Как создавать фоновые задачи в .NET?

С Quartz это так же просто, как реализовать интерфейс.

Вы можете внедрять любые необходимые зависимости через DI. Фоновые задачи также имеют scoped-область, поэтому можно даже внедрять DbContext.

[DisallowConcurrentExecution]
public class MyBackgroundJob : IJob
{
    public MyBackgroundJob(...)
    {
    }

    public async Task Execute(IJobExecutionContext context)
    {
        // Implement your logic here.
    }
}

👉 @KodBlog

Сделать столбец Sparse в Entity Framework 💡

В SQL Server sparse-столбцы — это обычные столбцы, оптимизированные для хранения значений NULL. Их использование может значительно экономить место.

Хорошими кандидатами для sparse-столбцов являются любые столбцы, у которых в большинстве строк вероятно будет значение NULL, например:

dateAccountClosed
discountAmount
Suffix
Address4
DeliveryInstructions
OrderReturnDate

и т. д.

Sparse-столбцы легко настраиваются в EF

👉 @KodBlog

REST API vs WebSocket

REST API:

- Модель запрос–ответ
- Клиент отправляет запрос → сервер возвращает ответ
- Stateless (каждый запрос независим)
- Лучше всего подходит для CRUD-операций
- Использует HTTP/HTTPS
• Пример: получение данных пользователя, отправка форм

WebSocket:

- Двусторонняя связь в реальном времени
- Постоянное full-duplex соединение
- Stateful-соединение
- Лучше всего подходит для live-обновлений
- Использует протокол ws/wss
• Пример: чат-приложения, лайв-трейдинг, онлайн-игры

🟢REST = запросил → получил
🔵WebSocket = постоянное соединение и обмен данными в любой момент

👉 @KodBlog

FluentValidation делает валидацию входных данных очень простой.

Знали ли вы, что валидаторы поддерживают DI (Dependency Injection)?

Вы можете внедрять объекты настроек, сконфигурированные через DI, и использовать их внутри валидаторов.

Посмотрите пример в сниппете кода ниже. 👇

Непопулярное мнение:

Большинство разработчиков на самом деле не понимают Git.

Они знают только три команды:

1. git add
2. git commit
3. git push

Но Git может гораздо больше:

- ветвление (branching)
- rebase
- stash
- cherry-pick
- разрешение конфликтов (conflict resolution)

Правильное понимание Git может сэкономить часы отладки и исправления сломанных веток.

👉 @KodBlog

Используешь ли ты trunk-based development?

Это стратегия ветвления, при которой все разработчики работают напрямую в «trunk» (основной ветке).

Feature flags — обязательная часть такого подхода.

Незавершённые фичи прячутся за feature flag и выкатываются только тогда, когда они готовы.

👉 @KodBlog

Если вы хотите использовать Minimal APIs в более вертикально-срезовой (vertical slice) структуре, вот простая абстракция:

- интерфейс IEndpoint для определения эндпоинтов
- несколько методов-расширений для автоматической регистрации эндпоинтов

Цена на старте? Пара миллисекунд.

👉 @KodBlog

Стоит ли Microsoft прекратить поддержку .NET Framework в Microsoft.Data.Sqlite в предстоящем релизе 11.0?

Обсуждение этого вопроса уже закрыто на GitHub, но Microsoft запрашивала мнение сообщества. (судя по скрину, комьюнити не против)

Проблема поддержки .NET Framework в GitHub SqLite: https://github.com/dotnet/efcore/issues/37895

👉 @KodBlog

Не отправляйте несколько SQL-команд в базу данных (PostgreSQL) последовательно.

Вместо этого делайте так 👇

Когда у вас есть кейс, где вы добавляете новую запись и затем читаете её, обычно выполняются два SQL-запроса: INSERT и SELECT.

С точки зрения выполнения это нормально, но что насчёт таких факторов, как:

1/ сетевая задержка (network latency)
2/ количество round-trip’ов к базе данных

Это ведь легко может снизить производительность, верно?

К счастью, с Npgsql это не обязательно.

У этого провайдера есть фича под названием batching.

Batching — это отправка нескольких SQL-команд в PostgreSQL за один round-trip к базе данных, вместо того чтобы вызывать Execute отдельно для каждой команды.

В документации Npgsql это описано через использование NpgsqlBatch, который упаковывает несколько NpgsqlBatchCommand в один запрос к серверу.

Важная деталь: если вы не начали собственную транзакцию, Npgsql автоматически оборачивает batch в неявную транзакцию.

Если один из запросов падает, остальные не выполняются, а весь batch откатывается (rollback).

👉 @KodBlog

В чем смысл System.Collections.Frozen по сравнению с System.Collections.Immutable?

Immutable-коллекции являются «неизменяемыми» в том смысле, что конкретный экземпляр коллекции нельзя изменить. Однако они поощряют мутации: не изменение самого экземпляра, а создание новых экземпляров на основе исходного. Поэтому у immutable-коллекций есть методы вроде Add и Remove, которые не изменяют исходный экземпляр, а вместо этого создают новый экземпляр, содержащий это изменение (в литературе такие коллекции часто называют «персистентными коллекциями»). В результате, помимо API, ориентированного на такие операции, реализации оптимизированы под подобные сценарии, в частности — под шаринг памяти между экземплярами.

Например, если у вас есть ImmutableDictionary<string, string>, то под капотом это древовидная структура данных, и при вызове Add создаётся новый ImmutableDictionary<string, string>, который шарит максимально возможную часть исходного дерева, добавляя только необходимые узлы для нового элемента. Это означает, что хотя ImmutableDictionary и «неизменяемый», он на самом деле не оптимизирован для быстрого чтения, например, TryGetValue — это операция O(log n).

