1. 什么是状态
让我们从最简单的例子开始理解状态的本质。
想象两种不同的计算方式：
有状态的计数器：就像一个记账本，每次调用都会在之前的基础上累加。第一次调用返回1，第二次返回2，第三次返回3……它"记住"了之前发生的一切，每次的输出都依赖于历史。
无状态的加法器：就像一个计算器的加法功能，给它输入2和3，无论何时、无论调用多少次，结果永远是5。它不知道也不关心之前发生了什么，每次都是全新的计算。
这个区别看似简单，却是理解整个系统设计的关键。用数学语言表达：
- 无状态：Output = f(Input)
- 有状态：Output = f(Input, History)
2. 生活中的状态
为了更好理解，看看生活中的例子：
银行账户是有状态的。你的余额是所有历史交易的累积结果。银行必须记住每一笔存取款，否则你的钱就消失了。
汇率转换是无状态的。100美元换人民币，只需要知道当前汇率，不需要知道你上次换了多少。
对话是有状态的。当朋友说"还记得昨天那件事吗？"，需要共同的记忆才能继续。
翻译是无状态的。把"Hello"翻译成"你好"，不需要知道之前翻译过什么。
这个区别看似简单，却深刻影响着系统设计的方方面面。
3. 分布式时代的必然选择
2000年，Roy Fielding在博士论文《Architectural Styles andthe Design of Network-based Software Architectures》 中提出REST架构，将无状态作为核心约束。他的理由很简单：在分布式系统中，状态是扩展性的敌人。
对比两种设计：
- 有状态：服务器记住用户会话，但请求被分配到其他服务器时就失效了。需要在所有服务器间同步会话，复杂且昂贵。
- 无状态：每个请求携带JWT令牌，包含所有必要信息。任何服务器都能处理，可随意增减服务器。
这就是为什么 REST 能支撑互联网规模的应用——以无状态为前提的设计降低了横向扩容的复杂度，成为互联网级系统的基础实践之一。
4. 如何选择？一个简单的判断标准
我最喜欢用这个问题来判断：
"如果系统崩溃重启，用户能接受从零开始吗？"
- 编译器崩溃了？重新编译就行 → 无状态
- 游戏崩溃了？存档丢失不可接受 → 有状态
- 搜索崩溃了？重新搜索就行 → 无状态
- 购物车崩溃了？商品丢失很恼人 → 有状态
这个简单的问题能帮你快速定位系统的本质需求。
5. 混合策略：现实世界的智慧
无状态和有状态，看上去是布尔变量true/false般的两个完全对立的值。但这其实是中文语境里的一个误解——英文的 stateless/stateful 并非“无/有状态”的二元开关，更像 -less/-ful 的“程度词”：强调依赖的轻重与记录方式的取舍，而非是否“完全没有/完全存在”。
6. 最常见的模式：无状态计算 + 有状态存储
这就像餐厅的运营模式：服务员（无状态）可以随时换班，任何服务员都能为任何桌子服务；但收银系统（有状态）必须准确记录每一笔账单。应用服务器是无状态的，可以随意扩展；数据库是有状态的，负责持久化。
现代云架构几乎都采用这种模式：
- 无状态的API服务器 → 有状态的数据库
- 无状态的Lambda函数 → 有状态的DynamoDB
- 无状态的容器 → 有状态的Redis缓存
7. 不同场景，不同选择
这不是技术优劣的绝对判断，而是设计哲学的不同选择。每种方案都有其最适合的场景：
Cursor的向量索引适合创意编程场景——当你大概知道要什么但不确定具体名称时，语义搜索能帮你探索代码库。它特别适合学习新项目或寻找灵感。
JetBrains的传统索引是企业级开发的黄金标准——当你需要可靠的重构、精确的类型检查、复杂的代码导航时，经过20年打磨的索引系统无可替代。
Claude Code的grep方案则是Unix哲学的现代传承——当你重视简单、可控、可组合时，当你需要绝对的确定性和隐私保护时，这种"原始"的方案反而是最先进的选择。
8. 无状态之美：在AI时代的新意义
Claude Code的选择，让我们重新思考什么是"智能"。 在一个AI无处不在的时代，真正稀缺的不是智能，而是可预测性；不是功能的丰富，而是行为的确定；不是记住一切，而是知道何时遗忘。
这就是为什么grep在2025年依然重要，为什么Unix哲学历经50年依然闪光，为什么Claude Code的"倒退"其实是一种清醒。
简单的工具活得最久，"健忘"的设计最自由。
9. Unix
“Unix革命：管道的哲学（1973）”。
Unix更侧重“正交设计”、“组合很实用（组合比集成实用）”