Какую самую интересную задачу делал за последний год?

Самой интересной задачей была оптимизация критического API эндпоинта для массовой обработки данных, время отклика которого под нагрузкой выросло с ~200 мс до более 2 секунд. Проблема была неочевидной, так как на низкой нагрузке все работало хорошо.

Что было сделано:

1. Профилирование: С помощью Application Insights и профилировщика памяти выявили проблему N+1 запросов к базе данных внутри цикла обработки коллекции, а также неоптимальную сериализацию крупных JSON-объектов.
2. Оптимизация доступа к данным: Переписал логику, заменив цикл с отдельными вызовами на один запрос с использованием IN и последующее маппинговое соединение (lookup join) в памяти.

   
   // Было (упрощенно):
   foreach (var item in items)
   {
   var details = await _dbContext.Details.FirstOrDefaultAsync(d => d.ItemId == item.Id);
   // ... обработка
   }

// Стало: var itemIds = items.Select(i => i.Id).ToList(); var allDetails = await _dbContext.Details .Where(d => itemIds.Contains(d.ItemId)) .ToDictionaryAsync(d => d.ItemId);

foreach (var item in items) { if (allDetails.TryGetValue(item.Id, out var details)) { // ... обработка } }

3.  **Оптимизация сериализации:** Заменил рефлексивную сериализацию по умолчанию на сгенерированный с помощью Source Generators сериализатор System.Text.Json, что резко сократило аллокации памяти.
4.  **Кэширование:** Добавил двухуровневое кэширование (in-memory + распределенный Redis) для редко меняющихся справочных данных, которые участвовали в расчетах.

**Результат:** Время отклика API сократилось до ~50 мс (в 40 раз), потребление CPU упало на 70%, а количество обращений к БД уменьшилось на порядок. Задача была интересна сочетанием глубокого анализа, применения различных техник оптимизации и измеримым, значимым результатом для бизнеса.