Что выведет код?

👾 — Wed
👍 — 3
🥰 — 2
⚡️ — 4

Библиотека задач по C#

Чем IQueryable<T> отличается от IEnumerable<T>?

👾 — IQueryable всегда быстрее и работает только в памяти
👍 — IQueryable строит дерево выражений для провайдера и может выполняться удалённо (БД); IEnumerable перечисляет в памяти
🥰 — Они идентичны; различий нет
⚡️ — IEnumerable поддерживает async, а IQueryable — нет

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

Библиотека задач по C#

В .NET приложении необходимо обрабатывать миллионы строк текста с минимальными расходами памяти и максимальной скоростью. Какой подход будет наиболее правильным?

👾 — Использовать string конкатенацию (+) в цикле
👍 — Применить StringBuilder для конкатенации строк
🥰 — Сохранять строки в List<string> и объединять их через string.Join
⚡️ — Использовать Span<char> или Memory<char> для работы с подстроками без создания новых объектов

Библиотека задач по C#

Решать задачи — хорошо. Понимать суть — бесценно

Можно бесконечно гонять задачи на LeetCode, но без фундаментального понимания алгоритмов и паттернов ты просто запоминаешь решения, а не учишься мыслить инженерно.

Акция 1 + 2:

Забирай три курса по цене одного. Оплачиваешь самый дорогой слот, два других получаешь бесплатно.

Идеальный стек для практики:

— Алгоритмы и структуры данных (база);
— Архитектуры и шаблоны проектирования.

Прокачать скиллы

До 31 декабря.
Помощь с выбором: @manager_proglib

У вас есть сервис на .NET, обрабатывающий большое количество параллельных запросов к базе данных. При нагрузочном тестировании вы замечаете, что количество потоков резко растёт, а производительность падает. Какой подход будет наиболее правильным для оптимизации?

👾 — Использовать Task.Run вокруг всех вызовов к базе, чтобы явно распараллелить операции
👍 — Применить асинхронный доступ к базе данных (async/await) с использованием I/O-bound операций
🥰 — Увеличить ThreadPool.SetMinThreads, чтобы обрабатывать больше потоков одновременно
⚡️ — Переписать сервис на синхронный код, чтобы избежать overhead от async/await

Библиотека задач по C#

В .NET у вас есть метод, который вызывается в высоконагруженном сервисе миллионы раз в секунду. В профилировании видно, что он активно генерирует мусор, перегружая GC. Какой из подходов будет наиболее правильным для оптимизации?

👾 — Переписать метод на небезопасный код (unsafe) и работать напрямую с указателями
👍 — Использовать Span<T> и пулы объектов (ArrayPool<T>, ObjectPool<T>) для снижения количества аллокаций
🥰 — Увеличить размер heap в настройках CLR, чтобы GC срабатывал реже
⚡️ — Запустить несколько экземпляров метода параллельно, чтобы распределить нагрузку на разные потоки

Библиотека задач по C#

В высоконагруженном .NET сервисе вы часто работаете со строками: конкатенация, парсинг, подстроки. Профилирование показывает большое количество аллокаций и нагрузку на GC. Какой подход будет наиболее правильным для оптимизации?

👾 — Использовать обычный оператор + для конкатенации строк — компилятор сам оптимизирует
👍 — Применить StringBuilder для конкатенации и Span<T>/Memory<T> для работы с подстроками без копирования
🥰 — Перейти на dynamic, чтобы уменьшить количество перегрузок
⚡️ — Вызывать GC.Collect() вручную после больших операций со строками

Библиотека задач по C#