Chunk делит коллекцию на массивы — одна строка кода. Но есть размер чанка, после которого он замедляется в разы при тех же данных и той же памяти. А на массиве и на List<int> внутри разный код, и в самой строке этого не видно.
StringBuilder делит текст на чанки по 8000 символов — вчетверо ниже порога кучи больших объектов. Запас такой, что попасть туда невозможно.
Но чанк на 400 КБ в этой куче возможен и получить его можно разными способами.
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#.
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.
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.
В прошлой статье я рассказывал, как мы делаем онлайн IDE для .NET — дизайн, компиляция и запуск приложений происходят прямо в браузере, без сервера. Проект живёт по адресу xaml.io. С тех пор мы много чего добавили, и в какой-то момент у нас стало получаться загружать в IDE довольно крупные .NET проекты — десятки XAML, сотни C# файлов, несколько референсных проектов и пакетов NuGet.
Одна из главных возможностей — это визуальный UI-дизайнер пользовательских приложений. И у него есть особенность: чтобы дизайнер вообще что-то показывал, приложение должно быть скомпилировано, причём в актуальном состоянии. Не «когда-нибудь», а после каждой правки.
Открыли как-то в IDE один реальный проект (FamilyShow — классическое демонстрационное WPF-приложение), поправили одну строку в .cs и 84 секунды наблюдали за анимацией прогресса. С таким UX никакой интерактивный дизайн невозможен.
Сейчас та же правка занимает 5 секунд, а правка XAML-разметки на типичной странице — меньше секунды. В этой статье — как мы к этому пришли, и какие сюрпризы нам приготовили по дороге Roslyn, OpenSilver, WASM и наш собственный код.
Проверить строку регулярным выражением в .NET можно по-разному, но совет всегда один: включите RegexOptions.Compiled или возьмите генератор. Замеры это подтверждают.
А вот подготовка выражения оказалась не там, где её меряют: конструктор занимает 10 микросекунд, а первая же проверка на этом объекте — ещё 1307. Разобрался, куда уходит разница, и заодно нашёл границу, на которой статический Regex.IsMatch резко замедляется.
FrozenDictionary сделан под словари, которые заполняют один раз при старте, а дальше только читают. Замерил на четырёх машинах и трёх рантаймах — разброс вышел от ×0,76 до ×1,9, и зависит он не от версии .NET, а от того, сколько ключей и как они устроены.
Разобрал, куда уходит время в поиске по строке, вытащил из рантайма имена реализаций, которые он подбирает под конкретный набор ключей, и посмотрел в дизасме, за счёт чего Frozen выигрывает — и почему на маленьких наборах проигрывает.
Структура в роли ключа Dictionary — частый случай. Забыл IEquatable — и каждый TryGetValue в 4,4–5,7 раза медленнее, плюс 96 байт в куче на каждый поиск.
Проверил на четырёх машинах и трёх рантаймах, снял дизасм FindValue и разобрал, откуда берутся ровно три упаковки, почему override Equals не спасает и при чём тут хэш record struct. Сам рантайм этот разрыв не закроет — и это не баг.
Если искать в интернете «мощный DI-контейнер для .NET», почти в каждом списке встретится Autofac. У него заслуженная репутация зрелого и функционального контейнера. На этом фоне Pure.DI иногда воспринимают как узкоспециализированный генератор, который выигрывает в скорости, но должен уступать классическому DI-контейнеру по возможностям.
Автор объясняет, как он использовал скрипты Roslyn и режим сокетов Slack для проверки и отладки запущенного приложения и взаимодействия с ним.
«Лучший ChatGPT за $100», «китайцы обучили GPT-4 за шесть миллионов», «модель с нуля на одной игровой карте за вечер» — за последний год такие заголовки идут потоком. Почти все цифры в них честные. Беда в том, что они про разные вещи.
