Сравнение Java, JavaScript и Haskell по запрошенным характеристикам.
Система типов
- Java: статическая, строго типизированная, номинальная; богатая система generics (ограниченная type erasure).
- Проще: большие безопасные серверные приложения, API с четкими контрактами, рефакторинг и IDE‑поддержка.
- Плохой выбор: быстрая прототипизация фронтенда или сценарии, где нужна гибкая динамическая структура данных.
- JavaScript: динамическая, слабо/сильно (в разных смыслах) типизированная; в практике часто используют TypeScript (статическая надстройка).
- Проще: быстрый прототип, манипуляция JSON/DOM, универсальный full‑stack (с Node).
- Плохой выбор: код с высокими требованиями к безопасностям типизации без использования TypeScript.
- Haskell: статическая, сильная, строгая система типов с алгебраическими типами, полиморфизмом, типовыми классами; ленивая семантика.
- Проще: задачи, где корректность важнее скорости написания (бизнес‑логика с доказуемыми инвариантами, компиляторы, DSL).
- Плохой выбор: быстрая команда‑ориентированная разработка при отсутствии взрослых Haskell‑разработчиков; интеграция с нишевым императивным API может быть громоздкой.
Управление памятью
- Java: автоматическое через JVM GC (несколько сборщиков: G1, ZGC и т.п.), предсказуемо для большинства серверных нагрузок.
- Проще: долгоживущие серверы, приложения с большим HEAP и стандартной латентностью.
- Плохой выбор: жесткие real‑time/embedded с ограниченной памятью без специализированного JVM.
- JavaScript: автоматическое (движки V8, SpiderMonkey); сборка оптимизирована под короткие объекты и JIT.
- Проще: веб‑клиент/серверные I/O‑ориентированные приложения, где управление памятью скрыто.
- Плохой выбор: приложения с критичной долговременной детерминированностью памяти (серверы с очень ограниченной памятью) — возможны утечки замыканиями.
- Haskell: автоматическое через GHC RTS GC; ленивость ведет к неожиданным пиковым потреблениям (space leaks), но хорошая поддержка профилирования и тонкой настройки RTS.
- Проще: вычислительные задачи, где можно выразить данные функционально и распределять нагрузку по ядрам.
- Плохой выбор: ресурсоограниченные embedded‑системы или команды без опыта профилирования ленивых программ.
Модель параллелизма
- Java: системные потоки OS + богатый набор concurrent primitives (locks, concurrent collections, ForkJoin, CompletableFuture, reactive библиотеки).
- Проще: многопоточные CPU‑bound сервисы, низкоуровневый контроль над синхронизацией, enterprise‑параллелизм.
- Плохой выбор: где нужна безошибочная детерминированная параллельность (высокая вероятность гонок без дисциплины).
- JavaScript: однопоточный event‑loop + асинхронность (Promise/async‑await); Web Workers / Worker Threads для фоновых задач.
- Проще: масштабируемые I/O‑bound приложения (серверы с большим числом соединений), фронтенд с неблокирующей логикой.
- Плохой выбор: тяжёлые CPU‑bound задачи без использования воркеров (блокирует event‑loop).
- Haskell: легковесные нитки (green threads), STM (Software Transactional Memory), параллелизм через par/pseq и runtime support для многопроцессорности.
- Проще: безопасный конкурентный код (минимум гонок), крупные функциональные параллельные вычисления, параллельные алгоритмы с детерминированной семантикой.
- Плохой выбор: команды, не знакомые с функциональной парадигмой или требующие интеграции с низкоуровневыми потоками OS без оберток.
Стандартные средства тестирования
- Java: зрелая экосистема — JUnit, TestNG, Mockito, интеграция с CI/IDE. Поддержка unit/integration тестов, профилирования покрытий.
- Проще: корпоративное TDD, сложные интеграционные тесты с mock/spy.
- Плохой выбор: мелкие скрипты/быстрая фронтенд‑верификация (там удобнее JS‑инструменты).
- JavaScript: Jest, Mocha, Jasmine, Cypress (E2E), Puppeteer; сильная ориентация на тестирование фронтенда и интеграции.
- Проще: unit и E2E тесты UI, snapshot‑тестирование компонентов.
- Плохой выбор: формальная верификация, property‑based тестирование сложных свойств (хотя есть библиотеки вроде fast‑check).
- Haskell: HSpec, QuickCheck (мощное property‑based тестирование), tasty; отличная поддержка тестирования свойств и формальных инвариантов.
- Проще: проверка свойств алгоритмов, генерация тестовых случаев, доказание корректности через types+properties.
- Плохой выбор: мокирование сторонних эффектов и интеграционное тестирование с множеством внешних сервисов требует дополнительных подходов и обёрток.
Экосистема для веб‑разработки
- Java: сервлеты, Spring (Boot, WebFlux), Jakarta EE; богатая серверная инфраструктура, безопасность, интеграции с БД и корпоративными системами.
- Проще: масштабируемые enterprise‑backends, финансовые и критичные сервисы, где важны SLA и интеграция.
- Плохой выбор: быстрый прототип UI/SPA; разработка может быть более громоздкой.
- JavaScript: полный стек — React/Vue/Angular для фронтенда; Node.js/Express/Next.js/Nest.js для бэкенда; огромная экосистема npm.
- Проще: full‑stack веб‑приложения, быстрый прототип, реальное время (WebSocket), SSR/SPA.
- Плохой выбор: крупные системы с жёсткими требованиями к типобезопасности без использования TypeScript; фрагментированность пакетов может давать проблемы безопасности/поддержки.
- Haskell: фреймворки Yesod, Servant, Scotty; сильная типизация маршрутов/serializers, безопасность по дизайну.
- Проще: бэкенды, где важна корректность API и компактное выражение сложной логики; сервисы с нетривиальными бизнес‑правилами.
- Плохой выбор: фронтенд или проекты, требующие большого количества готовых библиотек/интеграций (меньше пакетов, крутая кривая обучения).
Короткие рекомендации по выбору
- Выбирайте Java, если нужен промышленный, предсказуемый и широко поддерживаемый серверный стек для enterprise‑решений.
- Выбирайте JavaScript, если цель — быстрый веб‑стек, клиентская логика и I/O‑ориентированные сервисы с быстрым циклом разработки.
- Выбирайте Haskell, если приоритет — формальная корректность, выразительность типов и безопасный параллелизм, и команда готова к функциональной парадигме.
(Конец ответа.)