Quiero presentar un proyecto en el que he estado trabajando durante los últimos 4 meses: una implementación alternativa del LSP de Rust construida con un enfoque en el bajo uso de memoria. Apunta a menos de 100 MB para proyectos razonables y permite la indexación inmediata después del reinicio. Lo probé en mi viejo MacBook Pro M1 2020 con 8 GB de RAM y funcionó bastante bien.

Estas características hacen que [PERSON_NAME] sea adecuado para computadoras más antiguas. Aún no es un LSP completo, pero ya cuenta con una tubería de indexación completa con inferencia de tipos y un solucionador de rasgos. La mayoría de la sintaxis normal de Rust está soportada, y las acciones estándar del LSP como ir a definición, información sobre herramientas y autocompletado funcionan según lo esperado. Puedes probarlo instalando la extensión de VS Code.

A diferencia de rust-analyzer, que utiliza salsa y [PERSON_NAME] para priorizar la velocidad, esta arquitectura vincula inherentemente los datos a la memoria y causa una fragmentación pesada de la RAM. La idea central fue omitir el seguimiento incremental en memoria. Al guardar los resultados del análisis congelado en el sistema de archivos, Rust Glancer descarga los datos hasta que se necesitan, reutiliza la indexación después de los reinicios y reduce drásticamente el consumo de recursos.