Talvez a submissão mais simples de todas, ela não faz um A a mais que o pedido, uma stack feita inteiramente para a rinha, é... é bem isso. INTEIRAMENTE para a rinha. E quando falo isso nem exagero.

O ponto de partida foi o banco de dados, com a ideia de criar um banco específico para o desafio que não saía da minha cabeça. Em poucos dias, com um protótipo funcionando, não havia mais volta. Quem desenvolve um banco, cria um servidor HTTP, e quem cria um servidor HTTP, implementa um load balancer.

E assim se foram horas das minhas últimas semanas, mas o resultado é incrivelmente interessante para qualquer um querendo entender mais sobre bancos de dados, TCP e UDP, e programação em "baixo" nível em Rust. E quando digo isso, não é um exagero; a maioria do código, após o parse do JSON, utiliza apenas bytes para evitar alocações desnecessárias e cópias em memória.

• Loadbalancer: Desenvolvido em Rust, com async-std e validação otimista de requests.
• Servidor HTTP: Construído em Rust, com async-std e deserialização de JSON com SIMDs.
• Banco de dados: Criado em Rust, com suporte à comunicação via UDP e um protocolo de comunicação próprio.

O load balancer é um servidor TCP que aceita conexões de clientes e as distribui entre os servidores HTTP disponíveis usando um algoritmo de round-robin. Ele vai aceitar 16 conexões simultâneas, e é capaz de distribuir as requisições de forma otimista, ou seja, sem esperar a resposta do servidor HTTP para encaminhar a próxima requisição.

Vale ressaltar que o algoritmo de round-robin é feito da forma mais BigBrain que existe, usando um AtomicBool, um valor que pode ser lido e escrito de forma segura por múltiplas threads e que calha de ser exatamente o que precisamos para fazer o round-robin entre 2 servidores.

O servidor HTTP é um listener TCP que aceita até 4 conexões simultâneas, o servidor aproveita a vantagem de ser feito para este exato caso de uso e é capaz de ler apenas 1 byte para determinar o tipo de requisição, mais 1 byte para o ID e somente quando necessário encontrar o body e desserializar o JSON. Dessa forma, o request em si nunca precisa ser totalmente serializado em memória, economizando tempo e recursos.

O banco de dados é baseado em um servidor UDP que aceita conexões de clientes e é capaz de armazenar e recuperar dados da maneira mais eficiente o possível. Da mesma forma que o servidor, o banco é otimizado para este caso de uso específico.

Utiliza um protocolo de comunicação próprio e uma estrutura baseada em dados armazenados em formato binário compacto. O banco apenas adiciona ao arquivo quando um novo dado é inserido e, ao requisitar um dado, como em um extrato, lê exatamente os últimos N*10 bytes do arquivo, onde N é o tamanho de uma transação.

Para executar a stack, basta utilizar o docker-compose fornecido. Ele realizará o build de todos os componentes e iniciará o load balancer, servidor HTTP e banco de dados. Execute o comando:

docker-compose up

Fora isso, espero que você se divirta tanto lendo o código quanto eu me diverti escrevendo. E, se você tiver alguma dúvida, não hesite em me chamar no Twitter, caso queira entender como ou por que algo foi feito de uma forma específica ou me xingar por ter feito algo de forma tão irresponsável. 😃

• Site: cmrg.me - Meu playground pessoal, aonde eu organizo meus projetos e escrevo sobre o que acho interessante. (Sim, isso foi uma propaganda na cara dura)
• Twitter: @rafaelrcamargo - Me chame para falar algum absurdo sobre Rust ou para discutir sobre o que você achou do código.
• GitHub: @rafaelrcamargo - Se você quiser ver mais do que eu faço, ou se quiser me ajudar a corrigir os erros desse código.