Cuando comenzamos Devco, Node.js era la elección obvia. Es rápido, flexible y el ecosistema es enorme. Pero a medida que escalamos a más de 100k requests por segundo, el Garbage Collector empezó a ser un problema. Aquí explicamos por qué y cómo reescribimos nuestros servicios core en Rust.
El Problema de la Latencia
En sistemas financieros de alta frecuencia, cada milisegundo cuenta. Node.js es excelente para I/O, pero cuando se trata de cómputo intensivo o gestión de memoria masiva, el Event Loop puede bloquearse.
"La optimización prematura es la raíz de todo mal, pero la latencia en el trading es la muerte."
Nuestra Arquitectura Inicial
Teníamos una arquitectura estándar de microservicios:
- API Gateway en Express.js
- Workers en Node.js
- Redis para caché
- MongoDB como almacén principal
El problema residía en los Workers de procesamiento de datos. Al parsear JSONs gigantes (50MB+), el hilo principal se bloqueaba.
La Solución: Rust
Elegimos Rust por su seguridad de memoria sin Garbage Collector. Esto nos permite tener tiempos de respuesta predecibles.
// Ejemplo de nuestro procesador en Rust
use serde_json::Value;
fn process_data(data: &str) -> Result {
let v: Value = serde_json::from_str(data)?;
// Zero-copy processing
Ok(v)
}
fn main() {
println!("Sistema optimizado al 300%");
} Como pueden ver, la sintaxis es estricta pero poderosa. El compilador nos obligó a manejar cada posible error, eliminando los runtime panics en producción.
Resultados
Después de 3 meses de migración, los resultados fueron inmediatos:
La migración no fue fácil, la curva de aprendizaje del Borrow Checker es real, pero valió la pena cada hora invertida.