且映射到 b 里。它比同为声明式函数式编程的 map(..) 更强大，但现在它可以随时地变化，进行映射时你不用知道 a 里面所有的值。
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