System zwalnia wraz z przyrostem danych
Algorytm działający na tysiącu rekordów zatrzymuje się na milionie. Liniowe przeszukiwanie kolekcji, pętle O(n²), brakujące indeksy — profiler wskazuje dokładnie to samo w ciągu kilku minut.
// Optymalizacja systemów legacy
Własny system spowalnia Waszą pracę?
Przyspieszymy go.
Wolny system .NET to nie jest stan naturalny. Profilujemy, znajdujemy rzeczywisty bottleneck i go naprawiamy — bez ryzykownego przepisywania od zera.
Opisz co działa wolno → Duży czeski bank: generowanie umów z 2 godzin do 3 minut. CPU z 95% do 15%.
// Co Was hamuje
Trzy mity o wolnych systemach
Większość problemów wydajnościowych w systemach legacy da się naprawić. Pytanie brzmi gdzie i jak — nie czy.
„To legacy, nie da się przyspieszyć"
Da się. Większość problemów wydajnościowych tkwi w kilku miejscach: zła struktura danych, brak cache, jedno zapytanie SQL ściągające całą tabelę. Wszystko to można naprawić.
Przepisanie to jedyna droga
Przepisanie od zera zajmuje lata, kosztuje więcej i zazwyczaj przenosi oryginalne problemy do nowego kodu. Najpierw szukamy co da się naprawić — przepisanie rekomendujemy tylko gdy naprawdę ma sens.
// Jak pracujemy
Sześć kroków do realnej wydajności
Najpierw dane, potem kod. Każda decyzja opiera się na zmierzonych liczbach, nie na domysłach.
Znajdziemy rzeczywisty bottleneck
Profilowanie (dotnet-trace, PerfView, SQL Profiler) pokazuje dokładnie gdzie czas rzeczywiście ucieka. Bez danych nic nie naprawiamy — inaczej tylko przesuwamy problem.
Właściwe struktury danych
HashSet zamiast Listy dla O(1) lookup, Dictionary dla wielokrotnych wyszukiwań po kluczu. Jedna zmiana struktury może oznaczać 10× szybsze przejście przez miliony rekordów.
Caching (Redis, in-memory)
Dane niezmieniane przy każdym żądaniu nie muszą być przeliczane przy każdym żądaniu. Redis lub in-memory cache w odpowiednim miejscu eliminuje zbędne obciążenie bazy danych i CPU.
Optymalizacja SQL i indeksowanie
Zapytania N+1, brakujące indeksy, SELECT * na milionach wierszy — SQL Profiler je wykrywa, my je naprawiamy. Atlas Copco: z 15 000 do 3 000 linii SQL.
Batch processing i refaktor event-driven
Przetwarzanie rekordów po jednym w pętli zastępujemy operacjami batch lub asynchronicznym podejściem event-driven. Wynik: ułamek pierwotnego obciążenia CPU i czasu wykonania.
Naprawiamy przyczynę, nie objaw
Hotfix na wierzchu złego algorytmu to nie naprawa. Refaktorujemy tam gdzie problem rzeczywiście tkwi — z testami weryfikującymi, że niczego nie zepsujemy.
// Dowód
Realne liczby z produkcji
Duży czeski bank: generowanie umów iterowało po milionach rekordów z liniowym przeszukiwaniem kolekcji. Zastąpiliśmy Listy strukturami HashSet/Dictionary i dodaliśmy batch processing. Wynik: z ponad 2 godzin do 3 minut (40×), CPU z 95% do 15%. Atlas Copco: pipeline SAP skrócony z 15 000 do 3 000 linii SQL, przejście na podejście event-driven — ~80% mniej kodu, ta sama logika biznesowa.
40× szybsze generowanie umów
95%→15% redukcja CPU (czeski bank)
80% mniej kodu (Atlas Copco)
// FAQ
Często zadawane pytania o optymalizacji
// Kontakt
Wiecie co działa wolno.
My wiemy dlaczego — i jak to naprawić.
Napiszcie nam co konkretnie sprawia problemy — jaki system, jaka operacja, jakie liczby widzicie. Odpowiemy w ciągu 24 godzin z oceną co jesteśmy w stanie zrobić.
Opisz co działa wolno →