Кратко — ключевые свойства парадигм

Процедурное: явный контроль состояния и последовательности действий, предсказуемая модель выполнения, простой mapping на аппаратуру — хорошо для низкоуровневого кода и оптимизаций.Объектно‑ориентированное $ООП$: инкапсуляция состояния и поведения, моделирование предметной области, удобство эволюции большой кодовой базы; мутируемое состояние облегчает «реальные» модели, но усложняет формальную проверку и параллелизм.Функциональное: неизменяемость, чистые функции, мощная типизация $вчистыхвариантах$ — облегчает параллельность, тестирование и формальные рассуждения; иногда менее тривиально — интерфейсы с внешним миром, но экосистема быстро решает это.Логическое: декларативное описание проблем $правила,ограничения,поискрешения$ — отлично для задач валидации, планирования, доказательных и экспертных систем; не всегда оптимально для производительных серверных частей.

Теперь — по задачам, с выбором парадигм и языков + обоснованием.

1) Обработка потоковых данных $streamprocessing$ Чего хотим: высокая пропускная способность, низкая задержка/управление задержками, устойчивость к нагрузке, удобная композиция трансформаций, интеграция с экосистемой $Kafka,Kinesis,Flinkипр.$.

Подходы и рекомендации:

Функциональный / потоково‑реактивный: Haskell $Conduit,Pipes$, Scala $AkkaStreams,ApacheFlink,SparkStreaming$ — очень естественно выражаются последовательные преобразования, композиция, backpressure. Плюс: чистые функции упрощают reasoning и тестирование.JVM/ООП с реактивной библиотекой: Java/Scala с Kafka Streams, Flink — промышленный стандарт, зрелая экосистема, масштабируемость. ООП/императивный стиль часто соседствует с потоковыми/реактивными API.Системный/процедурный и безопасный низкоуровневый: Rust $async+tokio+async-stream,timely-dataflow,rdkafka$ — высокая производительность и низкие задержки, контроль памяти без GC — полезно для латентно‑чувствительных pipeline’ов.C — максимум скорости, но цена: безопасность, сложность разработки многопоточных/безопасных pipeline’ов, меньше готовых высокоуровневых примитивов.

Выбор:

Если важнее быстрая разработка и экосистема $Kafka/Flink/SQL‑on‑streams$: Scala/Java $реактивные/стримовыефреймворки$.Если критичны латенси/ресурсная эффективность и безопасность памяти: Rust.Если нужна мощная модель композиции и чистота кода: Haskell/Scala $functional$.

2) Разработка высоконагруженного веб‑сервиса
Критерии: высокая пропускная способность, низкая латенция, стабильность под пиковыми нагрузками, удобство сопровождения, экосистема $библиотеки,мониторинг$, GC-паузы/латентность.

Подходы и рекомендации:

Rust $парадигма:восновномпроцедурно/функциональнособъектнымичертами$: отличная производительность, отсутствие GC‑паузы, безопасности памяти, современные async‑фреймворки $Tokio,Actix$. Подходит, когда важны latency и контроль ресурсов.Go $императив/конкурентнаямодельCSP$: простота разработки, лёгкие горутины, отличная поддержка сетевых сервисов, быстрое развёртывание — часто выбор для web‑сервисов с большой командой. $Notinyourexamples,ностоитупомянуть.$Java $ООП/императив,плюсфункциональныечерты$: зрелая экосистема $Netty,Spring,Vert.x$, масштабируемость; при правильной настройке GC и профилировании — хорошая пропускная способность. Имеет больше накладных расходов из‑за JVM, но богатство инструментов и библиотек — большой плюс.Erlang/Elixir $актернаяфункциональнаямодель$: превосходны для огромного числа соединений, устойчивости, ресилентности $OTP$. Подходящи для телеком/чат/реaltime.C — высокая производительность, но риск утечек и сложная поддержка безопасности и параллелизма.

