Installieren Sie Zig 0.13, erstellen Sie mit „zig build-exe“ ein „Hello-World“-Programm, testen Sie die vier Release-Modi – Debug, ReleaseSafe, ReleaseFast, ReleaseSmall – anhand derselben Quelldatei und führen Sie eine Cross-Kompilierung für ein Linux-Musl-Ziel mit einem einzigen „-target“-Flag durch. Der Höhepunkt der Woche ist der Moment, in dem eine Linux-Binärdatei ohne zusätzliche Toolchain von einem macOS-Host ausgegeben wird – dieselbe Grundfunktion, die jede spätere Bereitstellung in Lambda und Edge-Runtime antreibt.

Die Optimierungsmatrix bei einer Matrixmultiplikation mit den Maßen 4096 × 4096 – Zig im Vergleich zu Rust und Go bei derselben Arbeitslast – unter Berücksichtigung der Binärdateigröße, des Kaltstarts und des Durchsatzes im stationären Zustand in allen vier Release-Modi. In dieser Woche wird die Messschleife vermittelt, die aus der Frage „Ist das schneller?“ die Frage „Um wie viel, in welcher Dimension und im Vergleich zu welcher Basislinie?“ macht – dieselbe Schleife, die in den folgenden Wochen die Entscheidungen bezüglich Lambda und Edge bestimmt.

Erstellen Sie das Befehlszeilentool „marcopolo“ unter Verwendung von `std.process.argsAlloc` mit einem `GeneralPurposeAllocator` und `std.testing.allocator`, sodass ein Speicherleck zum Fehlschlagen der Testsuite führt, und vergleichen Sie anschließend alle vier Allokatoren der Standardbibliothek nebeneinander – GPA für Anwendungscode mit Speicherleckerkennung im Debug-Modus, „ArenaAllocator“ für „Parse-and-Discard“-Bereiche, die alles in einem einzigen „deinit“-Aufruf freigeben, „FixedBufferAllocator“ für reine Stack-Puffer ohne Heap und „page_allocator“ für direkte, durch „mmap“ unterstützte Zuweisungen.

Ein 30-zeiliger HTTP-Server unter Verwendung von std.net sowie std.http, dann das mehrstufige Dockerfile, das das endgültige Image im Vergleich zu einer Scratch-Basis auf eine Größe im einstelligen Megabyte-Bereich reduziert, und schließlich die Anwendungsfallübersicht für AWS Lambda, Edge-Laufzeiten und eingebettete Ziele, bei denen die Größe der Binärdatei und das Kaltstartbudget den Wert der Workload gegenüber dem Kompilierungszeitvorteil des Borrow-Checkers dominieren.

Zig-Idiome, über die Rust-Entwickler stolpern; wann man sich für einen Comp-Time-Zweig statt eines Runtime-Zweigs entscheiden sollte; die Entscheidungsregel „Rust oder Zig“ für ein Data-Engineering-Team; die FFI-Muster, die es Zig ermöglichen, Rust aufzurufen, und Rust, Zig über eine C-ABI-Schnittstelle aufzurufen, sowie der Weg zu Zig 1.0, der Aufschluss darüber gibt, welche Funktionen der Version 0.13 bereits heute stabil genug für die Veröffentlichung sind und welche eine Feature-Flag-Strategie erfordern.

Eine abschließende Praxisaufgabe, bei der alle Frameworks und Muster aus den Wochen 1 bis 6 zu einer einsatzbereiten Zig-Komponente für die Produktion zusammengefasst werden. Wählen Sie ein Lambda- oder Edge-Ziel aus, wenden Sie das Vier-Karten-Framework auf die Arbeitslast an, erstellen Sie den Zig-Handler mit einer Trennung zwischen Logik und Verkabelung, stellen Sie das mehrstufige Dockerfile auf einer Scratch-Basis bereit und fügen Sie den „named-contract“-Helper „assertInvariant“ hinzu, der beim Start des Containers ausgelöst wird, bevor die Binärdatei ihren ersten Aufruf abruft. Die Referenzimplementierung, auf der alle Arbeitsergebnisse basieren, ist unter https://github.com/paiml/zig-from-zero zu finden – der Arbeitsbereich enthält fünf Demos (hello, marcopolo, http-server, sqlite-ws, lambda), die alle im Kurs behandelten Allokatoren der Standardbibliothek und alle Bereitstellungsziele durchlaufen.