🧠 When и Unless для умных проверок

В FluentValidation условная валидация запускает правила только при нужных условиях. When и Unless экономят циклы и делают валидаторы читаемыми.

• When = «проверить, если условие верно»
• Unless = «проверить, если условие НЕ верно»

Пример:

RuleFor(x => x.ShippingAddress)
    .NotEmpty()
    .When(x => x.DeliveryMethod == "Express");

RuleFor(x => x.CreditCard)
    .NotEmpty()
    .Unless(x => x.PaymentMethod == "PayPal");

When проверяет условие перед правилом. Express доставка требует адрес, PayPal не требует карту. Логика в одном месте без if-else в контроллере.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸Библиотека шарписта

#sharp_view

🧩 Union types появились в ASP.NET Core на .NET 11

В C# 15 можно описать тип с несколькими допустимыми вариантами:

public union IntOrString(int, string);

Такой endpoint может вернуть либо число, либо строку:

app.MapGet("/max-unavailable", () => new IntOrString(2));

JSON останется обычным:

2
или:
"25%"

Без $type и дополнительных обёрток.

Главный плюс — компилятор проверяет, что switch обработал все варианты union.

Поддерживается в Minimal APIs, MVC, SignalR, Blazor и OpenAPI.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸Библиотека шарписта

#async_news

😭 Как не потратить недельный лимит AI-кодинга за три дня?

Разберём на вебинаре, как тратить меньше на AI-агентов — без потери качества кода.

🔘 Поговорим о том:

— когда дорогая модель действительно нужна, а когда хватит дешёвой;
— сколько стоит один прогон и куда уходят токены;
— какие задачи можно отдавать субагентам;
— как настроить маршрутизацию моделей;
— что проверять в AI-коде перед merge.

✏️ Покажем всё на конкретных цифрах и вживую: сравним расходы до и после.

⬇️ 17 сентября, 19:00 МСК
⬇️ 1,5 часа · бесплатно
⬇️ Арсений Харланов и Олег Лайок

💬 Пишите в комментариях, где упираетесь в лимиты и на что уходят деньги. Самые залайканные вопросы разберём на вебинаре.

🔗 Зарегистрироваться на вебинар⁠

🧑‍💻 Забытый await: от race condition до DoS-атаки

В C# ключевое слово async — это инструкция компилятору превратить метод в state machine. await отмечает точку логической приостановки. Всё просто: выполнение не должно продолжаться, пока результат не существует.

При await весь код выполняется синхронно, пока не достигнет I/O или функции, возвращающей Task. Если Task не завершён, происходит раскрутка кадра стека, и поскольку обрамляющие методы приостановлены до самого верха, поток может быть освобождён в пул потоков.

Позже задача завершается, продолжение планируется и выполнение возобновляется там, где остановилось. Это не параллельное выполнение, это приостановка и возобновление.

Если забыли await:

var task = GetDataAsync();
// забыли await
Use(task);

Это режим «запустил и забыл» (fire-and-forget). Последствия:

• выполнение продолжается немедленно
• зависимость не обеспечивается
• исключения выходят за пределы логического стека вызовов

Что может произойти с приложением

⚠️ Забытый await может привести к классическому состоянию гонки: код продолжает выполнение до завершения критической операции, например, проверки прав доступа, открывая окно для эксплуатации.

Атакующий может успеть получить доступ к данным между моментом начала проверки и её завершением.

⚠️ Когда исключения выходят за пределы логического стека вызовов, они могут быть проглочены без логирования. Это маскирует неудачные попытки аутентификации, SQL-инъекции или другие атаки.

⚠️ Истощение пула потоков как вектор DoS-атаки. При высокой нагрузке неправильное использование async/await приводит к истощению пула потоков. Злоумышленник может намеренно генерировать запросы, эксплуатирующие блокирующие операции.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸Библиотека шарписта

#il_люминатор

🧠 Почему .NET-под съедает всю память?

kubectl top pod показывает 1 ГБ, а managed heap занимает всего 300 МБ. Куда делись остальные 700?

Память .NET-процесса — это не только GC:

— managed heap;
— JIT и загруженные сборки;
— стеки потоков;
— native-библиотеки;
— буферы сокетов;
— runtime и TLS.

Поэтому одного GCHeapHardLimitPercent недостаточно: он ограничивает только managed heap.

🔴 Что проверить:

kubectl top pod
dotnet-counters monitor -p <pid> System.Runtime
dotnet-gcdump collect -p <pid>
dotnet-dump collect -p <pid>

🔴 И ещё несколько практических моментов:

→ не выставляй всем подам одинаковые memory limits;
→ проверь AsNoTracking() и проекции в EF Core;
→ ищи .Result, .Wait() и блокирующий I/O;
→ тестируй GC под реальным memory limit контейнера.

🔗 Источник

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸Библиотека шарписта

#il_люминатор

🦆 Duck typing в C# — почти как в TypeScript

В TypeScript достаточно, чтобы у объекта был нужный метод:

function foo(a: { Do(): void }) {
  a.Do();
}

🔜 В C# так напрямую нельзя:

class A
{
    public void Do() => Console.WriteLine("A.Do");
}

class B
{
    public void Do() => Console.WriteLine("B.Do");
}

🔜 У A и B нет общего интерфейса. Но хочется вызвать:

Foo(new A());
Foo(new B());

И здесь на сцену выходят interceptors — экспериментальная возможность компилятора C#.

