В предыдущей публикации мы рассмотрели некоторые базовые вопросы относительно потоков и пулов потоков и готовы двигаться дальше. Давайте проведём эксперимент и найдём правильный объём работы для пула потоков. Чтобы его издержки не давлели над объёмом полезной работы

⚠️ Материал средней сложности

С другой стороны, показанные примеры доказывают, что на производительность сильно влияет гранулярность элементов работы. Имеется ввиду, конечно же, длительность работы делегатов. Чтобы достичь хороших показателей, гранулярность работы не может быть абы какой: она должна быть правильной. И помимо планирования задач на ThreadPool, планировать их можно также как через TPL так и через какой-либо свой собственный пул потоков. Например, если взять обычный ThreadPool, то можно примерно измерить издержки алгоритмов ThreadPool в тактах Time Stamp Counter счётчика времени (можно, конечно и в чём-то более привычном типа микросекунд, но там на многих сценариях вполне могут быть нули)

Эта текст покрывает ответы на некоторые совсем базовые вопросы и вместе с тем сразу погружает в проблематику получения ответа на вопрос: "как работать лучше? однопоточно, многопоточно или многопоточно, но на ThreadPool?". Ответ на этот вопрос может изначально показаться очень простым и понятным, однако реальность совершенно иная: всё как и везде сильно зависит от ситуации: от типа задачи, от её размера, от прочих условий, которые так просто в голову сами собой не придут.

А потому мы пройдёмся в первую очередь по IO-/CPU-bound операциям, стоимости создания потока, базовым основам работы пула потоков (но только основы), а далее -- углубимся в анализ чёрного ящика: от чего зависит производительность пула потоков? Каков объём работы приемлим для того чтобы в него планировать?

Закончим мы главу несколькими, возможно, пугающими выводами об объемах работы, приемлимой для того чтобы обеспечить производительную работу приложения на пуле потоков.

Также отмечу, что материал постепенно переходит от начального уровня сложности ? через ⚠️ средний уровень к ☠️ высокому, о чём вы сможете узнать по пиктограммам.

Привет, Хабр! В общем работаю я значит Архитектором Программных Решений. Мы тут монолиты на микросервисы переводим поэтому я решил для наших разработчиков написать пример проекта с сагой и за одно может оно и вам понадобиться поэтому выложил сюда. Статья будет дополняться по мере поступления вопросов от вас и от наших разработчиков

Однажды перед нами встала задача автоматизировать различные workflow в крупной компании. Для нас это значило соединить воедино на момент старта порядка 10 систем. Причем связать всё надо было асинхронно, масштабируемо, надежно.

Упрощённо процесс можно описать как последовательность действий в разных системах, которую нельзя автоматизировать полностью, поскольку она требует человеческого участия. Например, для выбора определенных действий или элементарного согласования, которое необходимо для перехода на следующий этап процесса.

Для решения этой задачи мы решили использовать архитектуру обмена сообщениями через шину данных, и нам отлично подошел MassTransit с его Saga в связке с RabbitMQ.

Здравствуйте! В этой статье, я постараюсь кратко рассказать о четырёх достаточно известных способах хранения деревьев с указанием преимуществ и недостатков. На идею написать подобную статью подтолкнул не раз слышимый мною вопрос: "А как это будет в Hibernate?", то есть как реализовать какой-либо из способов хранения дерева с использованием ORM Hibernate. Сразу замечу, что данная статья не является каким-либо призывом использовать именно реляционные БД для решения задач связанных с деревьями, так как понятно что реляционные базы не заточены конкретно для целей хранения\обработки таких данных. Для иерархии подходят и используются графовые базы данных. Поэтому эта статья будет полезная тем, кому необходимо по каким-либо причинам реализовать хранение дерева именно в реляционной БД. Необходимо также отметить, что и ORM Hibernate также не содержит каких-либо готовых решений из коробки для хранения\обработки деревьев по крайней мере на данный момент, поэтому реализация таких решений практически полностью ложиться на плечи разработчика. В примерах далее для полной и целостной картины, кроме сущностей(entity), рассмотрим кратко и такие базовые операции, как получение всех потомков с уровнем вложенности, получение всех родителей с уровнем вложенности, а также операции добавления, удаления и перемещения узла в дереве. В качестве примера дерева послужит структура папок на файловой системе, которая будет отражена в таблицах(е) БД. На такие моменты, как инициализация сущности(entity) не будем акцентировать внимание, полагаю что рассматривать это не имеет смысла, так как алгоритмы обхода дерева известны и описаны во многих книгах и публикациях и будут мало кому интересны. В любом случае мои реализации обхода дерева представлены на GitHub и с ними при желании можно ознакомиться.

Всем привет! Меня зовут Хусрав, я бэкенд разработчик в компании Bimeister.

В этой статье я бы хотел бы поговорить о способе поиска родительских и дочерних элементов структуры посредством PostgreSQL Materialized Path.

Статья является вводной и рассчитана на людей, незнакомых с темой.

Недавно я натолкнулся в нашем коде на использование пакета MediatR. Это заинтересовало меня. Почему я должен использовать MediatR? Какие преимущества он мне предоставляет? Здесь я собираюсь рассмотреть эти вопросы.

• CancellationTokenSource — создаёт маркёры отмены (свойство Token) и обрабатывает запросы на отмену операции (перегруженные методы Cancel/CancelAfter).
• CancellationToken — маркёр отмены; позволяет несколькими способами отслеживать запросы на отмену операции: опросом свойства IsCancellationRequested, регистрацией callback-функции (через перегруженный метод Register), ожиданием на объекте синхронизации (свойство WaitHandle).
• OperationCanceledException — исключение, выброс которого по соглашению означает, что запрос на отмену операции был обработан и операция должна считаться отменённой. Предпочтительный способ генерации исключения — вызов метода CancellationToken. ThrowIfCancellationRequested.

Небольшой обзор стандартных средств запуска бэкграунд-задач в аспнет приложениях — что есть, чем отличается, как пользоваться. Встроенный механизм запуска таких задач строится вокруг интерфейса IHostedService и метода-расширения для IServiceCollection — AddHostedService. Но есть несколько способов реализовать фоновые задачи через этот механизм (и ещё несколько неочевидных моментов поведения этого механизма).

Ошибка в консоли вашего браузера

Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит