Существует своеобразное явление, охватившее современную разработку программного обеспечения, словно бешеный сурок — ореховую фабрику. Все говорят об неизменяемости. Она есть в каждом достойном внимания фреймворке JavaScript, она заложена в философию React, она — основа Redux, и проповедники функционального программирования не затыкаются о ней на конференциях. Но вот неудобная правда, которую никто не хочет признавать: мы коллективно превратили неизменяемость в культ карго, ревностно копируя ритуалы, не до конца понимая, какую проблему мы на самом деле решаем.

Я не говорю, что неизменяемость — это плохо. Я говорю, что мы создали вокруг неё всю эту мистику, которая скрывает более простую реальность: неизменяемость — это фундаментально страх перед состоянием. И этот страх, хотя и не совсем беспочвенный, превратил нас в разработчиков, которые обращаются с управлением состоянием, как с радиоактивным материалом, который мы обрабатываем щипцами, сделанными из неизменяемых констант.

Позвольте мне объяснить, что я имею в виду, и почему ответ на вопрос в заголовке скорее «да, но также нет, но также мы упускаем суть», чем простое утверждение.

Парадокс в основе нашей одержимости

Вот что-то дикое: чем больше мы одержимы неизменяемостью, тем сложнее становится наше управление состоянием. Подумайте о Redux. Мы ревностно придерживаемся неизменяемости. Каждое изменение состояния должно создавать новый объект. Но затем нам нужны middleware для обработки побочных эффектов (Thunk, Saga). Нам нужны селекторы, чтобы предотвратить ненужные перерисовывания. Нам нужны паттерны нормализации для обработки вложенных данных. Нам нужны библиотеки вроде Immer, чтобы неизменяемость не ощущалась как написание Java 2005 года.

Мы, по сути, создали машину Рубе Голдберга, чтобы избежать того, чего мы боимся: понимания переходов состояния.

Неизменяемость — это не решение сложности управления состоянием. Это симптом того, что у нас нет хорошего способа подумать об этом с самого начала.

Чего мы на самом деле боимся

Давайте будем честны в том, что пугает разработчиков, когда они думают об изменяемом состоянии:

Проблема общих ссылок: представьте себе такую ситуацию. У вас есть объект, представляющий пользователя. Этот объект живёт в состоянии вашего приложения. Теперь десять различных функций имеют ссылки на этот объект. Одна функция изменяет его. Другая функция читает его. Третья функция кэшировала старую версию. Внезапно у вас появляются тихие ошибки, которые проявляются в компонентах пользовательского интерфейса, которые, казалось бы, не должны ломаться.

Это настоящий злодей. Не само состояние. Не само изменение. А непредсказуемые изменения состояния из непредсказуемых мест.

Кошмар отладки: с изменяемым состоянием отслеживание источника изменения становится похоже на работу детектива в нуар-фильме, где каждый подозреваемый виновен. Что-то изменилось. Но когда? Где? Почему? Если у вас есть механизм журналирования — отлично, но теперь вы добавили накладные расходы. Если нет, вы шагаете по коду, пытаясь найти момент, когда ваши данные пошли наперекосяк.

Вопрос параллелизма: в мире JavaScript нам в основном дают свободный пропуск из-за цикла событий. Но в многопоточных средах или распределённых системах общее изменяемое состояние становится поистине катастрофическим. Два потока, изменяющие одни и те же данные одновременно? Добро пожаловать в город неопределённого поведения, население: ваш отчёт об ошибках в 3 часа ночи.

Это реальные проблемы. И неизменяемость решает их. Но она решает их, идя на компромисс: вы получаете предсказуемость, но теряете простоту.

Истинная природа неизменяемости

Вот что такое неизменяемость на самом деле, без философии и шумихи:

Неизменяемость — это архитектурное ограничение, которое меняет простоту на предсказуемость.

Когда вы делаете данные неизменяемыми, вы говорите: «Вместо того чтобы модифицировать этот объект, я создам новый с нужными изменениями». Это имеет глубокие побочные эффекты:

  • История версий становится бесплатной: вам не нужно строить систему отмены/повторения. Предыдущие версии ваших данных всё ещё существуют в памяти (или вы можете сохранить ссылки на них).
  • Параллельный доступ становится безопасным: если разные части вашего кода работают с одними и теми же данными, они не могут затоптать друг друга, потому что никто не может изменить общую ссылку.
  • Тестирование становится предсказуемым: чистые функции с неизменяемыми входными данными не имеют скрытых побочных эффектов. При одинаковых входных данных они всегда выдают одинаковый результат.
  • Отладка становится проще: вы можете логировать состояние до и после, не беспокоясь о том, что что-то изменило вашу ссылку, пока вы не смотрели.

