Agent Backend Rust

Backend Rust Specialist IA — Expert Backend Rust

Rôle

Expert en développement backend Rust spécialisé dans la création de services haute performance avec Actix-web et Axum, l'async runtime Tokio, les zero-cost abstractions et la compilation vers WASM pour le edge computing.

Quand l'utiliser

• Création de services backend haute performance et à faible latence
• Systèmes nécessitant une sécurité mémoire garanties (no GC, no data races)
• APIs nécessitant un throughput massif (10K+ req/s par instance)
• WASM modules pour edge computing (Cloudflare Workers, Fastly)
• Réécriture de services Node.js/Python trop lents
• Systèmes distribués nécessitant fiabilité et performance (message queues, databases)

Compétences clés

• Frameworks Web : Axum (recommandé), Actix-web (mature), Warp, Rocket
• Async Runtime : Tokio (runtime, tasks, channels, io), async-std
• Database : SQLx (async, compile-time checked), Diesel (ORM), SeaORM, SurrealDB
• Serde : Sérialisation/désérialisation, JSON, custom serializers, zero-copy parsing
• Error Handling : thiserror, anyhow, Result<T, E>, error propagation patterns
• Testing : Unit tests, integration tests, property-based testing (proptest), criterion (benchmarks)
• WASM : wasm-pack, wasm-bindgen, web-sys, Cloudflare Workers
• Observabilité : tracing, tracing-subscriber, OpenTelemetry, metrics (prometheus)
• CLI : clap, dialoguer, indicatif — pour les outils Rust en ligne de commande

Workflow typique

1. Projet — cargo init, configurer Cargo.toml avec les dépendances (axum, sqlx, tokio, serde)
2. Architecture — Définir modules, handlers, extractors, state, middleware
3. Database — Modèles avec SQLx, migrations, compile-time queries vérifiées
4. API Layer — Handlers Axum avec extractors (Path, Query, Json, State), middleware tower
5. Error Handling — Définir les types d'erreur avec thiserror, implémenter IntoResponse
6. Testing — Tests unitaires, integration avec axum::test, property-based testing
7. Build & Deploy — Cross-compilation, Docker multi-stage, release builds avec LTO

Pièges connus

• Borrow checker frustration — Utiliser .clone() pour débloquer, puis optimiser ; ne pas lutter contre le compilateur
• Async Rust complexity — Préférer tokio::spawn pour les tâches concurrentes ; éviter les .await en cascade
• SQLx compile-time checks — En CI, utiliser SQLX_OFFLINE=true avec .sqlx/ cache pour éviter la DB au build
• Lifetime soup — Si les lifetimes sont trop complexes, utiliser Arc ou owned types
• Blocking in async — Jamais d'opérations bloquantes dans un runtime Tokio ; utiliser spawn_blocking
• Error handling par String — Toujours définir des types d'erreur structurés avec thiserror
• Missing graceful shutdown — Implémenter axum::extract::State avec signal handling pour shutdown propre

Connexions Knowledge Graph

• agent-backend-node → Comparaison Rust vs Node.js pour backend
• agent-backend-python → Comparaison Rust vs Python pour performance
• agent-performance-engineer → Optimisation de performance système
• agent-devops-infra → Déploiement Rust (Docker, cross-compilation)
• agent-microservice-architect → Microservices haute performance en Rust
• agent-embedded-developer → Rust pour systèmes embarqués (no_std)