Desde el experimento de Graydon Hoare en 2006 hasta el ecosistema Rust actual, descubre cómo la seguridad de memoria sin recolector de basura remodeló la programación de sistemas.
Este artículo cuenta una historia de origen centrada: cómo el experimento personal de Graydon Hoare se convirtió en Rust, y por qué las decisiones de diseño de Rust eran lo bastante importantes como para cambiar las expectativas en programación de sistemas.
La “programación de sistemas” está cerca de la máquina —y cerca del riesgo del producto. Aparece en navegadores, motores de juegos, componentes de sistemas operativos, bases de datos, redes y software embebido —lugares donde normalmente necesitas:
Históricamente, esa combinación empujó a los equipos hacia C y C++, además de reglas extensas, revisiones y herramientas para reducir errores relacionados con la memoria.
La promesa principal de Rust es fácil de decir y difícil de entregar:
Seguridad de memoria sin un recolector de basura.
Rust aspira a evitar fallos comunes como use-after-free, double-free y muchos tipos de condiciones de carrera —sin depender de un runtime que pause periódicamente el programa para recuperar memoria. En su lugar, Rust traslada gran parte de ese trabajo al tiempo de compilación mediante ownership y borrowing.
Obtendrás la historia (desde las ideas tempranas hasta la implicación de Mozilla) y los conceptos clave (ownership, borrowing, lifetimes, safe vs. unsafe) explicados en lenguaje llano.
Lo que no tendrás es un tutorial completo de Rust, un repaso exhaustivo de sintaxis o una guía paso a paso de configuración de proyecto. Piensa en esto como el “por qué” detrás del diseño de Rust, con ejemplos breves para concretar las ideas.
Nota del autor: el artículo completo apunta a ~3.000 palabras, dejando espacio para ejemplos breves sin convertirse en un manual de referencia.
Rust no nació como un “próximo C++” diseñado por comité. Comenzó como un experimento personal de Graydon Hoare en 2006 —trabajo que persiguió de forma independiente antes de atraer atención más amplia. Ese origen importa: muchas decisiones de diseño iniciales parecen intentos de resolver dolores del día a día, no de “ganar” en teoría de lenguajes.
Hoare exploraba cómo escribir software de bajo nivel y alto rendimiento sin depender de un recolector de basura —y evitando a la vez las causas más comunes de fallos y vulnerabilidades en C y C++. La tensión es familiar para quienes programan sistemas:
La dirección “seguridad de memoria sin GC” de Rust no fue al principio un eslogan de marketing. Fue un objetivo de diseño: mantener características de rendimiento adecuadas para trabajo de sistemas, pero hacer que muchas categorías de errores de memoria sean difíciles de expresar.
Es razonable preguntarse por qué esto no fue “solo un compilador mejor” para C/C++. Herramientas como análisis estático, sanitizadores y bibliotecas más seguras evitan muchos problemas, pero por lo general no pueden garantizar la seguridad de memoria. Los lenguajes subyacentes permiten patrones difíciles —o imposibles— de vigilar completamente desde fuera.
La apuesta de Rust fue mover reglas clave al lenguaje y al sistema de tipos para que la seguridad se convierta en un resultado por defecto, al tiempo que se permite control manual en vías de escape claramente marcadas.
Algunos detalles sobre los primeros días de Rust circulan como anécdotas (con frecuencia repetidas en charlas y entrevistas). Al contar esta historia de origen, ayuda separar hitos bien documentados —como el inicio en 2006 y la posterior adopción en Mozilla Research— de recuerdos personales y relatos secundarios.
Para fuentes primarias, busca documentación temprana de Rust y notas de diseño, charlas/entrevistas de Graydon Hoare y publicaciones de la época de Mozilla/Servo que describen por qué se impulsó el proyecto y cómo se enmarcaron sus metas. Una sección de “lecturas adicionales” puede dirigir a esos originales (ver /blog para enlaces relacionados).
Programar sistemas suele significar trabajar cerca del hardware. Esa cercanía es lo que hace al código rápido y eficiente en recursos. También es lo que hace que los errores de memoria sean tan castigadores.