За словами «обучить LLM» прячется лестница в семь порядков: от десятков долларов на карте под столом до миллиарда на фронтире. На каждой ступени за деньги покупают разное, и перепутать ступени дорого. Я работаю CTO ML-команды. Расчет «взять открытые веса / дообучить / обучить с нуля» мы проделываем регулярно, и почти всегда он заканчивается не там, где ждет заказчик.
Ниже — вся лестница с числами и первоисточниками: что реально обучить на RTX 5090, где начинается аренда кластера, из чего складывается смета фронтир-модели и почему «модель за $6 млн» и «компания с инфраструктурой на миллиард» — правда одновременно.
Pure.DI — это генератор кода для внедрения зависимостей (Dependency Injection), который работает на этапе компиляции. Pure.DI развивает идею «чистого DI»: вместо контейнера и рефлексии вы получаете обычный C#‑код, который создаёт композиции объектов. В этой статье — новые возможности из релизов 2.3.5–2.5.1: от union types в роли DI‑контрактов до сценариев внедрения зависимостей без лишних аллокаций.
Уважаемые читатели, в этой статье я хочу рассказать о том, что происходит внутри values.Sum() в современном .NET — там нашлись векторные инструкции, контроль переполнения и список процессоров, которым рантайм намеренно ограничивает ширину вектора, — и представить свои выводы.
В прошлых статьях серии самописные циклы уже проигрывали BCL в поиске по строке, JIT сам выкидывал проверки границ, а foreach прятал аллокации. Тут случай интереснее: values.Sum() — это LINQ, который при оптимизации первым делом меняют на цикл.
Уважаемые читатели, в этой статье я хочу рассказать о проверке обещанного регресса LINQ в .NET 10 — и представить свои выводы.
В dotnet/runtime с лета висит issue #117717: после перехода на .NET 10 метод с First(предикат) просел к девятке — у автора issue на Intel 13-го поколения до 19%, у Энди Эйерса из JIT-команды на Zen 4 порядка 10%. Причину команда назвала сама: связка PGO и инлайнинга, делегат предиката перестал инлайниться.
Решение тоже озвучили: в десятке чинить не будем — сломаем другое, переносим в .NET 11. Был частичный фикс (PR #117816), после которого issue переоткрыли как #119425. Десятка при этом LTS, и в комментах закономерный вопрос: обновляться на десятку или ждать одиннадцатую.
Уважаемые читатели, в этой статье я хочу рассказать про поиск по строке и представить свои выводы. Началось с оптимизации: сравнил поиск символа циклом со string.IndexOf — и получил разницу в разы. Заодно выяснилось, что серверный Xeon с AVX-512 в этой задаче медленнее игрового десктопа с AVX2. Ниже разбор обоих фактов с дизасмом и замерами.
Будет четыре истории, и в каждой — вопрос, на который я искал ответ:
Уважаемые читатели, в этой статье я хочу рассказать о проверках границ массива и представить свои выводы. Каждое обращение arr[i] обязано проверить индекс, иначе IndexOutOfRangeException — а JIT старается эти проверки убирать, когда может доказать, что выход за границы невозможен. Я взял несколько обычных циклов и посмотрел в машинный код на .net 8, 9, 10 и 11 одновременно. Результат разложился по версиям так, как я не ожидал.
Будет три истории:
Уважаемые читатели, в этой статье я хочу рассказать о скрытых аллокациях в обычном foreach и представить свои выводы. Тесты сделаны на .net 8, .net 9 и .net 10 одновременно, чтобы было видно, как одна и та же строчка кода ведет себя на разных рантаймах.
Все тесты сделаны с использованием BenchmarkDotNet, полный код представлен на гите, так что каждый может проверить результаты и сделать свои выводы.
Будет три истории, и все три про foreach:
Я скучал по C#, когда писал на Flutter, и по Flutter — когда писал на C#. Поэтому взял и совместил: Plumix — фреймворк с флаттеровской архитектурой виджетов поверх .NET и Avalonia, который во многом строят ИИ-агенты. Рассказываю про мотивацию, конвейер портирования, текущие фичи и планы.
