C# *

Покупка квартиры — достаточно сложное и дорогое дело. Хочется выбрать лучшее из того, что есть на рынке и не прогадать по цене. С такими мыслями наша семья начинала поиски квартиры на вторичном рынке в Санкт Петербурге в начале 2023 года.

Объявления в России принято искать на многочисленных площадках с недвижимостью: Циан, Авито, Дом Клик и так далее У каждой свои механики и множество объектов недвижимости. Я пытался просмотреть все, которые подходили по параметрам «станция метро», «время до метро», «максимальная цена», «минимальная площадь». Но вскоре понял, что это занимает слишком много времени ежедневно.

У вас есть запрос к базе данных или к платному API, и вы кэшируете результат? Для кэша используете ConcurrentDictionary или MemoryCache?

У кэша, построенного на этих классах, есть одна неприятная проблема: отсутствие защиты от давки кэша (cache stampede). При определённой нагрузке кэш будет многократно выполнять один и тот же запрос из-за отсутствия координации между потоками и репликами. В этой статье я наглядно покажу, как давка кэша влияет на C# приложение и что с этим делать.

Привет, Хабр!

Многим кажется, что await работает только с Task и ValueTask, но на самом деле язык позволяет сделать любой объект ожидаемым — нужно лишь реализовать определённый паттерн.

Итак, зачем нужен свой await? Бывают случаи, когда вам хочется написать асинхронный метод, но результат приходит не из готового Task или таймера. Например, ждёте какое-то событие, изменение файла, считывание из сокета, или просто хотите встроить задержку без запуска Task. Когда вы пишете await expr, компилятор в глубине понимает так: берётся результат expr.GetAwaiter(), затем вызывается awaiter.IsCompleted. Если false, он подписывается на awaiter.OnCompleted, когда завершится, и потом берёт awaiter.GetResult().

ДИСКЛЕЙМЕР: Это статья является ручным переводом оригинальной статьи с небольшими пояснениями. Поводом для перевода стало слишком частое использование unsafe кода в других статьях о C# на русском языке в том числе тут на хабре.

В мире современного программирования эффективное использование ресурсов, включая память, является ключевым аспектом разработки приложений. Сегодня мы поговорим о том, как можно оптимизировать доступные ресурсы в процессе разработки.

Язык программирования C#, несмотря на то, что обеспечивает автоматическое управление памятью с помощью механизма сборки мусора (GC), требует от разработчиков специальных знаний и навыков для оптимизации работы с памятью.

Всем привет! Сегодня хотелось бы затронуть такую тему, как оптимизация CPU для ваших приложений на C#.  В целом, эффективное использование вычислительных ресурсов, включая процессор, является одним из главных аспектов разработки программного обеспечения. В этой статье мы рассмотрим несколько ключевых подходов и стратегий оптимизации нагрузки на CPU в языке программирования C#.

Очень важно правильно подбирать умолчания. Да и вообще всегда максимально конкретно и полно указывать, а что именно тебе нужно. И не только в программировании, кстати. Иначе, случайно можно проделать много лишней работы.

Когда логов становится слишком много, а сеть или облачный приёмник начинает тормозить, даже самый надёжный логгер может превратиться в источник проблем. Наша команда столкнулась с тем, что память забивалась логами, и это приводило к OutOfMemoryException и аварийному закрытию приложений.

В статье разбираю, как устроен процесс логирования в Serilog, почему асинхронная отправка логов не всегда безопасна, как протестировать систему на устойчивость к задержкам и какие настройки и архитектурные приёмы помогут сохранить стабильность под нагрузкой.

В слое Domain 90% проектов с тактическим DDD забыли о самом главном. Сегодня мы вспомним то о чем забыли или узнаем то чего не знали.

Приветствую. Решил в данной статье поделиться информацией относительно приложения, которое я пишу на UNITY. Как-то запала мне мысль...

От детского конструктора до симуляции лампового усилителя за три минуты и одну шутку

Работа с очередями сообщений — важная часть современных систем обработки данных. В нашей команде мы используем брокер сообщений RabbitMQ, но нам пришлось столкнуться с проблемами при обработке большого объема данных. В поисках решений я начал изучать различные способы оптимизации, и таким образом познакомился с RabbitMQ Streams – плагином, добавляющим log-based потоки, работающие по аналогии с Kafka

Я потратил некоторые время, вникая в принципы работы RabbitMQ Streams с .NET и хочу представить вам краткий обзор, который призван упростить погружение в эту систему

Запуск WPF на Linux долгое время казался невозможным. Но благодаря связке Docker и Wine теперь это реальность. Рассказываю о своем практическом опыте, как заставить эксклюзивную технологию Microsoft работать вне Windows.

Привет, Хабр! Около месяца назад я рассказывал о Requestum — CQRS-библиотеке для .NET, созданной как бесплатная альтернатива MediatR.