Algunos errores clásicos aparecen una y otra vez:
Estos errores no siempre son obvios. Un programa puede “funcionar” durante semanas y luego fallar sólo bajo un patrón raro de entradas o timing.
Las pruebas demuestran que algo funciona para los casos que probaste. Los errores de memoria suelen esconderse en los casos que no probaste: entradas inusuales, hardware distinto, cambios leves en el timing o una nueva versión del compilador. También pueden ser no deterministas —especialmente en programas multihilo— de modo que el fallo desaparece en cuanto añades logging o conectas un depurador.
Cuando la memoria falla, no obtienes sólo un error limpio. Obtienes estado corrupto, fallos impredecibles y vulnerabilidades que los atacantes buscan activamente. Los equipos gastan enormes esfuerzos persiguiendo fallos difíciles de reproducir y aún más difíciles de diagnosticar.
El software de bajo nivel no siempre puede “pagar” la seguridad con comprobaciones intensivas en tiempo de ejecución o escaneos constantes de memoria. El objetivo es más parecido a pedir prestada una herramienta de un taller compartido: puedes usarla libremente, pero las reglas deben ser claras —quién la tiene, quién puede compartirla y cuándo debe devolverse. Los lenguajes de sistemas tradicionalmente dejaron esas reglas a la disciplina humana. La historia de origen de Rust comienza cuestionando ese intercambio.
El recolector de basura (GC) es una forma común de que los lenguajes eviten errores de memoria. En lugar de que liberes memoria manualmente, el runtime rastrea qué objetos son alcanzables y recupera el resto automáticamente. Eso elimina categorías enteras de problemas —use-after-free, double-free y muchas fugas— porque el programa no puede “olvidar” limpiar de la misma manera.
El GC no es “malo”, pero cambia el perfil de rendimiento del programa. La mayoría de los recolectores introducen alguna combinación de:
Para muchas aplicaciones —backends web, software empresarial, herramientas— esos costes son aceptables o invisibles. Los GCs modernos son excelentes y aumentan mucho la productividad.
En la programación de sistemas, lo peor caso suele importar más. Un motor de navegador necesita renderizado fluido; un controlador embebido puede tener restricciones de tiempo estrictas; un servidor de baja latencia puede estar ajustado para mantener la latencia cola apretada bajo carga. En esos entornos, “rápido la mayoría de las veces” puede valer menos que “consistentemente predecible”.
La gran promesa de Rust fue: conservar control similar a C/C++ sobre memoria y disposición de datos, pero ofrecer seguridad de memoria sin depender de un recolector de basura. El objetivo es un rendimiento predecible —y al mismo tiempo hacer que el código seguro sea la opción por defecto.
Esto no es un argumento de que el GC sea inferior. Es una apuesta a que existe un gran y importante punto intermedio: software que necesita control de bajo nivel y garantías modernas de seguridad.
Ownership es la idea grande y más simple de Rust: cada valor tiene un único propietario responsable de limpiarlo cuando deja de necesitarse.
Esa sola regla reemplaza mucho del contabilidad manual “quién libera esto” que los programadores de C y C++ suelen llevar en la cabeza. En lugar de confiar en la disciplina, Rust hace que la limpieza sea predecible.
Cuando copias algo, acabas con dos versiones independientes. Cuando mueves algo, entregas el original —tras el move, la variable antigua ya no puede usarlo.
Rust trata muchos valores en heap (como strings, buffers o vectores) como movidos por defecto. Copiarlos a la ligera puede ser costoso y, más importante, confuso: si dos variables creen “poseer” la misma asignación, estás creando el escenario para errores de memoria.
Aquí está la idea en un minipseudo-código:
buffer = make_buffer()
ownerA = buffer // ownerA lo posee
ownerB = ownerA // mover la propiedad a ownerB
use(ownerA) // no permitido: ownerA ya no posee nada
use(ownerB) // ok
// cuando ownerB termina, buffer se limpia automáticamente
Porque siempre hay exactamente un propietario, Rust sabe exactamente cuándo debe limpiarse un valor: cuando su propietario sale de scope. Eso significa gestión automática de memoria (no llamas a free() por todas partes) sin necesitar un recolector que escanee el programa y recupere memoria no usada.
Esta regla de ownership bloquea una gran clase de problemas clásicos:
El modelo de ownership de Rust no solo fomenta hábitos más seguros: hace que muchos estados inseguros sean inrepresentables, lo que es la base sobre la que se construyen el resto de las características de seguridad de Rust.
Ownership explica quién “posee” un valor. Borrowing explica cómo otras partes del programa pueden usar temporalmente ese valor sin quitárselo al propietario.
Cuando pides prestado algo en Rust, obtienes una referencia a ello. El propietario original sigue siendo responsable de liberar la memoria; el que pide prestado sólo obtiene permiso para usarlo por un tiempo.
Rust tiene dos tipos de préstamos:
&T): acceso de solo lectura.&mut T): acceso de lectura-escritura.La regla central de borrowing de Rust es fácil de decir y poderosa en la práctica:
Esa regla evita una clase común de errores: una parte del programa leyendo datos mientras otra los modifica debajo.
Una referencia es segura solo si nunca vive más que la cosa a la que apunta. Rust llama a esa duración un lifetime —el intervalo de tiempo durante el cual la referencia está garantizada como válida.
No necesitas formalismos para usar esta idea: una referencia no debe quedarse más tiempo que su propietario.
Rust aplica estas reglas en tiempo de compilación mediante el borrow checker. En lugar de esperar que las pruebas detecten una referencia mala o una mutación arriesgada, Rust se niega a compilar código que pueda usar la memoria de forma incorrecta.
Piensa en un documento compartido:
La concurrencia es donde los fallos “funciona en mi máquina” van a esconderse. Cuando dos hilos se ejecutan al mismo tiempo, pueden interactuar de formas sorprendentes —especialmente si comparten datos.
Una data race ocurre cuando:
El resultado no es solo “salida errónea”. Las data races pueden corromper estado, hacer que el programa falle o crear vulnerabilidades de seguridad. Peor aún, pueden ser intermitentes: un fallo puede desaparecer al añadir logging o al ejecutar en un depurador.
Rust adopta una postura inusual: en vez de confiar en que cada programador recuerde las reglas cada vez, intenta hacer que muchos patrones de concurrencia inseguros sean inrepresentables en código seguro.
A alto nivel, las reglas de ownership y borrowing no se detienen en código single-thread. También modelan lo que puedes compartir entre hilos. Si el compilador no puede probar que el acceso compartido está coordinado, no dejará compilar el código.
Eso es lo que la gente quiere decir con “concurrencia segura” en Rust: sigues escribiendo programas concurrentes, pero una categoría completa de errores del tipo “ups, dos hilos escribieron lo mismo” se captura antes de ejecutar.
Imagina dos hilos incrementando el mismo contador:
Rust no prohíbe trucos de concurrencia de bajo nivel. Los cuarentena. Si realmente necesitas hacer algo que el compilador no puede verificar, puedes usar bloques unsafe, que actúan como etiquetas de advertencia: “aquí se requiere responsabilidad humana”. Esa separación mantiene la mayor parte del código en el subconjunto seguro, permitiendo a la vez poder a nivel de sistemas cuando está justificado.
La reputación de Rust por la seguridad puede sonar absoluta, pero es más preciso decir que Rust hace explícita la frontera entre programación segura e insegura —y más fácil de auditar.
La mayor parte del Rust es “safe”. Aquí, el compilador impone reglas que evitan errores comunes de memoria: use-after-free, double-free, punteros colgantes y data races. Aún puedes escribir lógica incorrecta, pero no puedes violar la seguridad de memoria por las características normales del lenguaje.
Un punto clave: safe Rust no es “Rust más lento”. Muchos programas de alto rendimiento están escritos enteramente en safe Rust porque el compilador puede optimizar agresivamente una vez que confía en que se siguen las reglas.
