3 простые оптимизации, которые реально ускоряют код

1️⃣ Забирай данные пачкой
Меньше запросов — меньше сетевых задержек.
Вместо десятков запросов — один IN (...).

2️⃣ Делай больше параллельно
Если задачи не зависят друг от друга — выполняй их одновременно.
Асинхронность часто даёт бесплатный прирост скорости.

3️⃣ Кэшируй результаты
Если данные не меняются — не пересчитывай и не запрашивай их заново.
Память дешевле времени.

Никакой магии и сложных алгоритмов — просто базовые приёмы, которые в реальных проектах дают самый заметный эффект.

⚡️ В мире #dotnet есть куда больше вариантов для messaging, чем RabbitMQ и Kafka.

И для real-time систем эти инструменты часто избыточны.

Большинство брокеров сообщений заточены под надёжность, сложную маршрутизацию и enterprise-сценарии.
Это отлично, когда нужны гарантии доставки и сложные пайплайны.
Но если система живёт на частых событиях, минимальной задержке и мгновенной реакции, этот вес начинает мешать.

Здесь идеально заходит NATS.

NATS - лёгкая и сверхбыстрая система обмена сообщениями, спроектированная именно для real-time:
- минимальная латентность
- простая модель
- высокая масштабируемость

Отлично подходит для:
- телеметрии и sensor data
- live-обновлений
- edge-систем
- сценариев, где важно «сейчас», а не «через секунду»

В статье подробно разобрано:
- когда NATS имеет смысл (а когда нет)
- сравнение с RabbitMQ и Kafka
- использование NATS в .NET с понятными примерами кода
- Pub/Sub, queue groups и request–reply

https://thecodeman.net/posts/introduction-to-nats-real-time-messaging

Интеграционные тесты прямо в CI/CD - максимум уверенности в коде 🚀

Я запускаю интеграционные тесты прямо внутри CI/CD пайплайна.
Так я проверяю не абстракции и моки, а реальное поведение системы.

Всё это возможно благодаря:
- Docker
- Testcontainers

Идея простая:
ты поднимаешь реальные внешние сервисы как контейнеры и используешь их прямо в тестах.

В примере поднимаются:
- PostgreSQL
- Redis
- Keycloak

Контейнеры:
- автоматически стартуют перед тестами
- доступны из кода приложения
- уничтожаются после выполнения тестов

Почему это работает лучше моков:
- тесты максимально близки к продакшену
- одинаковое поведение локально и в CI
- сразу ловятся проблемы с конфигурацией, миграциями, auth
- меньше сюрпризов после деплоя

Особенно полезно для:
- backend-сервисов
- микросервисной архитектуры
- систем с авторизацией и внешними зависимостями
- .NET-приложений с серьёзной бизнес-логикой

Если хочешь вывести интеграционное тестирование в .NET на новый уровень — Testcontainers стоит попробовать обязательно.

#dotnet, #testing

🔍 Как делать code review, которые находят реальные баги, а не только придираются к стилю

Большинство code review застревают на форматировании, нейминге и мелочах. В итоге реальные проблемы - логические ошибки, гонки, неправильные инварианты - проходят мимо.

Идея правильного code review:
— Проверять поведение кода, а не его внешний вид
— Искать сценарии отказа, а не соответствие линтеру
— Думать как система, а не как форматтер

Что реально стоит смотреть на ревью:
• Граничные случаи и ошибки в бизнес-логике
• Null / empty сценарии и некорректные состояния
• Побочные эффекты и порядок операций
• Работа с асинхронностью, транзакциями и ресурсами
• Соответствие инвариантам доменной модели

Инструменты с AI-ассистентами для code review помогают сместить фокус:
— меньше шума про стиль
— больше внимания к логике и потенциальным багам
— автоматические подсказки прямо в PR

Хороший code review — это не «код красивый»,
а «код не сломается в проде».

В какой строке возникнет первое исключение?

#ПятничныйКвиз

💡 В EF Core есть штука, о которой многие забывают: CompileAsyncQuery.

С её помощью можно заранее скомпилировать LINQ-запрос,а потом выполнять его асинхронно: быстрее и без лишнего overhead’а.

И важный еще момент:
вам не нужно писать отдельную “async-версию” самого LINQ-запроса.
EF сам оборачивает выполнение в асинхронный пайплайн. Немного странно, но работает.

