C++
- Парадигмы: императивно-объектно-ориентированная, обобщённое (template) и процедурное программирование; поддерживает низкоуровневое и метапрограммирование.
- Управление памятью: ручное + RAII; умные указатели (std::unique_ptr, std::shared_ptr) и аллокаторы; детерминированное освобождение объектов.
- Модели конкурентности: нативные потоки (std::thread), синхронизация (mutex, atomic), futures/promises, асинхронный I/O через библиотеки (boost::asio, asio), акторные фреймворки (CAF). Хороший контроль над пулом потоков и affinity.
- Типовой стек инструментов: компиляторы (GCC/Clang/MSVC), CMake/Bazel, профилировщики (perf, VTune), sanitizers (ASan, TSan), библиотеки сетевого и асинхронного I/O (boost::asio, libuv), менеджеры пакетов (conan, vcpkg).
- Пригодность для высоконагруженных серверов: оптимален для задач с жёсткими требованиями к производительности и латентности — низкий оверхед, предсказуемое время выполнения, тонкая оптимизация памяти/кэша. Требует аккуратной инженерии (пул потоков, избегание блокировок, профилирование).
Оптимальные классы задач и обоснование:
- низколатентные сетевые службы (торговые платформы, сетевые прокси), где критична задержка и контроль за GC/аллокаторами; обоснование: детерминированное управление памятью и высокая скорость.
- высоконагруженные C++ бэкенды для обработки бинарных протоколов/медиа (стриминг, RTP); обоснование: эффективное I/O и минимальные копирования.
- встраиваемые и системные компоненты, где ограничены ресурсы; обоснование: доступ к низкоуровневым API и оптимизация под платформу.
Python
- Парадигмы: императивно-объектно-ориентированная, скриптовая, поддерживает функциональный стиль. Очень динамическая типизация.
- Управление памятью: автоматический сборщик (в основном подсчёт ссылок + циклический GC в CPython); управляемая куча, автоматическое освобождение.
- Модели конкурентности: потоки (threading) ограничены GIL для CPU-bound задач; multiprocessing для параллелизма через процессы; асинхронность — asyncio/uvloop для масштабируемого I/O; акторы/парадигмы через сторонние библиотеки (celery, pykka).
- Типовой стек инструментов: интерпретаторы (CPython, PyPy), менеджеры пакетов (pip, poetry), веб-фреймворки (Django, Flask, FastAPI), ASGI/WSGI-серверы (uvicorn, gunicorn), C-расширения для ускорения критичных участков.
- Пригодность для высоконагруженных серверов: хорош для I/O-bound и быстро развиваемых сервисов; масштабируется горизонтально (множество процессов/инстансов, балансировщики). Менее хорош для тяжёлых CPU-bound задач без нативных расширений.
Оптимальные классы задач и обоснование:
- веб-API, микросервисы и прототипы с быстрым циклом разработки; обоснование: богатая экосистема, быстрый девелопмент, зрелые фреймворки.
- I/O-интенсивные приложения (реактивные веб-сервисы, чат-сервисы) с использованием asyncio/uvloop и масштабированием по процессам; обоснование: простая асинхронная модель + лёгкость деплоя.
- аналитические пайплайны и ML-инференс (с C/C++/CUDA бэкендом); обоснование: богатые библиотеки, возможность выносить горячие участки в нативный код.
Haskell
- Парадигмы: чисто функциональная, ленивые вычисления (по умолчанию), сильная статическая система типов с выводом типов; акцент на неизменяемости и композиции.
- Управление памятью: автоматический сборщик мусора (генерационный, настраиваемый), управление через RTS; неизменяемые структуры по умолчанию, локальные мутабельные участки (ST, IORef, MVar) при необходимости.
- Модели конкурентности: лёгковесные зелёные потоки (GHC runtime), асинхронные операции (async), STM (software transactional memory) для удобной координации, акторные/распределённые библиотеки (Cloud Haskell, distributed-process). Отлично масштабируется на большое число однопоточных задач при правильной настройке RTS.
- Типовой стек инструментов: GHC, Cabal/Stack/Nix, web-фреймворки (servant, yesod), библиотеки для высокопроизводительного I/O (conduit, pipes), средства профилирования и оптимизации GHC.
- Пригодность для высоконагруженных серверов: очень хорош для сервисов, где важна корректность, композиция асинхронного кода и масштабирование по числу лёгких задач; GC и ленивость требуют понимания RTS и профилирования, но при этом можно получить высокий throughput и низкие расходы на контекстные переключения.
Оптимальные классы задач и обоснование:
- высококонкурентные сетевые сервисы (проксирование, брокеры сообщений), где требуется большое число одновременно активных соединений; обоснование: лёгкие потоки GHC и удобные абстракции для конкурентности (STM, async).
- критически корректные компоненты (протоколы, компиляторы, формальные проверки) — обоснование: строгая типизация сокращает класс ошибок.
- распределённые/реактивные системы с сложной логикой согласования — обоснование: выразительные абстракции и чистота упрощают верификацию и тестирование.
Краткое резюме по сопоставлению и выбору:
- выбрать C++ если критична максимальная производительность и контроль над ресурсами/латентностью; требует больше усилий по безопасному кодированию.
- выбрать Python если важна скорость разработки, богатая экосистема и преобладают I/O-bound задачи; масштабирование достигается горизонтально и через асинхронность/процессы.
- выбрать Haskell если важны корректность, сложная конкурентная логика и высокое число лёгких задач; даёт выразительность и безопасность типов, но требует специфической экспертизы и меньшей экосистемы для некоторых доменов.
Если нужно, могу кратко сопоставить по конкретным метрикам (латентность, throughput, время разработки) или предложить пример стека для каждого языка для конкретной серверной архитектуры.