🌞 Идея:

[DuckShape]
public interface IDoable
{
    void Do();
}

public static partial class Ops
{
    [DuckTyped]
    public static void Foo(IDoable value)
        => value.Do();
}

📍 Source generator создаёт адаптер:

internal readonly struct ShapeAdapter_IDoable_A : IDoable
{
    private readonly A _value;

    public ShapeAdapter_IDoable_A(A value)
        => _value = value;

    public void Do() => _value.Do();
}

А interceptor подменяет вызов и оборачивает A или B в подходящий адаптер.

🔴 В итоге:

Ops.Foo(new A()); // A.Do
Ops.Foo(new B()); // B.Do

Работает и с properties — например, можно описать INameable с Name { get; set; }, а затем передать обычный Person, не меняя его код.

⚠️ Но это скорее интересный PoC, чем готовая замена интерфейсам:

— interceptors остаются экспериментальной возможностью;
— нужен source generator;
— есть ограничения и не покрытые edge cases;
— появляется дополнительная магия на этапе компиляции.

🔗 Источник

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸Библиотека шарписта

#sharp_view

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸Библиотека шарписта

#garbage_collector

🧩 Middleware в ASP.NET Core: 3 ловушки

Middleware — звено HTTP pipeline:

app.Use(async (context, next) =>
{
    Console.WriteLine("Request");

    await next(context);

    Console.WriteLine("Response");
});

1️⃣ Забыл next() — остановил pipeline

await _next(context);

Если его не вызвать, middleware ниже и endpoint не выполнятся.

2️⃣ Scoped-сервис не стоит инжектить в конструктор

Middleware переиспользуется между запросами, поэтому Scoped лучше получать в InvokeAsync:

public async Task InvokeAsync(
    HttpContext context,
    IMyScopedService service)
{
    await _next(context);
}

3️⃣ После начала ответа менять его уже нельзя

await _next(context);

context.Response.StatusCode = 503; // 💥

Если response уже отправляется, будет InvalidOperationException.

💡 Для действий до отправки используйте Response.OnStarting().

И ещё: не передавайте scoped-сервис в Task.Run после завершения запроса — его scope уже мог быть уничтожен. Для фоновой работы создавайте новый scope или используйте BackgroundService 🧠

🔗 Источник

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸Библиотека шарписта

#il_люминатор

💪 Разминка перед трудовыми буднями

Что произойдёт?

❤️ — список станет [1, 3]
🔥 — InvalidOperationException
👍 — цикл пропустит 2

Ответ спрячем здесь:

🔥 InvalidOperationException

foreach использует List<T>.Enumerator. После Remove() коллекция изменяется, перечислитель обнаруживает изменение при следующем MoveNext() и выбрасывает исключение.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸Библиотека шарписта

#dotnet_challenge

⚙️ Настоящие атомарные операции

Если Volatile решает проблему видимости, то Interlocked решает проблему атомарности. Операции реализованы на уровне процессора и выполняются как неделимые единицы — никакой другой поток не может вмешаться в середину

➡️ Самый частый сценарий это счётчик, который обновляют несколько потоков:

private int _counter;

public void Increment()
{
    Interlocked.Increment(ref _counter);
}

Без Interlocked операция _counter++ на самом деле три шага: прочитать, прибавить, записать. Два потока могут выполнить их одновременно и затереть результат друг друга. Interlocked.Increment делает всё это за один неделимый шаг.

➡️ Lock-free генератор ID

Interlocked подходит для генерации уникальных идентификаторов без блокировок:

public int GetNextId()
{
    return Interlocked.Increment(ref _id);
}

Каждый вызов гарантированно вернёт уникальное значение, даже если тысячи потоков вызывают метод одновременно.

➡️ CompareExchange: условное обновление

Самая мощная операция в арсенале Interlocked:

if (Interlocked.CompareExchange(ref _state, 1, 0) == 0)
{
    // Успешно перешли из состояния 0 в 1
}

Логика простая: если текущее значение равно 0, заменить на 1 и вернуть старое значение. Если кто-то уже изменил _state, операция ничего не сделает. Это паттерн, на котором строятся lock-free кэши, планировщики и конкурентные очереди.

➡️ Volatile и Interlocked — не одно и то же

Их можно перепутать, но они решают разные задачи.

Volatile гарантирует, что поток видит актуальное значение переменной. Interlocked гарантирует, что сама операция выполняется безопасно, без вмешательства других потоков.

В реальных системах нередко нужны оба. Volatile чтобы читать свежие данные, Interlocked чтобы безопасно их менять.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#sharp_view

💡 Replace, Regex или StringBuilder?

Для замены текста в C# есть несколько инструментов. И выбирать их лучше не по принципу «что быстрее», а по задаче.

🔜 string.Replace() — когда ищем конкретный текст:

var result = text.Replace("cat", "dog");

🔜 Regex.Replace() — когда нужен шаблон:

var result = Regex.Replace(
    text,
    @"\d+",
    "#");

Например, заменить все числа на #.

🔜 StringBuilder.Replace() — когда последовательно изменяем большой текст:

var sb = new StringBuilder(text);

sb.Replace("cat", "dog");
sb.Replace("foo", "bar");

var result = sb.ToString();

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#sharp_view