Допустим, перед вами стоит задача написать фронтенд-приложение. Есть ТЗ с описанием функционала, тикеты в баг-трекере. Но выбор конкретной архитектуры лежит на вас.

Порой трудно заранее понять, какая архитектура будет удачной, а какая нет. Особую сложность представляет организация управления состоянием. Как лучше всего хранить и синхронизировать данные, которые нужно отображать? Каждый по-своему подходит к решению этой проблемы и либо пишет весь код сам, либо берет готовую библиотеку. Любой из этих способов — со своими плюсами и минусами.

В статье я расскажу о своем решении проблемы управления состоянием на примере разных стадий развития приложения.

Как мы столкнулись с неожиданным багом в .NET 5, расследовали возникшую проблему, и что же из этого вышло.

Многие знакомы с gRPC — открытым RPC-фреймворком от Google, который поддерживает 10 языков и активно используется внутри Google, Netflix, Kubernetes, Docker и многими другими. Если вы пишете микросервисы, gRPC предоставляет массу преимуществ перед традиционным подходом REST+JSON, но на существующих проектах часто переход не так просто осуществить из-за наличия уже использующихся REST-клиентов, которые невозможно обновить за раз. Нередко общаясь на тему gRPC можно услышать "да, мы у нас в компании тоже смотрим на gRPC, но всё никак не попробуем".

Что ж, этой проблеме есть хорошее решение под названием grpc-rest-gateway, которое занимается именно этим — автогенерацией REST-gRPC прокси с поддержкой всех основных преимуществ gRPC плюс поддержка Swagger. В этой статье я покажу на примере как это выглядит и работает, и, надеюсь, это поможет и вам перейти на gRPC, не теряя существующие REST-клиенты.

Поиск в корпоративной информационной системе — уже от самой этой фразы вязнет во рту. Хорошо если он вообще есть, о положительном user experience можно даже не задумываться. Как перевернуть отношение пользователей, избалованных поисковыми системами, и создать быстрый, точный, понимающий с полуслова продукт? Надо взять хороший кусок Elasticsearch, горсть интеллектуальных сервисов и замешать их по этому гайду.

Статей о том, как к существующей базе прикрутили полнотекстовый поиск на основе Elasticsearch, в интернете уже предостаточно. А вот статей, как сделать действительно умный поиск, явно не хватает.

При этом сама фраза «Умный поиск» уже превратилась в баззворд и используется к месту и нет. Что же такого должна делать поисковая система, чтобы её можно было считать умной? Ультимативно это можно описать как выдачу результата, который на самом деле нужен пользователю, даже если этот результат не совсем соответствует тексту запроса. Популярные поисковые системы вроде Google и Яндекс идут дальше и не просто находят нужную информацию, а напрямую отвечают на вопросы пользователя.

Окей, сразу на ультимативное решение замахиваться не будем, но что можно сделать чтобы приблизить обычный полнотекстовый поиск к умному?

• Думает не только о своей грядке, но и обо всем огороде (это ключевое качество). Готов выстраивать стандарты и следить за их исполнением.
• Отлично знает свой язык и фреймворк, превосходно разбирается в архитектуре, имеет солидный опыт работы за плечами. «Солидность» не обязательно означает время проведенное за клавиатурой, важно количество и качество написанных проектов.
• Хочет и может аргументированно доносить свое мнение, отстаивать его и искать компромисс при необходимости.

Ошибка номер 1. Оверменеджмент

    public class Category : HasIdBase<int>
    {
        public static readonly Expression<Func<Category, bool>> NiceRating = x => x.Rating > 50;

       //...
    }

    var niceCategories = db.Query<Category>.Where(Category.NiceRating);

    public class Product: HasIdBase<int>
    {
        public virtual Category Category { get; set; }

       //...
    }

    var niceProductsCompilationError = db.Query<Product>.Where(Category.NiceRating); // так нельзя!

Репозиторий является посредником между слоем доступа к данным и доменным слоем,
работая как in-memory коллекция доменных обектов. Клиенты создают декларативные
описания запросов и передают их в репозиторий для выполнения.
  — свободный перевод Мартина Фаулера

EntityFraemwork предоставляет нам готовую реализацию паттернов Repository: DbSet<T> и UnitOfWork: DbContext. Но мне часто приходится видеть, как коллеги используют в своих проектах собственную реализацию репозиториев поверх существующих в EntityFraemwork.

Чаще всего используется один из двух подходов:

1. Generic Repository как попытка абстрагироваться от конкретного ORM.
2. Repository как набор запросов к выбранной таблице БД (паттерн DAO).

И каждый из этих подходов содержит недостатки.