Transducer是转换reduction过程的高阶函数，通过组合map、filter等操作为单一遍历流程，避免中间数组生成，提升性能。它返回接收reducer并返回增强reducer的函数，如map转换单元值，filter控制流入，再通过compose组合多个转换逻辑，最终在reduce中一次性执行，适用于数组、Observable等支持reduce的数据结构，实现高效、可复用、可组合的数据处理 pipeline。
Transducer 是函数式编程中一个强大但容易被忽视的概念，尤其在处理数据转换流程时表现出极高的抽象能力和性能优势。它能将多个操作（如 map、filter、reduce）组合成一个高效的过程，避免创建中间数组，同时保持代码的可读性和可复用性。
什么是 Transducer
Transducer 字面意思是“转换器”，但它不是直接转换数据，而是转换 reduction 过程。它是一个高阶函数，接收一个 reducer 函数作为输入，返回一个新的 reducer 函数。这个新函数可以在不依赖具体数据结构的情况下，完成多种变换逻辑的组合。
传统方式中，我们这样处理数组：
[1, 2, 3, 4, 5].map(x => x * 2)
.filter(x => x > 5);
这会生成一个中间数组（map 的结果），然后再 filter。而使用 transducer，可以将 map 和 filter 的逻辑合并为一个遍历过程，直接 reduce 完成，无中间结构。
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Transducer 的核心结构
一个 transducer 返回的是一个函数，该函数接受一个 reducer（如 (acc, x) => ...），返回一个增强版的 reducer。这个增强的 reducer 在每次累积时，先应用自己的转换逻辑，再交给原 reducer 处理。
例如，实现一个 map 的 transducer：
function map(f) {return function(reducer) {
return function(acc, x) {
return reducer(acc, f(x));
};
};
}
filter 的 transducer：
function filter(pred) {return function(reducer) {
return function(acc, x) {
if (pred(x)) {
return reducer(acc, x);
}
return acc;
};
};
}
如何组合与使用 Transducer
Transducer 的真正威力在于组合。你可以把多个转换函数 compose 起来，形成一个复合的 transducer。
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先定义一个简单的函数组合工具：
function compose(...fns) {return fns.reduce((a, b) => x => a(b(x)));
}
然后组合 map 和 filter：
const transducer = compose(map(x => x * 2),
filter(x => x > 5)
);
接着应用到 reduce 中：
const result = [1, 2, 3, 4, 5].reduce(transducer((acc, x) => {acc.push(x);
return acc;
}), []);
result 得到 [6, 8, 10]，整个过程只遍历一次，没有中间数组。
Transducer 的优势与适用场景
Transducer 解耦了“转换逻辑”和“数据结构”。这意味着同一个 transducer 可以用于数组、List、Observable 甚至 generator。只要目标支持 reduce 操作，就能使用。
优点包括：
- 性能更高：避免多次遍历和中间数组
- 逻辑可复用：transducer 不关心输入输出结构
- 易于组合：通过函数组合构建复杂流程
- 延迟计算：类似惰性求值，适合大数据流处理
在需要处理大量数据或追求极致性能的场景下，比如数据管道、事件流处理、DSL 构建中，transducer 是非常合适的工具。
基本上就这些，理解起来不难，但需要跳出“链式调用”的惯性思维，从“转换过程”本身去思考问题。