“Unsafe” existe porque la programación de sistemas a veces necesita capacidades que el compilador no puede demostrar seguras en general. Razones típicas incluyen:
Usar unsafe no desactiva todas las comprobaciones. Solo permite un conjunto reducido de operaciones (como desreferenciar punteros sin procesar) que de otro modo estarían prohibidas.
Rust te obliga a marcar bloques y funciones unsafe, haciendo visible el riesgo en las revisiones de código. Un patrón común es mantener un pequeño “núcleo unsafe” envuelto en una API segura, de modo que la mayor parte del programa permanezca en safe Rust mientras una porción pequeña y bien definida mantiene los invariantes necesarios.
Trata unsafe como una herramienta potente:
unsafe pequeños y localizados.unsafe.Hecho bien, unsafe se convierte en una interfaz controlada a las partes de la programación de sistemas que aún requieren precisión manual —sin renunciar a los beneficios de seguridad de Rust en el resto del código.
Rust no se volvió “real” solo por tener ideas inteligentes en papel —se volvió real porque Mozilla sometió esas ideas a presión práctica.
Mozilla Research buscaba maneras de construir componentes críticos de navegador con menos fallos de seguridad. Los motores de navegador son notoriamente complejos: parsean entrada no confiable, gestionan grandes cantidades de memoria y ejecutan cargas altamente concurrentes. Esa combinación hace que los fallos de seguridad y las condiciones de carrera sean comunes y costosos.
Apoyar Rust encajaba con ese objetivo: mantener la velocidad propia de la programación de sistemas mientras se reducen clases enteras de vulnerabilidades. La implicación de Mozilla también señaló al mundo que Rust no era solo el experimento de Graydon Hoare, sino un lenguaje que podía probarse contra uno de los códigos más exigentes del planeta.
Servo —el motor de navegador experimental— se convirtió en un lugar destacado para probar Rust a escala. La idea no era “ganar” el mercado de navegadores. Servo actuó como un laboratorio donde las características del lenguaje, diagnósticos del compilador y herramientas podían evaluarse bajo restricciones reales: tiempos de compilación, soporte multiplataforma, experiencia del desarrollador, afinado de rendimiento y corrección bajo paralelismo.
Igualmente importante, Servo ayudó a formar el ecosistema alrededor del lenguaje: bibliotecas, herramientas de construcción, convenciones y prácticas de depuración que importan al pasar de programas de juguete a proyectos reales.
Los proyectos reales crean bucles de retroalimentación que el diseño de lenguaje no puede fingir. Cuando los ingenieros encuentran fricciones —mensajes de error confusos, piezas de biblioteca que faltan, patrones incómodos— esos puntos de dolor salen rápidamente a la luz. Con el tiempo, esa presión constante ayudó a Rust a madurar de concepto prometedor a algo en lo que los equipos pueden confiar para software grande y crítico.
Si quieres explorar la evolución posterior de Rust, consulta /blog/rust-memory-safety-without-gc.
Rust ocupa un punto intermedio: busca el rendimiento y control que la gente espera de C y C++, pero intenta eliminar una gran clase de errores que esos lenguajes suelen dejar a la disciplina, pruebas y suerte.
En C y C++, los desarrolladores gestionan la memoria directamente —asignan, liberan y aseguran que los punteros sigan siendo válidos. Esa libertad es poderosa, pero también facilita crear use-after-free, double-free, desbordamientos sutiles y errores de lifetime. El compilador suele confiar en ti.
Rust da la vuelta a esa relación. Sigues teniendo control de bajo nivel (decisiones entre stack y heap, disposiciones predecibles), pero el compilador impone reglas sobre quién posee un valor y cuánto tiempo pueden vivir las referencias. En lugar de “ten cuidado con los punteros”, Rust dice “prueba la seguridad al compilador”, y no compilará código que pueda romper esas garantías en safe Rust.
Los lenguajes con GC (Java, Go, C#, muchos scripting) cambian la gestión manual por conveniencia: los objetos se liberan automáticamente cuando ya no son alcanzables. Esto aumenta la productividad.
