У вас есть сервис на .NET, обрабатывающий большое количество параллельных запросов к базе данных. При нагрузочном тестировании вы замечаете, что количество потоков резко растёт, а производительность падает. Какой подход будет наиболее правильным для оптимизации?

👾 — Использовать Task.Run вокруг всех вызовов к базе, чтобы явно распараллелить операции
👍 — Применить асинхронный доступ к базе данных (async/await) с использованием I/O-bound операций
🥰 — Увеличить ThreadPool.SetMinThreads, чтобы обрабатывать больше потоков одновременно
⚡️ — Переписать сервис на синхронный код, чтобы избежать overhead от async/await

Библиотека задач по C#

В .NET у вас есть метод, который вызывается в высоконагруженном сервисе миллионы раз в секунду. В профилировании видно, что он активно генерирует мусор, перегружая GC. Какой из подходов будет наиболее правильным для оптимизации?

👾 — Переписать метод на небезопасный код (unsafe) и работать напрямую с указателями
👍 — Использовать Span<T> и пулы объектов (ArrayPool<T>, ObjectPool<T>) для снижения количества аллокаций
🥰 — Увеличить размер heap в настройках CLR, чтобы GC срабатывал реже
⚡️ — Запустить несколько экземпляров метода параллельно, чтобы распределить нагрузку на разные потоки

Библиотека задач по C#

В высоконагруженном .NET сервисе вы часто работаете со строками: конкатенация, парсинг, подстроки. Профилирование показывает большое количество аллокаций и нагрузку на GC. Какой подход будет наиболее правильным для оптимизации?

👾 — Использовать обычный оператор + для конкатенации строк — компилятор сам оптимизирует
👍 — Применить StringBuilder для конкатенации и Span<T>/Memory<T> для работы с подстроками без копирования
🥰 — Перейти на dynamic, чтобы уменьшить количество перегрузок
⚡️ — Вызывать GC.Collect() вручную после больших операций со строками

Библиотека задач по C#