Проблема заключалась в избыточном потреблении ресурсов при обработке стриминговых котировок: например, частые обновления приводили к большому количеству ненужных вычислений и сетевого трафика. Для оптимизации я реализовал фильтрацию и агрегацию данных на стороне клиента, чтобы обрабатывать только значимые изменения (например, обновления с изменением цены более чем на заданный порог). Также применил буферизацию и пакетную обработку сообщений, чтобы снизить нагрузку на систему.

Пример на Go с использованием канала и таймера для агрегации обновлений:

func processQuotes(input <-chan Quote) {
    buffer := make([]Quote, 0)
    ticker := time.NewTicker(500 * time.Millisecond)
    defer ticker.Stop()

    for {
        select {
        case q := <-input:
            // Добавляем в буфер только если изменение значимо
            if isSignificantChange(q) {
                buffer = append(buffer, q)
            }
        case <-ticker.C:
            if len(buffer) > 0 {
                // Обрабатываем пакет обновлений
                handleBatch(buffer)
                buffer = buffer[:0]
            }
        }
    }
}

Вы оптимизировали потребление стриминговых котировок. В чём была проблема и что сделали?