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Anya Volkov
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Construindo um Motor de Execução de Alta Frequência em Rust para o Mercado Brasileiro (Case SQHWYD)

Olá devs, sou a Anya Volkov, CTO da SQHWYD.

Hoje, segunda-feira, nossa plataforma processou um pico de 12.000 TPS (Transações Por Segundo) durante a abertura do mercado asiático. Em 2024, nossa stack antiga em Node.js teria sofrido com o Garbage Collection, causando latência (jitter) inaceitável para arbitragem.

Hoje, quero compartilhar por que migramos o núcleo da nossa Unity Layer™ para Rust e como isso é vital para operar no ecossistema do Drex (Real Digital).

O Desafio: Latência Determinística
No mercado financeiro de 2026, a velocidade média não importa; o que importa é a latência do percentil 99 (p99). Se 1% das suas transações demoram 200ms a mais, seus clientes institucionais perdem dinheiro em slippage.

A Solução: Rust + Tokio
Reescrevemos nosso Matching Engine (o motor que casa ordens de compra e venda) utilizando Rust. A principal vantagem foi o gerenciamento de memória sem Garbage Collector.

// Exemplo simplificado da estrutura de uma Ordem na SQHWYD

[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]

pub struct Order {
pub id: u64,
pub price: u64, // Representado em centavos para evitar ponto flutuante
pub quantity: u64,
pub side: Side,
pub timestamp: u64,
}

// Otimização de Matching com BTreeMap para busca O(log n)
pub struct OrderBook {
bids: BTreeMap>,
asks: BTreeMap>,
}

Ao usar tipos primitivos e estruturas de dados eficientes (BTreeMap para o Order Book), conseguimos garantir que a execução de uma ordem de R$ 1 Milhão em Títulos Tokenizados (RWA) ocorra em microssegundos.

Conclusão
Se você está construindo fintechs no Brasil para a era do Drex, abandone linguagens interpretadas para o "Hot Path". Rust não é apenas seguro; é a única maneira de competir com a latência institucional.

Dra. Anya Volkov CTO, SQHWYD 🔗 https://www.sqhwyd.net/

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