Что же не так с ДЭГ в Москве

Где лежат результаты и как их проверять

Expression Trees — это, пожалуй, самое удобное средство манипуляции кодом в run-time.

Расширять код метапрограммами в compile-time позволяют Roslyn Source Generators, с ними это стало проще, чем когда-либо.

Пора использовать одно во благо другого, даже если мир к этому еще не совсем готов.

Привет! Этот пост-отчёт с митапа Backend United, нашей серии тематических встреч для разрабочиков серверной части. Пятая встреча получила название «Шаурма», и здесь мы говорили о микросервисах: о способах синхронного и асинхронного взаимодействия между ними, организации потоков данных и роли Кафки в микросервисной архитектуре.

Заходите под кат, если вам интересны эти темы. Внутри поста — все материалы встречи: видеозаписи докладов, презентации спикеров, отзывы гостей митапа и ссылки на фотоотчёт.

TL; DR: JSONB может значительно упростить разработку схемы БД без ущерба производительности в запросах.

Введение

Скажу сразу: я никогда не жду развёрнутого ответа на этот вопрос на собесах. Это глупо и в моем случае — эгоистично. Однако, на мой взгляд, помимо общего интереса к платформе, знать, как он работает очень полезно, т.к. это снимает целый ряд вопросов. Например, исключает вариант, когда разработчик считает, что Dispose вызывается автоматически и вызывать его самому не надо. Или же если разработчик более опытен, помогает ему автоматически, на уровне мышечной памяти писать код, приводящий к наименьшему количеству проблем.

Другой вопрос, что мне субъективно не очень нравится, как объясняется его работа. Потому, предлагаю альтернативный подход, описанный в моей книге, .NET Platform Architecture.

Если мы с вами будем досконально разбираться, почему были выбраны именно эти два алгоритма управления памятью: Sweep и Compact, нам для этого придётся рассматривать десятки алгоритмов управления памятью, которые существуют в мире: начиная обычными словарями, заканчивая очень сложными lock-free структурами. Вместо этого, оставив голову мыслям о полезном, мы просто обоснуем выбор и тем самым поймём, почему выбор был сделан именно таким. Мы более не смотрим в рекламный буклет ракеты-носителя: у нас на руках полный набор документации.

Спор взаимовыгоден: если будет не понятно, я подправлю не ясные моменты в книге, маленькой частью которой является данный текст.

Всем привет. На связи Омельницкий Сергей. Не так давно я вел стрим по реактивному программированию, где рассказывал про асинхронность в JavaScript. Сегодня я бы хотел законспектировать этот материал.

Но перед тем как начать основной материал нам нужно сделать вводную. Итак, давайте начнем с определений: что такое стек и очередь?

Стек — это коллекция, элементы которой получают по принципу «последний вошел, первый вышел» LIFO

Очередь — это коллекция, элементы которой получают по принципу («первый вошел, первый вышел» FIFO

Окей, продолжим.

JavaScript — это однопоточный язык программирования. Это значит, что он имеется только один поток выполнения и один стек, в который помещаются функции в очередь на выполнение. Следовательно в один момент времени JavaScript может выполнить только одну операцию, другие операции при этом будут ждать своей очереди в стеке, пока их не вызовут.

Введение

На одном из моих поддерживаемых проектов недавно встала задача проанализировать возможность миграции с .NET фреймворка 4.5 на .Net Core по случаю необходимости рефакторинга и разгребания большого количества накопившегося технического долга. Выбор пал на целевую платформу .NET Core 3.0, так как, судя по утверждению разработчиков от Microsoft, с появлением релиза версии 3.0, необходимые шаги при миграции legacy кода уменьшатся в несколько раз. Особенно нас в нем привлекли планы выхода EntityFramework 6.3 для .Net Core т.е. большую часть кода, основанную на EF 6.2, можно будет оставить «как есть» в мигрированном проекте на net core.

С уровнем данных, вроде, стало понятно, однако, еще одной большой частью по переносу кода остался уровень безопасности, который, к сожалению, после беглых выводов аудита придется почти полностью выкинуть и переписать с нуля. Благо, на проекте уже использовалась часть ASP NET Identity, в виде хранения пользователей и других приделанных сбоку «велосипедов».

Тут возникает логичный вопрос: если в security часть придется вносить много изменений, почему бы сразу же не внедрить подходы, рекомендуемые в виде промышленных стандартов, а именно: подвести приложение под использование Open Id connect и OAuth посредством фреймворка IdentityServer4.

Generalized async return types — it is a new C#7 feature that allows using not only Task as a return type of async methods but also other types (classes or structures) that satisfy some specific requirements.

At the same time, async/await is a way to call a set of "continuation" functions inside some context which is an essence of another design pattern — Monad. So, can we use async/await to write a code which will behave in the same way like if we used monads? It turns out that — yes (with some reservations). For example, the code below is compilable and working:

async Task Main()
{
  foreach (var s in new[] { "1,2", "3,7,1", null, "1" })
  {
      var res = await Sum(s).GetMaybeResult();
      Console.WriteLine(res.IsNothing ? "Nothing" : res.GetValue().ToString());
  }
  // 3, 11, Nothing, Nothing
}

async Maybe<int> Sum(string input)
{
    var args = await Split(input);//No result checking
    var result = 0;
    foreach (var arg in args)
        result += await Parse(arg);//No result checking
    return result;
}

Maybe<string[]> Split(string str)
{
  var parts = str?.Split(',').Where(s=>!string.IsNullOrWhiteSpace(s)).ToArray();
  return parts == null || parts.Length < 2 ? Maybe<string[]>.Nothing() : parts;
}

Maybe<int> Parse(string str)
    => int.TryParse(str, out var result) ? result : Maybe<int>.Nothing();

Further, I will explain how the code works...

No doubts that async/await pattern has significantly simplified working with asynchronous operations in C#. However, this simplification relates only to the situation when asynchronous operations are executed consequently. If we need to execute several asynchronous operations simultaneously (e.g. we need to call several micro-services) then we do not have many built-in capabilities and most probably Task.WhenAll will be used:

Task<SomeType1> someAsyncOp1 = SomeAsyncOperation1();
Task<SomeType2> someAsyncOp2 = SomeAsyncOperation2();
Task<SomeType3> someAsyncOp3 = SomeAsyncOperation3();
Task<SomeType4> someAsyncOp4 = SomeAsyncOperation4();
await Task.WhenAll(someAsyncOp1, someAsyncOp2, someAsyncOp4);
var result = new SomeContainer(
     someAsyncOp1.Result,someAsyncOp2.Result,someAsyncOp3.Result, someAsyncOp4.Result);

This is a working solution, but it is quite verbose and not very reliable (you can forget to add a new task to “WhenAll”). I would prefer something like that instead:

var result =  await 
    from r1 in SomeAsyncOperation1()
    from r2 in SomeAsyncOperation2()
    from r3 in SomeAsyncOperation3()
    from r4 in SomeAsyncOperation4()
    select new SomeContainer(r1, r2, r3, r4);

Further I will tell you what is necessary for this construction to work...

^{Этот перевод появился благодаря хорошему комментарию 0x1000000.}

В .NET Framework 4 появилось пространство System.Threading.Tasks, а с ним и класс Task. Этот тип и порождённый от него Task<TResult> долго дожидались, пока их признают стандартами в .NET в роли ключевых аспектов модели асинхронного программирования, которая была представлена в C# 5 с его операторами async/await. В этой статье я расскажу о новых типах ValueTask/ValueTask<TResult>, разработанных для улучшения производительности асинхронных методов в случаях, когда издержки на выделение памяти нужно принимать во внимание.