.NET *

Привет, Хабр! Эта статья — часть проекта «20 в 20», в котором мы рассказываем о региональных ИТ-хабах Т-Банка и о том, как в них растут команды и инженерные практики.

Я Дима Фирстов, инженер core-команды Т-Бизнеса из томского ИТ-хаба. Мы занимаемся разработкой общих библиотек и инструментов, которые помогают продуктовым командам работать эффективнее и не изобретать велосипеды. 

Наша миссия — позволить продуктовым командам сосредоточиться на бизнес-логике, а инфраструктурный код мы по максимуму возьмем на себя. Помогать продуктовым командам начинаем уже на старте нового сервиса — для этого мы разработали шаблон для генерации репозитория .NET-сервиса, который позволяет быстро получить предсказуемую и готовую к эксплуатации основу нового приложения.

В статье расскажу о техническом устройстве нашего шаблона — базы для большинства backend-решений на .NET в компании.

Создаю собственный DSL на C#: в этой части добавим инструменты диагностики. Построим инспектор дерева компонентов, научимся изменять состояния и параметры прямо во время работы приложения, подключим метрики через System.Diagnostics и настроим #line, чтобы исключения указывали на исходный .akbura-файл, а не на сгенерированный C#.

Большинство разработчиков привыкли работать с базами данных через специализированные инструменты: кто-то сидит в SQL Server Management Studio (SSMS), кто-то в DBeaver или PgAdmin. Rider же у многих ассоциируется исключительно с написанием кода на .NET, и мало кто задумывается, что в нем можно полноценно закрывать и задачи по работе с хранилищами на уровне бэкенд-разработчика.

ArrayPool используют ради экономии на аллокациях. Но есть размеры, где он делает обратное: массив уходит в LOH, а через new остаётся в нулевом поколении.

Один такой размер зашит в .NET по умолчанию — им копируются потоки. Проверил на четырёх машинах и трёх рантаймах.

ZLinq — замена LINQ без аллокаций. На .NET 8 и .NET 9 время одинаковое. На .NET 10 иначе: массив тот же, но если параметр объявлен как IEnumerable, foreach перебирает его в 2,58–3,89 раза быстрее ZLinq. Причина видна в машинном коде, память замерена отдельно.

Это разбор архитектуры системы управления транспортом — без сроков, без смет и без сравнения технологий по галочкам. Только устройство: из чего система собрана, как разложена по кластеру, куда идут данные и почему именно так.

Коротко о предмете. Заказы приезжают из SAP, под них подбираются водитель и машина с учётом требований к транспорту и к точкам. Рейс идёт по точкам с временными окнами, на точках чек-листы, при выдаче и возврате машины составляются акты с фиксацией повреждений. Сверху — поток GPS-координат, отслеживание рейсов и мест, мобильное приложение водителя и публичный контур, где клиент видит свою доставку.

Пятнадцать модулей, три ноды за балансировщиком, RabbitMQ и Kafka по три ноды, PostgreSQL, Redis из шести.

В документации к PropertyNameCaseInsensitive есть предупреждение про накладные расходы, но не сказано, когда они появятся. Замерил на четырёх машинах, трёх рантаймах и трёх размерах входного JSON: пока через настройки идёт один регистр ключей, флаг не добавляет ничего — 0,92–1,09. Политика именования camelCase тоже.

Разницу до ×4,3 даёт другое: какие ещё написания этих ключей прошли через настройки раньше. Два экземпляра JsonSerializerOptions, созданные через new с одинаковыми полями, делят один кеш имён.

Внутри: пять историй с таблицами по четырём машинам, листинги из dotnet/runtime, предел кеша в 64 записи и веб-настройки, на которых эта разница не видна.

.NET Matrix — это новый открытый проект, который сравнивает .NET-библиотеки внутри одной категории по трём аспектам: возможности, скорость и использование памяти. Все сравнения воспроизводимы: сценарии, тесты сценариев, отчёты и параметры окружения лежат в репозитории, а полный прогон запускается одной командой.