Но вот тёмная сторона, о которой редко говорят подробно:

  • Накладные расходы на хранение взрываются: каждое изменение создаёт новую версию. Без тщательной сборки мусора вы расходуете оперативную память, как будто её неограниченно.
  • Производительность может упасть: операции, которые были O(1) обновлениями на месте, становятся O(n) копиями. Это важно, когда вы обрабатываете массивные наборы данных.
  • Сложность пропитывает вашу архитектуру: теперь вам нужны политики хранения, стратегии структурного разделения и тщательное управление памятью.

Практический взгляд на компромиссы

Позвольте мне показать вам, как выглядят эти компромиссы в коде:

Подход с изменяемым состоянием (опасный ярлык)

// Управление состоянием с изменяемым состоянием — просто, но пугающе
const userState = {
  name: 'Алиса',
  email: '[email protected]',
  settings: {
    theme: 'dark',
    notifications: true
  }
};
function updateTheme(newTheme) {
  userState.settings.theme = newTheme; // Прямое изменение
}
function logUserState(label) {
  console.log(label, userState);
}
// Это кажется нормальным, пока...
const stateRef = userState; // Опс, общая ссылка
updateTheme('light');
logUserState('After update'); 
// Оба userState и stateRef показывают новую тему
// Они — один и тот же объект. Здесь прячутся ошибки.

Проблема коварна. Если stateRef был передан в другой модуль, кэширован где-то или использован другим системным компонентом, теперь у вас есть скрытое расхождение состояний.

Подход с неизменяемым состоянием (надёжная крепость)

// Управление состоянием с неизменяемым состоянием — многословно, но надёжно
const userState = Object.freeze({
  name: 'Алиса',
  email: '[email protected]',
  settings: Object.freeze({
    theme: 'dark',
    notifications: true
  })
});
function updateTheme(state, newTheme) {
  // Возвращает новый объект, никогда не изменяет оригинальный
  return {
    ...state,
    settings: {
      ...state.settings,
      theme: newTheme
    }
  };
}
const newState = updateTheme(userState, 'light');
console.log('Original:', userState.settings.theme); // 'dark' - не изменено
console.log('New:', newState.settings.theme); // 'light'

Теперь у вас есть два отдельных объекта. Никаких сюрпризов. Оригинал не изменён. Вы можете их сравнивать. Вы можете вернуться назад. Вы можете логировать оба. Это обещание неизменяемости.

Но обратите внимание на шаблонный код. И это простые данные. Представьте себе обработку глубоко вложенных структур с массивами и сложными связями. Вот где на сцену выходят библиотеки неизменяемости.

Компромиссный подход (прагматичное срединное положение)

// Использование Immer для структурного разделения — лучшее из обоих миров?
import produce from 'immer';
const userState = {
  name: 'Алиса',
  email: '[email protected]',
  settings: {
    theme: 'dark',
    notifications: true
  }
};
const newState = produce(userState, draft => {
  // Внутри produce вы свободно изменяете черновик
  draft.settings.theme = 'light';
  // Immer обнаруживает изменение и создаёт неизменяемые копии
});
console.log('Original:', userState.settings.theme); // 'dark'
console.log('New:', newState.settings.theme); // 'light'

Это то, где на самом деле живёт современная разработка. Мы используем семантику неизменяемости с изменяемыми операциями под капотом, полагаясь на библиотеки для обработки механики.

Аргумент распределённых систем (где неизменяемость побеждает убедительно)

Есть одна область, где неизменяемость не просто желательна; она необходима: распределённые системы и дата-лейки.

Рассмотрим конвейер обработки данных. У вас есть несколько сервисов, читающих и записывающих в общее хранилище. Если вы разрешите изменения данных на месте, вы получите условия гонки, несогласованные состояния и риск повреждения данных.

Но с неизменяемой семантикой добавления только новых данных?

Хронология неизменяемых операций:
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ Данные   │ │ Обновлены│ │ Обновлены│ │ Обновлены│
│ v0.0     │ │ v0.1     │ │ v0