🦀 Caso 10 — Rust 1.83#

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Stack Rust operativo del caso 10. N hops con serializacion en cada uno vs un lookup directo.

Primitivas nativas#

Contraste#

Complex — el payload viaja por N servicios y cada uno lo serializa:

for h in 0..hops {
    let mut hop = String::with_capacity(2048);
    for i in 0..200 { hop.push((b'A' + (i % 26)) as char); }
    payload.push_str(&hop);
}
// cost_usd_month_est = hops * 25 · lead_time_days = hops * 2

Right-sized — un lookup:

let value = DIRECT_STORE.get(key).copied();
// cost_usd_month_est = 3 · lead_time_days = 1

Rutas#

Hub#

docker compose -f compose.rust.yml up -d --build
curl "http://127.0.0.1:8700/10/feature-complex?key=feature-1&hops=8"
curl "http://127.0.0.1:8700/10/feature-right-sized?key=feature-1"

Por que este caso no compara milisegundos entre lenguajes#

El costo aca es CPU puro. Rust lo paga con String::with_capacity + push_str, sin asignaciones intermedias ocultas y sin GC que despues recoja la basura generada. Es previsible que el numero absoluto salga entre los mas bajos de los siete stacks.

Y por eso mismo vale repetir lo que dice el caso en todos los lenguajes: comparar elapsed_ms entre stacks aca no dice nada util.

Lo comparable es la forma de la curva dentro de cada stack: lineal en hops para la variante compleja, constante para la right-sized. Esa pendiente es identica en los siete lenguajes, porque la sobrearquitectura no es un problema de runtime sino de diseño. Un lenguaje rapido no arregla ocho saltos de red que no hacian falta — solo hace que tarden menos en no hacer falta.

Verificado: con hops=8, payload_bytes da 1719, exactamente el mismo valor que el stack Go. El trabajo nominal es identico; lo que cambia es cuanto cuesta hacerlo.