scalaz-stream-fs2是一种函数式的数据流编程工具。fs2的类型款式是：Stream[F[_],O]，F[_]代表一种运算模式，O代表Stream数据元素的类型。实际上F就是一种延迟运算机制：F中间包含的类型如F[A]的A是一个可能会产生副作用不纯代码（impure code）的运算结果类型，我们必须用F对A运算的延迟机制才能实现编程过程中的函数组合（compositionality），这是函数式编程的标准做法。如果为一个Stream装备了F[A]，就代表这个Stream会在处理数据元素O的过程中对O施用运算A，如果这个运算A会与外界交互（interact with outside world）如：文件、数据库、网络等的读写操作，那么这个Stream有数据元素I/O功能的需求。我们可以通过fs2 Stream的状态机器特性（state machine）及F[A]与外界交互功能来编写完整的数据处理（data processing）程序。如果能够在数据库程序编程中善用fs2的多线程运算模式来实现对数据库存取的并行运算，将会大大提高数据处理的效率。我们将在本篇着重讨论fs2在实现I/O程序中的有关方式方法。
首先，我们需要以整体Stream为程序运算框架，把与外界交互的运算A串联起来，然后通过Stream的节点来代表程序状态。我们首先需要某种方式把F[A]与Stream[F,A]关联起来，也就是我们所说的把一个F[A]升格成Stream[F,A]。fs2提供了Stream.eval函数，我们看看它的类型款式：
def eval[F[_], A](fa: F[A]): Stream[F, A] = attemptEval(fa) flatMap { _ fold(fail, emit) }很明显，提供一个F[A]，eval返回Stream[F,A]。这个返回结果Stream[F,A]的元素A是通过运算F[A]获取的：在一个数据库程序应用场景里这个A可能是个数据库连接（connection），那么F[A]就是一个连接数据库的操作函数，返回的A是个连接connection。这次我们来模拟一个对数据库表进行新纪录存储的场景。一般来说我们会按以下几个固定步骤进行：
1、连接数据库，获取connection连接
