Привычка делать сейчас Нила Фиоре — это самоучитель о понимании и преодолении прокрастинации.

Прокрастинция — это механизм борьбы с боязнью начала или завершения задачи. Никто не ленив во всём: можно быть неспособным начать новую главу романа, но при этом спокойно продолжать обязательное чтение курса своего коллеги.

Хороший способ начать управлять прокрастинацией: вести журнал прокрастинации, где вы будете кратко записывать время, активность, свои мысли и чувства, свои оправдания, свои попытки решения проблемы и свои результирующие мысли и чувства.

Хочу поделиться своим костылем в решении довольно банальной проблемы: как подружить полнотекстовый поиск MSSQL c Entity Framework. Тема очень узкоспециальная, но как мне кажется, актуальна на сегодняшний день. Интересующихся прошу под кат.

Не так давно на Хабре появилась прекрасная статья Оптимизация сборки мусора в высоконагруженном .NET сервисе. Эта статья очень интересна тем, что авторы, вооружившись теорией сделали ранее невозможное: оптимизировали свое приложение, используя знания о работе GC. И если ранее мы не имели ни малейшего понятия, как этот самый GC работает, то теперь он нам представлен на блюдечке стараниями Конрада Кокоса в его книге Pro .NET Memory Management. Какие выводы почерпнул для себя я? Давайте составим список проблемных областей и подумаем, как их можно решить.

На недавно прошедшем семинаре CLRium #5: Garbage Collector мы проговорили про GC весь день. Однако, один доклад я решил опубликовать с текстовой расшифровкой. Это доклад про выводы относительно оптимизации приложений.

Раздел 1. Soft Skills

1. Я молчу на совещаниях. Стараюсь делать внимательное и умное лицо, даже если мне все равно.

1. ограничение доступа к данным для пользователей не прошедших аутентификацию
2. ограничение доступа к данным для аутентифицированных, но не обладающих необходимыми привелегиями пользователей
3. предотвращение несанкционированного доступа с помощью прямых обращений к API
4. фильтрация данных в поисковых запросах и списковых элементах UI (таблицы, списки)
5. предотвращение изменения данных, принадлежащих одному пользователю другими пользователями

Меня зовут Сергей, мне 40 лет и сейчас я работаю Java разработчиком в немецкой компании. Мы занимаемся разработкой программного обеспечения для пивоварен оценки финансовых и кредитных рисков. Это моя первая работа в качестве разработчика. До этого я работал в сфере IT-поддержки и системной интеграции. Первого февраля 2019 г. закончился мой шестимесячный испытательный срок, и у меня на руках бессрочный контракт. Я хочу поделиться своим опытом, как можно самостоятельно выучить Java так, чтобы получить работу.

Это мой рабочий стол. Пить пиво в рабочее время у нас разрешено, мы же в Германии.

Моя первая статья: «IT-эмиграция с семьей. И особенности поиска работы в маленьком городе Германии, когда ты уже там»

Введение от переводчика

В данной статье речь идёт об Erlang, но всё сказанное в равной степени применимо и к Elixir — функциональному языку, работающему поверх той же виртуальной машины BEAM. Он появился в 2012 году и сейчас активно развивается. Elixir получил более привычный большинству синтаксис плюс обширные возможности метапрограммирования, сохранив преимущества Erlang.

Это свободная расшифровка (или долгий парафраз?) моей презентации на организованной Genetec конференции ConnectDev'16.

Я полагаю, что большинство присутствующих здесь людей никогда не программировало на Эрланге. Возможно, вы слышали о нём, или вам знакомо название. Поэтому моё выступление затронет только высокоуровневые концепции Эрланга, причём таким образом, чтобы оказаться полезным в ваших рабочих или побочных проектах даже если вы никогда не сталкиваетесь с этим языком.

В японском языке отсутствует звук [l]. И на первых этапах изучения английского языка они заменяют его звуком [r]. Все потому, что в японском звук [r] ударный, а не вибрационный. Во время произношения язык прикасается к нёбу лишь на долю секунды, поэтому на выходе получается что-то среднее между знакомыми нам [р] и [л]. Именно поэтому сложно понять, что имеет в виду японец: «law» или «raw».

Конечно, при целенаправленных тренировках японцы начинают выговаривать звук [l], но крайне малая часть изучающих английский тренирует произношение настолько глубоко.

И вместо «I like this beach» («Мне нравится этот пляж») собеседник услышит «I like this bitch» («Мне нравится эта девушка с пониженной социальной ответственностью»).

В прошлых двух статьях мы рассказывали об IIoT — индустриальном интернете вещей — строили архитектуру, чтобы принимать данные от сенсоров, паяли сами сенсоры. Краеугольным камнем архитектур IIoT да и вообще любых архитектур работающих с BigData является потоковая обработка данных. В ее основе лежит концепция передачи сообщений и очередей. Стандартом работы с рассылкой сообщений сейчас стала Apache Kafka. Однако, для того, чтобы разобраться в ее преимуществах (и понять ее недостатки) было бы хорошо разобраться в основах работы систем очередей в целом, механизмах их работы, шаблонах использования и основной функциональности.

Мы нашли отличную серию статей, которая сравнивает функциональность Apache Kafka и другого (незаслуженно игнорируемого) гиганта среди систем очередей — RabbitMQ. Эту серию статей мы перевели, снабдили своими комментариями и дополнили. Хотя серия и написана в декабре 2017 года, мир систем обмена сообщениями (и особенно Apache Kafka) меняется так быстро, что уже к лету 2018-го года некоторые вещи изменились.

В предыдущей статье я рассказал про механизм DiagnosticSource и на простом примере показал, как с его помощью можно перехватывать запросы в базу данных через классы SqlConnection и SqlCommand и измерять время их выполнения.

В настоящее время DiagnosticSource уже используется в AspNetCore, EntityFrameworkCore, HttpClient и SqlClient — каждый из них отправляет собственные события, которые могут быть перехвачены и обработаны.

В этой статье я хочу рассмотреть несколько примеров того, как можно на практике использовать DiagnosticSource в приложениях ASP.NET Core.

• CorrelationID и пробрасывание заголовков между сервисами
• Сбор метрик и трассировок
• Логирование

Кроме того, в этой статье я решил собрать список событий, которые доступны для обработки и могут быть использованы в ваших приложениях, а также рассказать о некоторых подводных камнях, с которыми вы можете столкнуться, если решите использовать механизм DiagnosticSource в своём проекте.

DiagnosticSource — это простой, но весьма полезный набор API (доступен в NuGet пакете System.Diagnostics.DiagnosticSource), который, с одной стороны, позволяет различным библиотекам отправлять именованные события о своей работе, а с другой — позволяет приложениям подписываться на эти события и обрабатывать их.

Каждое такое событие содержит дополнительную информацию (payload), а поскольку обработка событий происходит в том же процессе, что и отправка, эта информация может содержать практически любые объекты без необходимости сериализации/десереализации.

DiagnosticSource уже используется в AspNetCore, EntityFrameworkCore, HttpClient и SqlClient, что фактически даёт разработчикам возможность перехватывать входящие/исходящие http запросы, запросы к базам данных, получать доступ к таким объектам, как HttpContext, DbConnection, DbCommand, HttpRequestMessage и многим другим и даже изменять эти объекты при необходимости.

Я решил разделить свой рассказ про DiagnosticSource на две статьи. В этой статье мы на простом примере разберем принцип работы механизма, а в следующей я расскажу о существующих в .NET событиях, которые можно обрабатывать с его помощью и покажу несколько примеров его использования в OZON.ru.