代码热部署
过去要在 Windows上安装更新，重启计算机是难免的，而且还不只一次，即使是安装了一个新版的媒体播放器。Windows XP 大大改进了这一状态，但仍不理想（我今天工作时运行了Windows Update，现在一个烦人的图标总是显示在托盘里除非我重启一次机器）。Unix系统一直以来以更好的模式运行，安装更新时只需停止系统相关的组件，而不是整个操作系统。即使如此，对一个大规模的服务器应用这还是不能令人满意的。电信系统必须100%的时间运行，因为如果在系统更新时紧急拨号失效，就可能造成生命的损失。华尔街的公司也没有理由必须在周末停止服务以安装更新。
理想的情况是完全不停止系统任何组件来更新相关的代码。在命令式的世界里这是不可能的。考虑运行时上载一个Java类并重载一个新的定义，那么所有这个类的实例都将不可用，因为它们被保存的状态丢失了。我们可以着手写些繁琐的版本控制代码来解决这个问题，然后将这个类的所有实例序列化，再销毁这些实例，继而用这个类新的定义来重新创建这些实例，然后载入先前被序列化的数据并希望载入代码可以恰到地将这些数据移植到新的实例。在此之上，每次更新都要重新手动编写这些用来移植的代码，而且要相当谨慎地防止破坏对象间的相互关系。理论简单，但实践可不容易。
对函数式的程序，所有的状态即传递给函数的参数都被保存在了堆栈上，这使的热部署轻而易举！实际上，所有我们需要做的就是对工作中的代码和新版本的代码做一个差异比较，然后部署新代码。其他的工作将由一个语言工具自动完成！如果你认为这是个科幻故事，请再思考一下。多年来 Erlang工程师一直更新着他们的运转着的系统，而无需中断它。
机器辅助的推理和优化
函数式语言的一个有趣的属性就是他们可以用数学方式推理。因为一种函数式语言只是一个形式系统的实现，所有在纸上完成的运算都可以应用于用这种语言书写的程序。编译器可以用数学理论将转换一段代码转换为等价的但却更高效的代码[7]。多年来关系数据库一直在进行着这类优化。没有理由不能把这一技术应用到常规软件上。
另外，还能使用这些技术来证明部分程序的正确，甚至可能创建工具来分析代码并为单元测试自动生成边界用例！对稳固的系统这种功能没有价值，但如果你要设计心房脉冲产生器 (pace maker)或空中交通控制系统，这种工具就不可或缺。如果你编写的应用程序不是产业的核心任务，这类工具也是你强于竞争对手的杀手锏。
23.4.3 函数式编程的缺点
闭包的副作用
非严格函数式编程中，闭包可以改写外部环境（在上一章中我们已经见过了），这带来了副作用，当这种副作用频繁出现并经常改变程序运行环境时，错误就变得难以跟踪。