Пример:

private static Func<AppDbContext, string, Task<Newsletter?>> GetByTitle =
    EF.CompileAsyncQuery(
        (AppDbContext context, string noscript) =>
            context.Set<Newsletter>()
                   .FirstOrDefault(c => c.Title == noscript)
    );

public async Task<Newsletter?> GetNewsletterByTitleAsync(string noscript)
{
    return await GetByTitle(this, noscript);
}

Что получаем:

• повторные запросы выполняются быстрее
• нет лишней компиляции выражений
• async-подход сохраняется

Если в проекте есть часто вызываемые запросы - Compiled Queries могут дать хороший прирост производительности, особенно под нагрузкой.

🔥 Как просто добавить multi-tenant в .NET через заголовок запроса

Иногда нужно понимать, какому клиенту (tenant) принадлежит запрос.

Самый простой вариант - передавать X-TenantId в HTTP-заголовке и читать его в сервисе.

Пример сервиса:

public sealed class TenantProvider
{
    private const string TenantIdHeaderName = "X-TenantId";
    private readonly IHttpContextAccessor _httpContextAccessor;

    public TenantProvider(IHttpContextAccessor httpContextAccessor)
        => _httpContextAccessor = httpContextAccessor;

    public string TenantId =>
        _httpContextAccessor.HttpContext.Request.Headers[TenantIdHeaderName];
}

.NET 9 стал гораздо устойчивее к сбоям 💪

В .NET 9 появились официальные пакеты для отказоустойчивости:

- Microsoft.Extensions.Resilience
- Microsoft.Extensions.Http.Resilience

Они построены поверх Polly, поэтому API знакомый - легко описывать политики:

- retry
- circuit-breaker
- fallback
- timeout
- hedging
- rate limiter

Подключаете и ваши HTTP-клиенты и сервисы автоматически восстанавливаются при сетевых ошибках и таймаутах.

Итог: меньше падений и больше стабильности. Отлично для продакшена 🚀

Обещанного 3 года ...

Не все стратегии балансировки нагрузки одинаково полезны.

Если ты используешь YARP (Yet Another Reverse Proxy) в .NET - у него есть 5 встроенных способов распределять трафик между серверами. Но какой выбрать?

Вот понятный разбор:

1) RoundRobin (по кругу)
Классика: запросы равномерно идут по очереди на каждый сервер.
✅ просто
❌ плохо работает, если сервера/запросы не одинаковые по скорости

2) LeastRequests (минимум активных запросов)
Самый “умный” вариант: отправляет запрос туда, где сейчас меньше всего работы.
✅ отлично при разном времени обработки запросов
✅ помогает снизить задержки на “хвосте” (tail latency)

3) Random (случайно)
Сервер выбирается случайно.
✅ неожиданно хорошо работает при большом потоке однотипных запросов
❌ может иногда “не повезти” и нагрузить один сервер сильнее

4) PowerOfTwoChoices (2 случайных - выбираем лучший)
Баланс между качеством и стоимостью: берём 2 случайных сервера и выбираем тот, где меньше активных запросов.
✅ почти как LeastRequests, но дешевле по логике
✅ не надо проверять все сервера каждый раз

5) FirstAlphabetical (первый доступный)
Всегда выбирает “первый” сервер из списка (условно самый верхний/раньше по имени).
✅ хорошо для failover (есть основной сервер, остальные - запасные)
❌ плохо распределяет нагрузку (по сути почти без балансировки)

Большинство по привычке ставят RoundRobin, но если время обработки запросов разное - переход на LeastRequests часто заметно улучшает tail latency.

Разбор с примерами, как масштабировать ASP.NET Core API через YARP

А какая стратегия у тебя по умолчанию?

🎯 Открытый урок «Сетевой чат на C#».

🗓 22 января в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «C# Developer».

На вебинаре:
✔️ Рассмотрим написание сетевого приложения на C#.
✔️ Мы реализуем простые клиент и сервер с помощью одного из сетевых протоколов.
✔️Также затронем темы многопточности и асинхронности

Кому будет полезно:
• Вебинар будет полезен начинающим разработчикам, желающим разобраться в сетевом и многопочном\асинхронном программировании.

Что вы получите:
• По итогам вебинара смогут проектировать сетевые приложения.
• Получат представление о работе сетевых протоколов, и многопоточности\асинхронности в приложениях.
• На практике попробуют разработать такое приложение.

🔗 Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/zifo/?erid=2W5zFJaPXHA

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.