🟢 Caso 18 — Node.js 22#

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Stack Node del caso 18. Instancias frías con el tráfico ya encima contra un pool tibio, midiendo la disponibilidad durante el escalado.

V8 sí tiene JIT, y en capas#

Ignition   → interpreta el bytecode
Sparkplug  → compila rápido, sin optimizar
Maglev     → optimiza con el perfil temprano
TurboFan   → optimiza en serio, y desoptimiza si el tipo cambia

La misma función se vuelve más rápida solo por repetirse. Y si el tipo de un argumento cambia, TurboFan desoptimiza y vuelve a empezar — un modo de falla que ni Go ni Rust tienen.

Pero el cold start de Node no está ahí#

warmup_speedup_x mide ≈1,1x en este caso: para un lazo entero simple, V8 llega a código optimizado casi de inmediato. Es un resultado honesto y también incompleto, porque el arranque en frío de Node no vive en el JIT: vive en el grafo de require.

require('express')   // lee del disco, parsea y EJECUTA cada módulo del árbol

Un servicio con 800 dependencias transitivas tarda cientos de milisegundos leyendo, parseando y ejecutando módulos antes de la primera línea de código propio. Este caso no lo mide —el servidor no tiene dependencias— y por eso hay que decirlo en vez de dejar que el número lo tape.

La salida existe, pero está fuera del camino#

bash

node --build-snapshot app.js    # serializa el heap ya inicializado
node --snapshot-blob snap.blob  # arranca desde ahí

Los snapshots y los SEA (single executable applications) resuelven buena parte del problema. No son el camino por defecto, y esa es la diferencia con .NET, donde PublishReadyToRun es una línea del .csproj.

Primitivas nativas#

Primitiva	Rol
`Promise.all`	Las instancias arrancan en paralelo sin hilos.
`await` entre peticiones	Le devuelve el event loop a los timers del arranque.
`--build-snapshot`	El AOT parcial de Node: el heap ya inicializado.
`Math.imul`	Multiplicación entera de 32 bits: el lazo idéntico a los otros seis.

Rutas#

Ruta	Qué muestra
`/health`	liveness: responde 200 apenas el proceso arranca
`/ready`	readiness: responde 200 recién cuando la instancia puede servir
`/boot-cold?requests=2400&instances=3`	`rejected_cold_start` > 0 con el proceso vivo todo el tiempo
`/boot-warmed?requests=2400&instances=3`	`rejected_cold_start` = 0 y 100% de disponibilidad
`/warmup?instances=3&prime=1500`	construye el pool tibio antes de que llegue el tráfico
`/diagnostics/summary`	acumulado por variante, más la nota de fidelidad
`/reset-lab`	vacía la flota, el pool tibio y las métricas

Parámetros: requests (100–20k), instances (1–32), clients (1–64), io_ms (parte de I/O del arranque), pace_ms (ritmo de llegada), work_iters (trabajo por petición), prime (peticiones de calentamiento del pool).

Qué se mide y qué se modela#

Se mide, no se simula: la curva de calentamiento. El trabajo por petición es un lazo entero puro, idéntico en los siete stacks, sin un solo sleep. p99_first_100_ms contra p99_after_1000_ms es lo que ese runtime hace de verdad con el mismo código repetido.
Se modela: la parte de I/O de la inicialización —abrir el pool, resolver DNS, negociar TLS— es un sleep de io_ms. Esperar a la red no quema CPU, y fijarla es lo que vuelve comparables a los siete stacks.
Es real: la parte de CPU de la inicialización construye una tabla de configuración. Ese costo sí depende del runtime.

⚠️ En la variante fría, p99_first_100_ms mezcla dos efectos reales: el calentamiento del runtime y la contención con las instancias que están inicializando en paralelo. Los dos ocurren de verdad durante un arranque en frío de producción.

Hub#

bash

docker compose -f compose.nodejs.yml up -d --build
curl "http://127.0.0.1:8300/18/boot-cold?requests=2400&instances=3"
curl "http://127.0.0.1:8300/18/boot-warmed?requests=2400&instances=3"
curl "http://127.0.0.1:8300/18/ready"

Lo que ningún stack cambia#

La inicialización cuesta lo que cuesta. El trabajo no desaparece: se adelanta.

Lo que decide si la aplicación devuelve 503 no es cuánto tarda en arrancar, sino health_vs_ready_gap_ms — cuánto tiempo el sistema afirma estar disponible sin estarlo.