- Наши устройства Iot отправляют данные датчиков в формате JSON каждые несколько секунд, которые обрабатываются службой .Net. Эти полезные данные JSON имеют схемы переменных в зависимости от типа датчика (например, температуры, влажности, качества воздуха) и некоторых общих свойств, таких как метка времени и идентификатор устройства.
< /li>
Мы заметили узкие места в нашем текущем процессе десериализации из-за высокой частоты и объема входящих данных. Например, по мере увеличения количества устройств наш сервис иногда испытывает задержки в обработке, что влияет на видимость данных в реальном времени для нашей команды и потенциально задерживает автоматические ответы на определенные события датчиков. Традиционные методы десериализации JSON, похоже, вызывают скачки памяти и задержки, особенно при обработке более сложных полезных данных с необязательными полями. Мы хотим изучить генерацию исходного кода JSON в .NET 9, чтобы выяснить, поможет ли она смягчить проблемы с производительностью за счет уменьшения выделения памяти и повышения общей скорости десериализации.
- Настройка генерации источника JSON для разных типов схем. Каков рекомендуемый подход к настройке генерации источника JSON таким образом, чтобы эффективно обрабатывать несколько типов схем, учитывая общие свойства и различия в данных датчиков?< /li>
Оптимизация памяти для десериализации в реальном времени: в средах с высокой пропускной способностью минимизация выделения памяти имеет важное значение. Какие стратегии вы бы предложили для оптимизации использования памяти при работе с генерацией источника JSON в .NET 9? - Обработка ссылочных типов, допускающих значение NULL, с помощью генерации источника JSON. Некоторые поля в полезных нагрузках JSON могут быть необязательными. Каков предпочтительный способ обработки ссылочных типов, допускающих значение NULL, в этом контексте без введения чрезмерных условных проверок?
- Бенчмаркинг и тестирование прироста производительности: какие тесты или диагностические подходы могут обеспечить надежную оценку улучшения производительности с помощью Генерация источника JSON в приложении реального времени? Существуют ли какие-либо конкретные метрики или API-интерфейсы диагностики .Net, которые были бы полезны в этом контексте?
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... eal-time-p