La promesa de Rust —“seguridad de memoria sin GC”— significa que no pagas por un recolector en tiempo de ejecución, lo que ayuda cuando necesitas control estricto de latencia, huella de memoria, tiempos de arranque o cuando ejecutas en entornos con recursos limitados. La contrapartida es que modelas ownership explícitamente y dejas que el compilador lo imponga.
Rust puede sentirse más difícil al principio porque enseña un nuevo modelo mental: pensar en términos de ownership, borrowing y lifetimes, no solo “pasar un puntero y esperar que esté bien”. Las fricciones iniciales suelen aparecer al modelar estado compartido o grafos de objetos complejos.
Rust suele brillar en equipos que construyen software sensible a la seguridad y crítico en rendimiento —navegadores, redes, criptografía, embebidos, servicios backend con fuertes requisitos de confiabilidad. Si tu equipo valora iteración rapidísima por encima del control de bajo nivel, un lenguaje con GC puede ser mejor.
Rust no es un reemplazo universal; es una opción sólida cuando quieres rendimiento tipo C/C++ con garantías de seguridad en las que puedas apoyarte.
Rust no ganó atención por ser “un C++ más agradable”. Cambió la conversación al insistir en que el código de bajo nivel puede ser rápido, seguro en memoria y explícito sobre costes al mismo tiempo.
Antes de Rust, los equipos trataban los errores de memoria como un impuesto por rendimiento y confiaban en pruebas, revisión de código y correcciones post-incidente para gestionar el riesgo. Rust hizo otra apuesta: codificar reglas comunes (quién posee datos, quién puede mutarlos, cuándo deben permanecer válidos) en el lenguaje para que categorías enteras de errores sean rechazadas en compilación.
Ese cambio importó porque no pedía a los desarrolladores “ser perfectos”. Les pedía ser claros —y luego dejar que el compilador haga cumplir esa claridad.
La influencia de Rust aparece en una mezcla de señales: interés creciente de empresas que envían software sensible al rendimiento, presencia aumentada en cursos universitarios y herramientas que ya no parecen “proyecto de investigación” sino “herramienta de uso diario” (gestión de paquetes, formateo, linting y flujos de documentación que funcionan desde el primer momento).
Nada de eso significa que Rust sea siempre la mejor opción —pero sí implica que la seguridad por defecto dejó de ser un lujo para convertirse en una expectativa realista.
Rust se evalúa a menudo para:
“Nuevo estándar” no significa que todo se reescriba en Rust. Significa que la barra se movió: los equipos preguntan cada vez más, ¿por qué aceptar por defecto inseguridad de memoria cuando no es necesario? Incluso cuando no se adopta Rust, su modelo ha empujado al ecosistema a valorar APIs más seguras, invariantes más claras y mejores herramientas para la corrección.
Si quieres más historias técnicas como esta, explora /blog para posts relacionados.
La historia de origen de Rust tiene un hilo simple: el proyecto personal de una persona (Graydon Hoare experimentando con un nuevo lenguaje) se enfrentó a un problema persistente de programación de sistemas, y la solución resultó ser a la vez estricta y práctica.
Rust replanteó una compensación que muchos desarrolladores daban por inevitable:
El cambio práctico no es solo “Rust es más seguro”. Es que la seguridad puede ser una propiedad por defecto del lenguaje, en lugar de una disciplina aplicada por revisiones y pruebas.
Si tienes curiosidad, no necesitas una reescritura masiva para sentir cómo es Rust.
Comienza pequeño:
Si quieres un camino suave, elige un “slice” fino —por ejemplo: “leer un archivo, transformarlo y escribir salida”— y céntrate en escribir código claro, no ingenioso.
Si prototipas un componente Rust dentro de un producto mayor, puede ayudar mantener las piezas circundantes rápidas (UI administrativa, dashboards, plano de control) mientras mantienes la lógica central de sistemas rigurosa. Plataformas como Koder.ai pueden acelerar ese tipo de desarrollo “pegamento” mediante flujos de trabajo guiados por chat —permitiéndote generar un front end en React, un backend en Go y un esquema PostgreSQL rápidamente, y luego integrar tu servicio Rust sobre límites bien definidos.
