函数式编程的性能表现有其优势和局限性：
优势
简洁性和可读性：函数式编程使用不可变数据和纯函数，使得代码更加简洁直观，易于理解和维护。
并发性：由于不可变性和纯函数的特性，函数式编程天然支持并发性，可以轻松实现并行处理，从而提高程序的性能。
可测试性：纯函数没有副作用，输入相同总是会产生相同的输出，这使得函数式代码更容易进行单元测试。
惰性求值：函数式编程中的惰性求值机制可以推迟计算，仅在需要时才进行，从而节省计算资源。
局限性
性能开销：不可变性可能导致大量的对象创建和销毁，降低性能。此外，纯函数无法缓存返回值，可能导致重复计算。
学习曲线陡峭：函数式编程范式与传统的面向对象编程不同，需要一段时间的学习才能掌握。
内存开销：由于不可变状态，函数式编程可能会创建大量对象，从而增加内存开销。
调试困难：由于不可变性和惰性求值，函数式代码有时难以调试。
实际应用中的性能表现
在实际应用中，函数式编程的性能表现可能因具体场景和实现方式而异。例如，在Java中，函数式编程方法（如使用Stream API）在处理大数据集时可能比命令式方法更高效，因为Stream API可以利用并行性。然而，在某些情况下，如数组排序，函数式方法的性能可能比命令式方法慢8毫秒。
结论
函数式编程在性能方面既有优势也有局限性。它的简洁性、可读性和并发性使得它在某些场景下非常有用，特别是在处理大数据和并行计算时。然而，性能开销、学习曲线和内存使用也可能是需要考虑的因素。在选择是否使用函数式编程时，应根据具体的应用场景和需求进行权衡。对于需要高性能和低延迟的应用，可能需要结合其他编程范式和优化技术来达到最佳效果。