👀 Как вы смотрите видео?

Разбираете урок, слушаете интервью фоном или начинаете на телефоне, а продолжаете на большом экране?

Хотим узнать, что делает просмотр удобным для вас. Вспомните последнее видео — ролик, урок, фильм или серию сериала — и расскажите о своём опыте. Если детали не запомнились, можно так и ответить.

🕰️ Опрос займёт около 3 минут.

В результатах сможете сравнить свои привычки с ответами других участников. А разработчики и инженеры видеоплатформы расскажут, что происходит по ту сторону экрана, пока вы смотрите видео.

🔗 Поделиться опытом

🐸 Библиотека программиста

🚀 C# Dev Kit: сначала открытый файл, потом весь solution

Открыли большой solution и ждёте, пока IDE разберётся со всеми проектами? В предварительной версии C# Dev Kit 11.0 Microsoft изменила порядок загрузки: активный файл получает подсказки и диагностику первым.

В замерах команды для Aspire с 407 проектами готовность активного файла сократилась с «до 84,1 секунды» до 0,47 секунды. Весь solution загрузился за 3 секунды вместо 84,1. Это результаты конкретного проекта, не обещание ускорить любой репозиторий в 180 раз.

⏬ Что изменили под капотом

— добавили кеш модели проектов для повторных открытий;
— объединили шесть managed-процессов в один сервер;
— собрали этот сервер через Native AOT.

Версия 11.0 пока доступна в pre-release. Если хотите проверить эффект на своём solution, переключитесь на предварительную версию расширения. Первое построение кеша и повторная загрузка — разные сценарии: измерять их стоит отдельно.

🔗 Источник

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#async_news

🧠 Кеш пустой, а в базу одновременно пришли сто запросов

Популярная запись исчезла из кеша. Сто запросов одновременно увидели промах и пошли за ней в базу. Кеш есть, а нагрузка всё равно прилетела залпом — это cache stampede.

HybridCache умеет объединять конкурентные обращения за одним ключом: один вызов получает данные, остальные ждут его результат.

var product = await cache.GetOrCreateAsync(
    $"product:{id}",
    async token => await repository.LoadAsync(id, token),
    cancellationToken: cancellationToken);

Для регистрации нужен пакет Microsoft.Extensions.Caching.Hybrid и вызов builder.Services.AddHybridCache();. Без Redis тоже работают локальный кеш и защита от такого залпа.

⏬ Важная граница

Объединение запросов действует внутри одного экземпляра HybridCache. Два сервера могут одновременно обратиться к базе, даже если используют общий Redis. Это полезная защита локального кеша, но не распределённая блокировка на весь кластер.

🔗 Источник

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#il_люминатор

🧩 Mapperly: маппинг DTO, который можно открыть и прочитать

Вручную перекладывать двадцать свойств в DTO скучно. Но и разбираться, что библиотека сделает с ними во время выполнения, хочется не всегда. Mapperly предлагает другой вариант: сгенерировать обычный C#-код при сборке.

using Riok.Mapperly.Abstractions;

[Mapper]
public partial class UserMapper
{
    public partial UserDto ToDto(User source);
}

Сигнатуру пишете вы, реализацию добавляет source generator. Её можно посмотреть и проверить: какие свойства перенеслись, как обрабатывается null и где выполняется преобразование.

⏬ Зачем это полезно

Маппинг не требует reflection во время выполнения. А диагностика сборки может предупредить о свойстве, которое не удалось сопоставить.

При этом генератор не знает бизнес-смысл данных. Если имя поля поменялось или преобразование требует правила, это нужно описать явно. Автоматизировать присваивания можно; проверку контракта DTO всё равно стоит оставить себе.

🔗 Источник

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#sharp_view

⚙️ Task.WhenAll не ограничивает число запросов

Если передать в Task.WhenAll тысячу задач обращения к API, он дождётся их завершения. Но ограничивать число одновременных запросов за вас не будет.

Когда нужно обрабатывать коллекцию с заданным параллелизмом, пригодится Parallel.ForEachAsync:

await Parallel.ForEachAsync(
    ids,
    new ParallelOptions
    {
        MaxDegreeOfParallelism = 8,
        CancellationToken = cancellationToken
    },
    async (id, token) =>
    {
        await LoadAsync(id, token);
    });

Здесь одновременно выполняются не более восьми обработчиков. Токен отмены передаётся внутрь каждой итерации. Поддерживается и источник IAsyncEnumerable.

⏬ Восемь обработчиков — не восемь запросов в секунду

Это ограничение конкурентности, а не rate limit. Если API разрешает фиксированное число запросов за минуту, нужен отдельный механизм ограничения частоты. И не делите один DbContext между параллельными итерациями: каждый обработчик должен работать с подходящим ему контекстом.

🔗 Источник

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#sharp_view

⚙️ PeriodicTimer: следующий тик не обязан ждать конца работы

Нужно регулярно обновлять данные в фоне, но не хочется запускать второй обход поверх первого? С PeriodicTimer можно построить один последовательный async-цикл.

using var timer = new PeriodicTimer(
    TimeSpan.FromSeconds(10));

while (await timer.WaitForNextTickAsync(stoppingToken))
{
    await RefreshAsync(stoppingToken);
}

Пока RefreshAsync не закончится, следующая итерация этого цикла не начнётся. Но это не то же самое, что «десять секунд отдыха после каждой работы».

⏬ Что случится с пропущенными тиками?

Таймер объединяет несколько тиков, пришедших между ожиданиями, в один. Если обновление заняло 25 секунд, не появится очередь из всех пропущенных запусков. Следующее ожидание может завершиться сразу.

У таймера должен быть один потребитель. Отмена ожидания через токен приводит к OperationCanceledException — её нужно учитывать при остановке фонового сервиса.

🔗 Источник

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#il_люминатор

🧠 Таймаут ожидания — ещё не отмена операции

Что будет после трёх секунд ожидания?

Task request = LoadAsync();

await request.WaitAsync(
    TimeSpan.FromSeconds(3));

❤️ — LoadAsync автоматически остановится
👍 — ожидание завершится по таймауту, операция может продолжиться
🔥 — заблокируется текущий поток

Ответ:
👍 Если request не успеет завершиться, await выбросит TimeoutException. WaitAsync ограничивает ожидание, а не останавливает исходную операцию. Для её отмены нужен CancellationToken, переданный в LoadAsync, и поддержка отмены внутри этой операции.

Не стоит считать таймаут гарантией, что работа больше не выполняется. Для HTTP-запроса, записи в файл или внешнего задания это разные обещания: «я больше не жду» и «операция действительно остановлена».

🔗 Источник

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека шарписта

#dotnet_challenge