В .NET 10 появится {Async}Enumerable.{Infinite}Sequence

Теперь разработчики смогут удобно генерировать бесконечные последовательности как в синхронном, так и в асинхронном виде.

▶️https://github.com/dotnet/runtime/pull/116538

👉 @KodBlog

Устали прыгать между дашбордами, пытаясь понять, почему ваша .NET-приложение ведёт себя странно?

Новый плагин OpenTelemetry для JetBrainsRider приносит все данные наблюдаемости прямо в IDE.

Больше никакого переключения контекста: просто запускайте приложение и следите за логами, метриками и трейсами рядом с кодом

Доступно уже сейчас в Rider 2025.2 EAP5 😮

👉 @KodBlog

В современных сложных программных средах понимание того, что происходит внутри приложения — уже не опция, а необходимость.

Баги любят прятаться в тени и появляются в самый неожиданный момент.

OpenTelemetry проливает свет на происходящее внутри приложения.
Он предоставляет стандартизированный способ сбора и анализа телеметрических данных, обеспечивая прозрачность поведения системы.

OpenTelemetry необходим для мониторинга любого приложения — от распределённых микросервисов до монолитов. Да, даже в монолитной архитектуре вы получите выгоду от использования OpenTelemetry.

У каждого приложения есть внешние зависимости: базы данных, кэши, API, внешние сервисы. Мониторинг этих зависимостей критичен для понимания производительности и взаимодействия приложения с остальной системой.

Сегодня нашёл для вас руководство о том, как внедрить OpenTelemetry для получения ценных данных о производительности и состоянии системы. 😊

Вы узнаете:

> Что такое OpenTelemetry и зачем он нужен
> Что такое логи, метрики и трейсы
> Как подключить OpenTelemetry к своему проекту
> Как просматривать данные OpenTelemetry в Jaeger
> Как просматривать данные OpenTelemetry в Seq
> Как добавлять кастомную инструментализацию и свойства в OpenTelemetry

👉 @KodBlog

Если ты хочешь писать надёжные веб-приложения, важно хорошо понимать, как работают REST API.

И в этом курсе ты разберёшься со всеми основами.

Он охватывает ключевые принципы REST-архитектуры, фреймворк ASP.NET Core, HTTP-методы, интеграцию с базой данных и многое другое. 😎

👉 @KodBlog

В .NET 10, который выйдет в ноябре этого года, значительно оптимизируют работу с небольшими массивами

Если JIT-компилятор определяет, что массив достаточно мал и не выходит за пределы области видимости метода, он размещает его в стеке, а не в куче. Это означает, что память не аллоцируется в heap, GC не задействуется, а производительность повышается почти в два раза. 😊

Например, в .NET 9 массив из 11 элементов занимал 72 байта и выполнялся за 7.7 наносекунды. В .NET 10 те же данные, но 0 байт аллокации и всего 3.9 наносекунды. И самое главное это работает автоматически

👉 @KodBlog

Стриминговые API в C# — используй IAsyncEnumerable

IAsyncEnumerable оптимизирован для потоковой передачи данных и полностью совместим с async/await.

> Производители используют IAsyncEnumerable<T> с yield return
> Потребители читают данные через await foreach

Зачем нужны стриминговые API?

В отличие от bulk-передачи, стриминг отправляет данные пакетами.

Сколько и когда передавать — зависит от кода, создающего IAsyncEnumerable.
Параметр T задаёт тип элемента, который будет возвращаться в потоке.

Где особенно полезно:

1. Отправка больших (или даже бесконечных) наборов данных

Пример: поливать сад из шланга вместо таскания вёдер с водой.
Вёдра тяжелее (ресурсоёмко) и требуют ожидания (блокировка).

2. Получение внешних данных — API, IoT-сенсоры, очереди сообщений

Когда нельзя предсказать, когда будет готов следующий элемент — IAsyncEnumerable идеально подходит.

3. Снижение потребления памяти

Данные проходят потоком и не накапливаются в памяти целиком.

👉 @KodBlog

«Сначала фильтруй, потом объединяй» звучит умно. Но это не всегда быстрее.

В SQL порядок написания клауз не определяет порядок выполнения, этим занимается планировщик запросов.

Так что, хотя кажется, что ранняя фильтрация должна уменьшить объём данных перед JOIN — на практике это часто не так.

Планировщик может:

> Самостоятельно оптимизировать стратегии объединения
> Перестраивать порядок операций
> Использовать индексы

Реальный прирост производительности даёт понимание планов выполнения, а не следование «правилам на глазок».

Вот подробный разбор этого популярного мифа про SQL и того, что на самом деле влияет на производительность

👉 @KodBlog

Рекомендуемые расширения для работы с Copilot prompt-файлами:

🔹File Explorer for Visual Studio — даёт доступ к prompt-файлам прямо внутри Visual Studio.
🔹Open in Visual Studio Code — позволяет удобно создавать и редактировать prompt-файлы во внешнем редакторе (VS Code)

👉 @KodBlog

Хотите сделать HTTP-запросы в .NET более отказоустойчивыми?

Новая библиотека Microsoft HTTP Resilience предоставляет готовый пайплайн с поддержкой:

> ограничения частоты запросов (rate limiting)
> повторных попыток (retries)
> таймаутов (timeouts)
> предохранителей (circuit breakers)

И всё это настраивается всего одной строкой кода. 😐

Разработана в сотрудничестве с Polly, эта версия быстрее и эффективнее по памяти — готова для продакшен-нагрузок.

Вот как начать использовать resilience pipelines в .NET: ссылка

А вы уже используете ретраи или circuit breakers в своих сервисах?

👉 @KodBlog

Временные сложности различных структур данных

Big O-нотация описывает, как производительность алгоритма растёт относительно размера входных данных (n). Она используется для оценки эффективности алгоритмов вне зависимости от оборудования или языка программирования. ✌️

👉 @KodBlog