scalaz-stream库的主要设计目标是实现函数式的I/O编程（functional I/O）。这样用户就能使用功能单一的基础I/O函数组合成为功能完整的I/O程序。还有一个目标就是保证资源的安全使用（resource safety）：使用scalaz-stream编写的I/O程序能确保资源的安全使用，特别是在完成一项I/O任务后自动释放所有占用的资源包括file handle、memory等等。我们在上一篇的讨论里笼统地解释了一下scalaz-stream核心类型Process的基本情况，不过大部分时间都用在了介绍Process1这个通道类型。在这篇讨论里我们会从实际应用的角度来介绍整个scalaz-stream链条的设计原理及应用目的。我们提到过Process具有Emit/Await/Halt三个状态，而Append是一个链接stream节点的重要类型。先看看这几个类型在scalaz-stream里的定义：
case class Emit[+O](seq: Seq[O]) extends HaltEmitOrAwait[Nothing, O] with EmitOrAwait[Nothing, O] case class Await[+F[_], A, +O]( req: F[A] , rcv: (EarlyCause \/ A) => Trampoline[Process[F, O]] @uncheckedVariance , preempt : A => Trampoline[Process[F,Nothing]] @uncheckedVariance = (_:A) => Trampoline.delay(halt:Process[F,Nothing]) ) extends HaltEmitOrAwait[F, O] with EmitOrAwait[F, O] case class Halt(cause: Cause) extends HaltEmitOrAwait[Nothing, Nothing] with HaltOrStep[Nothing, Nothing] case class Append[+F[_], +O]( head: HaltEmitOrAwait[F, O] , stack: Vector[Cause => Trampoline[Process[F, O]]] @uncheckedVariance ) extends Process[F, O]
我们看到Process[F,O]被包嵌在Trampoline类型里，所以Process是通过Trampoline来实现函数结构化的，可以有效解决大量stream运算堆栈溢出问题（StackOverflowError）。撇开Trampoline等复杂的语法，以上类型可以简化成以下理论结构：
1 rait Process[+F[_],+O] 2 case object Cause 3
4 case class Emit[O](out: O) extends Process[Nothing, O] 5
6 case class Halt(cause: Cause) extends Process[Nothing,Nothing] 7
8 case class Await[+F[_],E,+O]( 9 req: F[E], 10 rcv: E => Process[F,O], 11 preempt: E => Process[F,Nothing] = Halt) extends Process[F,O] 12
13 case class Append[+F[_],+O]( 14 head: Process[F,O], 15 stack: Vector[Cause => Process[F,O]]) extends Process[F,O]
我们来说明一下：
Process[F[_],O]：从它的类型可以推断出scalaz-stream可以在输出O类型元素的过程中进行可能含副作用的F类型运算。
Emit[O]（out: O)：发送一个O类型元素；不可能进行任何附加运算
Halt(cause: Cause)：停止发送；cause是停止的原因：End-完成发送，Err-出错终止，Kill-强行终止
Await[+F[_],E,+O]：这个是运算流的核心Process状态。先进行F运算req，得出结果E后输入函数rcv转换到下一个Process状态，完成后执行preempt这个事后清理函数。这不就是个flatMap函数结构版嘛。值得注意的是E类型是个内部类型，由F运算产生后输入rcv后就不再引用了。我们可以在preepmt函数里进行资源释放。如果我们需要构建一个运算流，看来就只有使用这个Await类型了
Append[+F[_],+O]：Append是一个Process[F,O]链接类型。首先它不但担负了元素O的传送，更重要的是它还可以把上一节点的F运算传到下一个节点。这样才能在下面节点时运行对上一个节点的事后处置函数(finalizer)。Append可以把多个节点结成一个大节点：head是第一个节点，stack是一串函数，每个函数接受上一个节点完成状态后运算出下一个节点状态
一个完整的scalaz-stream由三个类型的节点组成Source(源点)/Transducer(传换点)/Sink(终点)。节点间通过Await或者Append来链接。我们再来看看Source/Transducer/Sink的类型款式：
上游：Source >>> Process0[O] >>> Process[F[_],O]
中游：Transduce >>> Process1[I,O]
下游：Sink/Channel >>> Process[F[_],O => F[Unit]], Channel >>> Process[F[_],I => F[O]]
我们可以用一个文件处理流程来描述完整scalaz-stream链条的作用：
Process[F[_],O]，用F[O]方式读取文件中的O值，这时F是有副作用的
>>> Process[I,O]，I代表从文件中读取的原始数据，O代表经过筛选、处理产生的输出数据
>>> O => F[Unit]是一个不返回结果的函数，代表对输入的O类型数据进行F运算，如把O类型数据存写入一个文件
/>> I => F[O]是个返回结果的函数，对输入I进行F运算后返回O，如把一条记录写入数据库后返回写入状态
以上流程简单描述：从文件中读出数据->加工处理读出数据->写入另一个文件。虽然从描述上看起来很简单，但我们的目的是资源安全使用：无论在任何终止情况下：正常读写、中途强行停止、出错终止，scalaz-stream都会主动关闭开启的文件、停止使用的线程、释放占用的内存等其它资源。这样看来到不是那么简单了。我们先试着分析Source/Transducer/Sink这几种类型的作用：
1 import Process._ 2 emit(0) //> res0: scalaz.str