后端语言

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2026-01-29

Java / Kotlin

适用场景：Android、高吞吐稳定服务、大数据（Spark/Flink^[1]）。

优缺点：JVM 成熟、工具链与监控完善；启动与内存占用较大，Kotlin^[2] 更简洁。

Scala

适用场景：大数据（Spark）、高并发/响应式（Akka^[3]）、DSL^[4] 与领域建模。

优缺点：表达力强、与 Java 互操作、Spark/Akka 等生态。

SQL

适用场景：关系型数据存储与查询、报表与分析、OLTP/OLAP、数据建模与约束。

优缺点：声明式、标准化、与各类存储/数仓兼容；复杂分析需优化，方言差异需注意。

Python

适用场景：脚本、粘合剂、运维与爬虫、Django^[5]/FastAPI^[6] 小型 Web。

优缺点：库多、AI 生态强；GIL 限制多线程 CPU 并行，性能与类型需补强。

TypeScript

适用场景：大型前端/全栈工程、类型安全需求高的项目。

优缺点：类型安全、IDE 体验好、与 JS 生态无缝兼容。

Rust

适用场景：高性能中间件、WebAssembly^[7]、嵌入式、与 C/FFI 交互、安全性能要求高。

优缺点：内存安全无 GC、零成本抽象、并发安全。

适用场景：云原生/微服务、CLI、高并发服务、DevOps^[8]/基础设施工具（K8s、Docker 等）。

优缺点：并发简单（goroutine）、部署简单（单二进制）、性能好。

扩展

可结合「API 设计」「架构」「高可用」一起准备：语言选型如何影响接口设计、可观测性与容错。