Разбираем систему управления транспортом — TMS. Заказы приезжают из SAP, под них подбираются водитель и машина с учётом требований, рейс идёт по точкам с временными окнами, на точках чек-листы, при выдаче и возврате машины — акты с фиксацией повреждений. Сверху поток GPS в партиционированные таблицы, отслеживание рейсов и мест, мобильное приложение водителя и публичный контур, где клиент видит свою доставку. Пятнадцать модулей, три ноды за балансировщиком, RabbitMQ и Kafka по три ноды, Redis, PostgreSQL, отдельный сервер идентичности.

Систему стали писать, когда TMS покупали как услугу у внешних поставщиков и риски выросли: собственная разработка оказалась способом вернуть управляемость ключевым процессом. И написали быстро — системе год и четыре месяца, первый коммит в апреле 2025-го. Это не легаси из нулевых, а молодой проект, который уже успел обзавестись инфраструктурным слоем и уже начал его разбирать.

Команда была ....

Разбираем систему управления транспортом — TMS. Не игрушечную и не с конференции: заказы приезжают из SAP, под них подбираются водитель и машина с учётом требований к транспорту и к точкам, рейс идёт по точкам с временными окнами, на точках — чек-листы, при выдаче и возврате машины составляются акты с фиксацией повреждений. Сверху — поток GPS-координат в партиционированные таблицы, отслеживание рейсов, мест и контрагентов, определение присутствия по WiFi. Плюс мобильное приложение водителя и публичный контур, где клиент видит, где его доставка.

Пятнадцать модулей, три ноды за балансировщиком, RabbitMQ и Kafka по три ноды, Redis, PostgreSQL, отдельный сервер идентичности.

Зачем её вообще стали писать. TMS покупали как услугу у внешних поставщиков, и риски выросли.

Это стоит развернуть, потому что решение принималось не по техническим мотивам. Когда ключевой процесс компании работает на внешнем сервисе, риск считается деньгами: простой, на который вы не влияете; сроки исправлений, которые определяет не ваш приоритет; зависимость от одного поставщика при смене условий. Пока риск невелик, покупать дешевле, чем строить. Когда он вырастает — арифметика переворачивается, и собственная разработка становится способом вернуть управляемость, а не способом сэкономить.

Систему забрали себе.

И вот главное ...

Сегодня про background jobs в .NET: Hangfire, Quartz.NET, Worker Service и тот неловкий момент, когда job “почти точно выполнилась”, но система не уверена.

Снаружи все выглядит спокойно: задача ушла в фон, worker что-то сделал, retry настроен, lock вроде есть. А внутри остается неприятный вопрос: внешний эффект уже произошел или job просто упала до записи статуса?

Разберем без магии: почему retry не равен идемпотентности, чем lock отличается от dedup, зачем нужен operationId и что делать, когда повторный запуск может превратиться во второй счет, второе письмо или повторное изменение статуса.

В прошлой статье я разбирал платёжную платформу с точки зрения сметы: три слоя, где уходят человеко‑годы, что можно не писать. Главный вопрос, который она честно оставляла открытым, звучал так: окей, а как это собрать?

Эта статья — ответ. Референсная архитектура: модель учёта, границы транзакций, разбиение на модули, топология кластера, маршруты интеграций и точки восстановления. С кодом и схемами.

Оговорка сразу: это референс‑модель, а не выгрузка из конкретного прода. Код показывает реальный API и рабочие приёмы, но ваша модель учёта будет отличаться — и должна отличаться, об этом ниже отдельно.

Стек: типизированное хранилище redb поверх PostgreSQL, интеграционный движок redb.Route, рантайм redb.Tsak и сервер идентичности redb.Identity. Всё Pro, всё бесплатно на линейке 3.x.

Разговор про финтех‑платформу почти всегда начинается не с той стороны. Обсуждают выбор брокера сообщений, спорят про микросервисы против монолита, рисуют схему БД. А через полтора года выясняется, что команда из двенадцати человек написала полтора миллиона строк, из которых бизнес‑логики — тысяч двести, а остальное это транспорт, ретраи, дашборды, деплой и попытки понять, где ночью застрял платёж.

Эта статья — про вторую цифру. Про то, сколько стоит слой, который не приносит денег, но без которого система не живёт. И про то, какую его часть сегодня можно просто не писать.