После той публикации в комментариях многие справедливо спрашивали: «Зачем нужна ещё одна CQRS-библиотека? Есть же Mediator, Wolverine, Brighter и другие проверенные решения. Чем твоя альтернатива лучше?»

Честный ответ на тот момент был: «Пока, наверное, ничем особенным — разве что MIT лицензией и чуть лучшей производительностью».

Но за этот месяц я постарался это исправить. Этот пост — мой ответ на те вопросы и рассказ о фичах, которые делают Requestum достойным внимания, а не просто «ещё одной библиотекой в списке».

Привет, Хабр. Меня зовут Алексей, я бэкенд-разработчик C#. Хочу рассказать о том как я узнал что такое native messaging в браузерах и какие задачи можно с его помощью решать. В одном проекте я разрабатывал десктопную утилиту, которая должна была уметь обмениваться сообщениями с веб-страницами в браузере, чтобы в том числе управлять их содержимым и как угодно взаимодействовать с ними. Расскажу о том, как удалось решить такую задачу и покажу результат работы небольшого приложения с таким взаимодействием.

Привет, меня зовут Артур, и я Unity-разработчик в компании «Альтернатива Гейм». 

В мире геймдева часто кажется, что создание карт — это удел художников и левел-дизайнеров: расставил ассеты, настроил свет, и готово. 

Но что если ваша игра должна работать на двух абсолютно разных клиентах — устаревшем WebGL 1 и современном Unity для консолей — при этом оставаясь одной и той же игрой? Здесь заканчивается чистое искусство и начинается настоящая программистская магия.

Последние полгода на проекте «Танки Онлайн» мы практически с нуля переписали весь процесс экспорта карт, столкнулись с десятками неочевидных проблем и нашли для них изящные, а порой и винтажные решения, как в старых играх. В этой статье я расскажу, как мы построили инфраструктуру для двух этих миров, и почему иногда проверенные временем техники оказываются надежнее самых современных решений.

Мы все привыкли писать new List<int> { 1, 2, 3, 4 } или new int[] { 1, 2, 3, 4}, чтобы инициализировать коллекции какими-то значениями. Синтаксически это выглядит похоже, но поведение отличается, и вам следует быть осторожными, если вы заботитесь о производительности.

На SOC Forum у нас стоял гоночный симулятор Assetto Corsa — и мы решили сделать его не просто развлечением, а полноценным источником аналитики.

Мы подключились к Shared Memory игры, собрали данные в реальном времени, построили дашборды и придумали ачивки.

Рассказываю, как устроена телеметрия AC, как собрать её в режиме реального времени и зачем всё это понадобилось.

По традиции статей Хабра начну с описания проблемы.

Я изучаю C#, .NET, ASP.NET и ищу работу Backend-разработчика. Сейчас дело дошло до собеседований и фундаментальных вещей (синтаксис, паттерны проектирования, принципы SOLID), я понял, что информации море и она вываливается из головы.

Вспомнил про метод карточек (Flashcards), который обычно используют для иностранных языков. Пошел на популярные ресурсы: Quizlet, RemNote и прочие. Зарегистрировался, начал создавать колоды, мне понравилось, вошел во вкус и каково было мое разочарование когда я везде натыкался на платные подписки. Где-то ограниченное количество карточек, где-то постоянная реклама, где-то очень замудренный интерфейс сделанный вообще не понятно для кого (привет Anki).
Хочешь больше функций? Плати. — Хочешь учить без рекламы? Плати. — Хочешь добавить картинку? Ну, ты понял...

Я смотрел на эти интерфейсы и во мне кипела злость: «Ну это же обычное CRUD-приложение! Две таблицы в базе, простейший API. Что тут сложного? Я сам могу такое сделать!»

Так родилась идея: написать свой сервис. Бесплатный. Без ограничений. Для себя. Это и проблема решится, и пет-проект для резюме будет.

О вечном — о разумной длине строк кода. Мы недавно встретили ошибку, которая одновременно демонстрирует, чем плох "код-колбаса", "эффект последний строки" и последствия неудачного copy-paste.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Сорокин, я .NET-разработчик с 12-летним стажем. Занимаюсь бэкендом, архитектурой и высокими нагрузками.

Знаю, о чем вы подумали, прочитав заголовок: "О боже, еще одна ORM? В 2025 году? Зачем, если есть Dapper и EF Core?".

Я тоже так думал. Но когда ты работаешь в Enterprise-системах, где производительность критична, а база данных — это не просто хранилище, а мощный инструмент обработки данных, стандартные решения начинают показывать свои слабые места.

Сегодня я хочу рассказать о Visor — ORM, которую мы создали, чтобы превратить работу с базой данных в вызов типизированного API, убрать оверхед рефлексии и решить извечную боль с передачей списков (TVP) в SQL Server. А заодно показать, как Source Generators позволяют писать код, который работает быстрее, чем то, что вы пишете руками.