C#

- Разберем базовые принципы индексирования и хранения геоточек и геополигонов в Elasticsearch, обеспечивающие эффективный пространственный поиск.

- На практических примерах рассмотрим геозапросы для поиска пересечений полигонов и вхождения точек в области.

- Поговорим про аппроксимацию окружностей, а также про назначение геотайлов и про то как преобразовать их в geo_shape полигоны для пространственных запросов.

- Затронем концепцию обратного поиска - регистрации запросов в percolator и использования percolate запросов.

Перемещение и обработка данных — одна из самых частых задач в Web API. Пока объёмы невелики — всё просто. Но когда входящие файлы или JSON становятся большими (десятки МБ и более), прямые аллокации приводят к LOH, дефрагментации памяти и падению производительности.

Доклад показывает, как одну и ту же задачу можно решить тремя подходами — от Junior до архитектора:

Junior-style: читаем всё в память, получаем LOH и GC-паузы

Middle-style: работаем чанками, применяем буферизацию, ограничиваем аллокации

Senior-style: проектируем API через Span, Memory, IBufferWriter, строим zero-alloc поток

На живом примере — передача большого JSON из PostgreSQL клиенту — сравниваем RPS и latency при:

полном чтении через ReadToEndAsync()

потоковой отдаче через SequentialAccess + GetStream

zero-alloc pipeline

Демонстрируем:

когда ArrayPool и RecyclableMemoryStream дают выигрыш, а когда стоит написать свой буфер

как замерить эффект от оптимизаций через BenchmarkDotNet, dotnet-trace и EventCounters

чеклист: «что проверить, чтобы большие данные не съели всю память»