Выбор:

Для минимальной латенции и контроля — Rust.Для быстрого развития, простоты и высокой конкурентности при умеренных требованиях к latency — Go.Для сложной бизнес‑логики, зрелой экосистемы и большого набора библиотек — Java/Scala.Для систем, где критична устойчивость и «горизонтальная» обработка миллионов соединений — Erlang/Elixir.

3) Формальная верификация критичной системы
Здесь требования противоположны «быстрой разработке»: нужна доказуемость свойств, формальные методы, возможность машинной проверки, предсказуемость поведения, отсутствие неопределённостей.

Подходы и рекомендации:

Языки/инструменты, ориентированные на верификацию: SPARK $подмножествоAda$, Coq $производстводоказательств,можноизвлекатькодвOCaml/C$, Isabelle/HOL, F*, Dafny, TLA+ $спецификации/модель‑чекер$. Эти решения проектированы с возможностью формальных доказательств.Haskell/OCaml/Coq/Idris: функциональные языки с мощной типовой системой и связью с proof‑assistant’ами. В частности, F* и Coq дают прямой путь к формально верифицируемому коду.Prolog/логическое программирование: хорошо для спецификаций, задач верификации правил, поиска контрпримеров и исследований логик, но сам Prolog обычно не используется в роли языка реализации критичных низкоуровневых систем.Rust: имеет сильные механизмы безопасности памяти, но формальная верификация всего языка/программы пока не тривиальна; есть исследования и инструменты $Prusti,Kani,Creusot$, но они не так зрелы, как SPARK/Coq.C/Java: исторически много пытаются верифицировать, но C — сложен для доказуемости из‑за указателей/undefined behavior; для Java есть инструменты $KeY,JML$, но JVM‑поведение и мусорщик усложняют гарантии.

Выбор:

Для максимально строгой верификации — SPARK/Ada $сильнаяtoolchainдлябезопасности,применялсявавиации$ или Coq/F* $формальныедоказательстваспецификацийиизвлечениекода$. Для математически критичных доказательств — Coq/Isabelle.Практическая стратегия: формальная спецификация в TLA+/Coq, реализация в языке с поддержкой верификации или с возможностью извлечения проверяемого кода $Coq\to OCaml/C$. Если система должна работать в реальном мире и требуются низкоуровневые гарантии — SPARK/Ada предпочтительней, либо использовать Rust с интеграцией формальных проверок там, где это возможно.

Дополнительные замечания и рекомендации по выбору

Гибридный подход: в реальных проектах часто используют несколько языков/парадигм $polyglot$. Критичные ядра можно писать на Rust/SPARK, высокоуровневую обработку — на JVM/Scala/Java, аналитическую логику — на Haskell/Prolog/Coq для спецификации.Экосистема и люди важны: язык должен быть не только формально «лучшим», но и иметь команды/библиотеки/операционные практики. Часто выбор диктует доступность специалистов.Парадигма ≠ язык: многие языки поддерживают несколько стилей. Java и C# долго считались ООП, но сейчас поддерживают функциональные идиомы; Rust сочетает процедурный, императивный и функциональный стиль.

Короткие конкретные рекомендации $еслинужновыбратьодиндлякаждойзадачи$

Потоковая обработка: Scala + Flink/Kafka Streams $дляскоростиразработкииэкосистемы$ или Rust $дляlow‑latency/эффективности$.Высоконагруженный веб‑сервис: Rust $латенси/безопасность$ или Go $быстраяразработкаимасштабируемость$; Java если нужна богатая экосистема и корпоративные интеграции.Формальная верификация критичной системы: SPARK/Ada или Coq/F* $формальныедоказательстваипроверяемыйкод$; использовать спецификации $TLA+/Alloy$ и model checking в дополнение.

Если хотите, могу:

привести таблицу с плюсам/минусами по каждому сочетанию парадигма/язык для этих задач,либо помочь выбрать стек для конкретного вашего проекта с учётом требований $латенси,команда,срок,сертификация$.