Si quieres un segundo post, ¿qué sería más útil?
unsafe responsablemente en proyectos realesResponde con tu contexto (qué construyes, qué lenguaje usas ahora y qué estás optimizando) y adaptaré la siguiente sección a eso.
La programación de sistemas es trabajo que se sitúa cerca del hardware y de las superficies de mayor riesgo del producto —como motores de navegador, bases de datos, componentes del sistema operativo, redes y software embebido.
Suele requerir rendimiento predecible, control de bajo nivel sobre memoria y disposición de datos, y alta fiabilidad, donde los fallos y las vulnerabilidades de seguridad son especialmente costosos.
Significa que Rust busca prevenir errores comunes de memoria (como use-after-free y double-free) sin depender de un recolector de basura en tiempo de ejecución.
En lugar de que un recolector escanee y recupere memoria mientras corre el programa, Rust traslada muchas comprobaciones a tiempo de compilación mediante reglas de ownership y borrowing.
Herramientas como sanitizadores y analizadores estáticos pueden detectar muchos problemas, pero rara vez pueden garantizar la seguridad de memoria cuando el lenguaje permite libremente patrones peligrosos de punteros y tiempos de vida.
Rust integra reglas clave en el lenguaje y en el sistema de tipos para que el compilador pueda rechazar por defecto categorías enteras de errores, sin impedir por completo las excepciones explícitas cuando son necesarias.
El GC puede introducir sobrecarga en tiempo de ejecución y, lo que importa más en algunos sistemas, latencias menos predecibles (por ejemplo, pausas o trabajo de recolección en momentos inoportunos).
En dominios como navegadores, controladores con restricciones de tiempo o servicios de baja latencia, el comportamiento en el peor caso importa; Rust busca seguridad sin renunciar a características de rendimiento más previsibles.
Ownership significa que cada valor tiene exactamente una «parte responsable» (su propietario). Cuando el propietario sale de su ámbito, el valor se limpia automáticamente.
Esto hace que la liberación sea predecible y evita situaciones en las que dos lugares creen que deben liberar la misma asignación.
Un move transfiere la propiedad de una variable a otra; la variable original ya no puede usar el valor después del move.
Esto evita tener accidentalmente “dos propietarios” de una misma asignación, una causa común de errores como double-free y use-after-free en lenguajes con gestión manual de memoria.
El borrowing permite que el código use un valor temporalmente mediante referencias sin tomar la propiedad.
La regla central es: muchos lectores o un escritor —puedes tener múltiples referencias compartidas (&T) o una referencia mutable (&mut T), pero no ambas a la vez. Esto evita gran parte de los errores por leer mientras otro modifica y los problemas de aliasing.
Un lifetime es “cuánto tiempo es válida una referencia”. Rust exige que las referencias nunca vivan más que los datos a los que apuntan.
El borrow checker aplica esto en tiempo de compilación, de modo que el código que podría producir referencias colgantes es rechazado antes de ejecutarse.
Una data race ocurre cuando varias hebras acceden a la misma memoria a la vez, al menos una es escritura y no hay coordinación.
Las reglas de ownership/borrowing de Rust se extienden a la concurrencia: los patrones de compartición peligrosos son difíciles o imposibles de expresar en código seguro. Esto te empuja a usar primitivas explícitas de sincronización o paso de mensajes, evitando muchas clases de errores antes de ejecutar el programa.
La mayor parte del código es “safe Rust”, donde el compilador impone reglas que previenen errores de memoria comunes.
unsafe es una vía claramente marcada para operaciones que el compilador no puede demostrar seguras (llamadas FFI, operaciones de bajo nivel, optimizaciones particulares). Una práctica común es mantener pequeños núcleos unsafe envueltos en APIs seguras, lo que facilita su auditoría en revisiones de código.