Кратко и по делу — сравнение трёх парадигм на примере реализации LRU‑кэша (операции: get/put, ёмкость $C$).
1) Объектно‑ориентированная (OOP)
- Структура решения
- Класс `LRUCache` с полями: хеш‑таблица `Map` и двусвязный список узлов `Node {key, value, prev, next}`; голова — самый недавно использованный, хвост — наименее.
- Методы: `get(key)`, `put(key, value)`, вспомогательные `remove(node)`, `insertAtHead(node)`.
- На `put`, если размер > $C$ — удаляем хвост и соответствующий ключ из map.
- Преимущества
- Явная инкапсуляция состояния и поведения.
- Простая реализация классического алгоритма с гарантией операций за $\mathcal{O}(1)$.
- Лёгко расширять через наследование/композицию (например, статистика, политика вытеснения).
- Ограничения
- Мутируемое состояние: риски ошибок при параллельном доступе (нужны блокировки).
- Тесная связанность логики и состояния в одном объекте при неправильном дизайне.
- Влияние на тестируемость
- Unit‑тесты методов просты; можно мокать зависимости или инжектить интерфейсы (например, счётчик/время).
- Потребность в подготовке состояния (создание объекта, заполнение).
- Масштабируемость и сопровождение
- Хорошо для однопроцессного/многопоточного внутри одного узла (с синхронизацией).
- Для горизонтального масштабирования нужно выносить состояние (Redis, sharding).
- Код обычно легко поддерживать при разумной инкапсуляции.
2) Функциональная (FP, чистая)
- Структура решения
- Представление кэша как неизменяемого значения: например, кортеж `(map: Key -> (Value, ts), order: BalancedTree ts -> Key, counter)`, или использование persistent doubly‑linked/finger‑tree.
- Операции возвращают новый кэш: `let (value, newCache) = get(key, cache)`.
- Для поддержания порядка часто используют древовидные структуры (ordered map) по временной метке; при доступе обновляем метку.
- Преимущества
- Отсутствие побочных эффектов — простота рассуждений, детерминированность, лёгкость тестирования.
- Естественная безопасность в конкурентной среде (immutable) — нет гонок при чтении.
- Ограничения
- Прямой, классический двусвязный список + hash‑map с мутациями не подходит; реализация с persistent структурами часто даёт дополнительные расходы по памяти и/или времени.
- Простые реализации дают операции за $\mathcal{O}(\log n)$ (ordered tree) вместо $\mathcal{O}(1)$; можно добиться амортизированных подходов, но код сложнее.
- Потребление памяти выше из‑за копий/структур разделения.
- Влияние на тестируемость
- Очень хорошая тестируемость: pure функции легко покрывать, состояние передаётся явно.
- Мокать не нужно; проще писать property‑tests.
- Масштабируемость и сопровождение
- Хорошо масштабируется для высококонкурентных чтений; для высокопроизводительных ин‑place обновлений приходится применять специальные структуры или переходить к контролируемой мутации (в пределах функционального языка).
- Поддержка кода хорошая при чистом стиле, но реализация и отладка сложных persistent структур требует опыта.
3) Процедурная
- Структура решения
- Глобальные/локальные структуры данных: `hash` и двусвязный список; функции `get(cache, key)`, `put(cache, key, value)` модифицируют эти структуры.
- Код организован набором процедур, состояние хранится в записываемой структуре (record/struct).
- Преимущества
- Простота и прямолинейность; быстро реализуется.
- Может быть максимально эффективна (ин‑place мутации) — операции за $\mathcal{O}(1)$.
- Ограничения
- Меньше абстракций -> легче допустить ошибки при изменении состояния.
- Труднее реиспользовать компоненты и вводить разные политики вытеснения.
- Влияние на тестируемость
- Тестирование усложняется из‑за глобального/разделяемого состояния; нужны явные инициализация/сбросы между тестами.
- Меньше возможностей для изоляции и мокирования.
- Масштабируемость и сопровождение
- Подходит для простых утилит/скриптов; в больших системах сопровождаемость ухудшается.
- Параллелизм требует аккуратной синхронизации; при росте требований код часто рефакторят в OOP/FP стиль.
Выводы и рекомендации
- Если нужна простая, быстрый, промышленный LRU в одном процессе — классический OOP с двусвязным списком + hashmap даёт $\mathcal{O}(1)$ операций и удобство сопровождения.
- Если важны иммутабельность, простота тестирования и безопасность при конкуренции — FP подойдёт лучше, за счёт возможных компромиссов в производительности ($\mathcal{O}(\log n)$ или дополнительные накладные расходы).
- Для быстрого прототипа/скрипта процедурный стиль прост и эффективен, но на больших проектах приносит проблемы сопровождения и тестирования.
- При необходимости горизонтального масштабирования/высокой доступности лучше вынести кэш в специализированное хранилище (Redis, memcached) или использовать распределённые политики — архитектурное решение вне рамок одной парадигмы.
Если нужно, могу привести минимальные псевдокоды реализации LRU в каждой парадигме.