Мы четыре года строим экосистему redb — типизированное хранилище поверх PostgreSQL, MS SQL и SQLite, интеграционный движок, рантайм с кластером и дашбордом, и сервер идентичности с поддержкой OAuth 2.1 и OpenID Connect. Всё это работает в проде, публикуется пакетами и образами, и — важное для этой статьи — все Pro‑возможности бесплатны на всей линейке 3.x, без ключей и лицензионного сервера.

Ниже — разбор платёжной платформы по трём слоям, с расчётом, где именно уходят человеко‑годы. Без кода: технические разборы у нас есть отдельно, здесь речь про деньги, сроки и риски.

История о том, как поиск инструмента для исследования торговых стратегий неожиданно превратился в разработку собственного продукта. Рассказываю, чего мне не хватило в существующих решениях, как устроена идея платформы и с какими вопросами я столкнулся уже в первые дни разработки

WireMock.Net умеет мокать gRPC. Но для этого он заставляет разработчика таскать .proto файлы и поддерживать лишнюю конфигурацию. Я контрибьютил в проект несколько месяцев, разобрался в кишках и написал своё расширение WireMock.Grpc.Protobuf

Пакет предлагает gRPC моки через типизированные контракты Google.Protobuf. Получилось короче, надёжнее и заметно удобнее. В статье покажу, почему мой способ удобнее стандартного, как всё устроено под капотом и зачем вашему проекту пакет WireMock.Grpc.Protobuf

Кстати, подобные инженерные разборы, open-source и внутренности .NET я регулярно публикую в Telegram-канале StepOne. Если статья зайдёт — заглядывайте.

Понадобилось научить десктопную программу принимать лицензионные ключи: строка из письма вставляется руками и проверяется без интернета. Во что это вылилось?

Написать систему и эксплуатировать систему — две очень разные инженерные задачи. Первая заканчивается на «работает под нагрузкой». Вторая начинается с вопросов, которые задаёт человек на дежурстве: что упало ночью и как это переиграть? кто нажал force‑stop? можно ли выкатить патч библиотеки, не пересобирая весь рантайм? почему пароль сервис‑аккаунта видно на странице дашборда?

Прошлые релизы нашей экосистемы отвечали на первый вопрос. 3.4.0 — целиком про второй.

Напомню, из чего экосистема состоит: типизированное хранилище redb поверх Postgres/MSSQL/SQLite, интеграционный движок redb.Route (наш ответ Apache Camel под.NET, 30+ коннекторов), рантайм redb.Tsak с дашбордом, hot‑reload и кластером, и сервер идентичности redb.Identity (OIDC/OAuth 2.1). Всё это работает у нас в проде и публикуется пакетами, образами и standalone‑архивами.

В 3.4.0 появились четыре вещи, каждая из которых — про день после деплоя:

Неограниченный канал спокойно работает до первого замедления потребителя, после чего очередь начинает расти, память — заканчиваться, а фоновый воркер может зависнуть при остановке сервиса.

В статье разберём, как строить конвейеры на System.Threading.Channels: настраивать обратное давление, корректно завершать обработку, не терять исключения и безопасно использовать каналы в ASP.NET Core.

Для своего пет-проекта мне понадобилась удобная система фильтрации, плюс я хотел попрактиковаться в кодогенерации Roslyn. В этой статье продолжаю рассказывать о гибкой фильтрации данных в EF Core на Exression. Расскажу как мне удалось реализовать новые фичи (строгий контракт с фронтом, операторы сравнения, автоматический null-guard) выиграв при этом в производительности в рантайме.

Привет, Хабр! Я Антон Пронькин, разработчик в команде развития сервисов продаж для юридических лиц в Т-Банке.

Расскажу, как мы переносили конфигурационные данные в файлы и наткнулись на OOM-крэш, вызванный всего одним методом расширения. Добавление YAML-файла на 4 КБ съедало больше 2 ГБ RAM. При этом локально все работало, а падало только при прогоне тестов на пайплайне.

В статье — расследование с профайлингом, экспоненциальный рост памяти, фикс в одну строку и разбор особенности работы библиотеки StackExchange.Utils.