ValueTask vs Task — когда можно обойтись без лишних аллокаций!

Иногда асинхронный метод чаще всего завершается синхронно, а возвращая Task, мы платим за каждую аллокацию объекта-представителя:

// «До»: всегда возвращаем Task, даже если результат готов сразу
public async Task<int> GetCountAsync()
{
    if (cache.TryGetValue("count", out var value))
        return value;
    var fresh = await LoadCountFromDbAsync();
    cache["count"] = fresh;
    return fresh;
}

Если кэш почти всегда заполнен, каждый вызов создаёт лишний Task-объект:

// «После»: возвращаем ValueTask при готовом результате
public ValueTask<int> GetCountAsync()
{
    if (cache.TryGetValue("count", out var value))
        return new ValueTask<int>(value);       // без аллокации state-machine
    return new ValueTask<int>(LoadCountFromDbAsync());
}

При cache hit мы сразу упаковываем значение в ValueTask<int>, не создавая асинхронной машины состояний.

При «промахе» возвращаем ValueTask, обёрнутый вокруг реального Task.

🔥 Использование ValueTask там, где результат часто готов сразу, сокращает количество выделений в куче и снижает нагрузку сборщика мусора.

➡️ C# Ready | #практика

Параллельная обработка коллекции через Parallel.ForEach!

Когда нужно быстро выполнить CPU-интенсивную работу над большим набором данных, можно распараллелить обработку без сложной ручной работы с потоками:

// Исходная коллекция—скажем, список чисел
var numbers = new int[1_000_000];
new Random().NextBytes(new Span<byte>(new byte[0])); // просто для примера
for (int i = 0; i < numbers.Length; i++)
    numbers[i] = i;

Вызовем Parallel.ForEach, соберём результаты в потокобезопасную коллекцию и зададим максимальное число параллельных задач:

var results = new ConcurrentBag<int>();
var options = new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount };

Parallel.ForEach(numbers, options, number =>
{
    // эмуляция тяжёлой работы
    int squared = number * number;
    results.Add(squared);
});

ConcurrentBag<T> гарантирует, что в него можно безопасно записывать из разных потоков без блокировок:

Console.WriteLine($"Обработано элементов: {results.Count}");
Console.WriteLine($"Первый результат: {results.Min()} | Последний: {results.Max()}");

🔥 Совет: поэкспериментируйте с MaxDegreeOfParallelism — на некоторых задачах меньшее число потоков даёт лучшее быстродействие за счёт меньшего оверхеда переключений.

➡️ C# Ready | #практика

Отслеживаем изменения в папке через FileSystemWatcher — мгновенный отклик без опроса!

Иногда нужно сразу реагировать, когда в каталоге появляется новый файл отчёта или изменяется конфигурация. Вместо бесконечных таймеров используем встроенный наблюдатель файловой системы.

Сначала задаём путь и настраиваем watcher: реагируем на создание и изменение только .txt-файлов, подписываемся на события Created и Changed:

using System.IO;

string path = @"C:\Watched";
using var watcher = new FileSystemWatcher(path, "*.txt")
{
    NotifyFilter = NotifyFilters.FileName | NotifyFilters.LastWrite,
    IncludeSubdirectories = false, 
// или true — если нужны подпапки
    EnableRaisingEvents = true     
// запускаем слежение
};

watcher.Created += OnChanged;
watcher.Changed += OnChanged;

Обработчик получает данные об изменении и выводит краткую информацию:

static void OnChanged(object sender, FileSystemEventArgs e)
{
    Console.WriteLine($"[{DateTime.Now:HH:mm:ss}] {e.ChangeType}: {e.FullPath}");
}

Чтобы консольное приложение не завершилось раньше времени, просто ждём клавишу:

Console.WriteLine($"👀 Слежение за {path} запущено. Нажмите Enter для выхода…");
Console.ReadLine();

🔥 FileSystemWatcher избавляет от циклов опроса: оперативно, без лишних ресурсов и под любые типы файлов.

➡️ C# Ready | #практика