С другой стороны, новые FrozenSet<> / FrozenDictionary<> действительно неизменяемые: у них нет API, который позволял бы или поощрял добавления, удаления и т.д. Они спроектированы только под те операции, которые вы с ними выполняете — чтение. Если вам не нужны API для каких-либо мутаций, можно просто использовать FrozenSet / FrozenDictionary.

Если вы планируете использовать их долго и готовы потратить больше времени на этапе построения, чтобы привести данные к форме, которая делает их быстрее для всех последующих чтений, можно передать optimizeForReading: true в соответствующие методы, и фабрика потратит больше времени на вычисление оптимального представления, чтобы последующие операции вроде TryGetValue выполнялись очень быстро. При этом не нужно думать о хранении данных таким образом, чтобы удешевить создание производных коллекций, так как API для подобных операций просто отсутствует.

👉 @KodBlog

Изучайте алгоритмы — наглядно

Отличная коллекция интерактивных алгоритмов, удобно разбитых по категориям. Рекомендуется посмотреть:

https://algorithm-visualizer.org

👉 @KodBlog

Обработка «сырого» исключения базы данных при нарушении уникального ограничения приводит к появлению некрасивого DbUpdateException с вложенным provider-specific исключением, которое приходится по-разному парсить для SQL Server, PostgreSQL и SQLite.

Библиотека EntityFramework.Exceptions решает эту проблему.

https://github.com/Giorgi/EntityFramework.Exceptions

👉 @KodBlog

16 полезных сайтов, которые сделают тебя лучшим разработчиком:

1. roadmap.sh — дорожные карты для изучения dev-ролей
2. explainshell.com — объясняет каждый флаг в bash-командах
3. regex101.com — тестирование и отладка регулярных выражений с live-обратной связью
4. jsoncrack.com — превращает сырой JSON в визуальную диаграмму
5. bundlephobia.com — показывает размер npm-пакета до установки
6. transform.tools — мгновенно конвертирует между форматами для разработки
7. webhook.site — live URL для логирования webhook-запросов
8. devhints.io — шпаргалки по языкам и инструментам
9. httpie.io/app — браузерный HTTP-клиент для работы с API
10. caniuse.com — проверка поддержки CSS и JS в браузерах
11. squoosh.app — сжатие изображений прямо в браузере
12. carbon.now.sh — превращает код в аккуратные скриншоты
13. overapi.com — одностраничные шпаргалки по разным темам
14. shortcuts.design — горячие клавиши для популярных dev-инструментов
15. tinywow.com — бесплатный конвертер файлов
16. getfluently.app — прокачка разговорного английского с помощью AI

👉 @KodBlog

CA1507: Используйте nameof вместо строкового литерала

У кого включено это правило анализа кода?

👉 @KodBlog

Инжект настроек в .NET

У тебя есть 3 основных интерфейса на выбор. Но если выбрать не тот — приложение может просто игнорировать изменения конфигурации.

Вот простое объяснение:

1️⃣ IOptions
• Считывается один раз при старте приложения
• Кэшируется на весь жизненный цикл
• Подходит для статичных настроек, которые не меняются

2️⃣ IOptionsSnapshot
• Пересчитывается на каждый запрос
• Подхватывает изменения в appsettings.json без перезапуска
• Идеален для web API (Scoped lifetime)

3️⃣ IOptionsMonitor
• Обновляется в реальном времени
• Триггерит событие при изменении настроек
• Подходит для фоновых сервисов (Singleton lifetime)

Правило большого пальца (Rule of Thumb):
Используй IOptions для статической конфигурации.
Переходи на IOptionsSnapshot в веб-приложениях.
Используй IOptionsMonitor, когда нужны уведомления об изменениях в background-задачах.

👉 @KodBlog

Мой любимый способ конфигурировать Serilog — через настройки приложения.

Можно настраивать уровни логирования, внешние sinks, enrichers и многое другое.

Это также значит, что конфигурацию Serilog можно менять без изменений в коде.

👉 @KodBlog

Большинство .NET-разработчиков реализуют кэширование сложным способом.

Они пишут шаблонный (boilerplate) код в каждом методе сервиса — проверяют кэш, делают запрос к базе, сохраняют результат, обрабатывают время жизни.

Есть способ лучше, который почти не требует изменений в коде.

Он называется Output Cache middleware в ASP.NET Core.

И работает он совершенно иначе, чем IMemoryCache или IDistributedCache.

Ключевое отличие:

-IMemoryCache и IDistributedCache кэшируют объекты внутри кода приложения
- Output Cache перехватывает HTTP-ответ на уровне middleware, сохраняет его целиком и отдает повторно

При наличии кэша не вызываются ни обработчик endpoint’а, ни запрос к базе, ни бизнес-логика.

Что делает Output Cache мощным:

- Добавление кэширования одним атрибутом — без boilerplate-кода в сервисах
- Встроенный cache lock предотвращает проблему «thundering herd»
- Именованные политики задают поведение кэша централизованно
- Инвалидация по тегам позволяет сбрасывать группы связанных записей одним вызовом
- Опции VaryBy позволяют кэшировать отдельные ответы по заголовкам, query string, route-параметрам или кастомной логике

Но вот где большинство разработчиков ошибается:
Кэшируют ответы авторизованных API без разделения по пользователям
→ Данные пользователя A могут быть отданы пользователю B
→ Это реальная уязвимость безопасности

Читать гайд

👉 @KodBlog