Возвращаясь к теме профайлинга в контейнерах.

На днях мне эти инструменты - а конкретно dotnet-trace и dotnet-counters - помогли выяснить, что перф просирается в контейнере по причине перекомпиляции EF запроса при каждом вызове. Простой вынос его в EF.CompiledQuery снизил утилизацию проца почти в 8 раз. Да, этот запрос вызывался много раз в секунду, но я первый раз такое вижу, чтобы оно ТАК влияло.

В любой контейнер эти инструменты ставятся очень просто. У меня на данный момент контейнеры собираются на базе mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:8.0.2-alpine3.19 и там надо

apk add dotnet7-sdk
dotnet tool install --global dotnet-trace
dotnet tool install --global dotnet-counters
...

Потом снимаешь трейсы с помощью dotnet-trace, выносишь из контейнера (с помощью docker cp) и рассматриваешь их с помощью Jetbrains dotTrace (два чая этим господам, исключительно удобная штука для рассматривания следов преступления под лупой)

PS Не забудьте убедица, что в вашем dockerfile НЕТ этой строки:

ENV DOTNET_EnableDiagnostics=0

потому что у меня она изначально была и инструменты соответственно не работали - просто не видился процесс :))

На просторах твиттера нашлась свеженькая ссылка по подготовке к алгоритмическим собесам.

Интересная статья Practical Learning Strategies for Engineers #howto

FluentContracts - с одной стороны выглядит симпатично... С другой стороны - выглядит, что писанины становится чуть больше. Надо вобщем попробовать в какой-нибудь небольшой проект затащить :) #dotnet

Бесплатная книга Architecting Modern Web Applications with ASP.NET Core and Microsoft Azure за авторством Steve Smith и Microsoft. Я пролистал, ну в целом сакральных знаний там не особо, но для джунов зайдет отлично, особенно учитывая что там есть ряд интересных ссылок, например на Design Patterns с примерами и сводную таблицу Principles там же.

#books #dotnet

Пишут, что релизнули MongoDB.EntityFrameworkCore - ну и LINQ-запросы выглядят почти как традиционные LINQ в EF. А у меня так и не дошли руки посмотреть во что транслируются Where/Select/... в этом случае.
#dotnet

Короткая статья с картинками про кэширование (наверное больше тоже для джунов, потому что там очевидные вещи и стратегии кэширования рассказываюца #howto

Ещё какой-то набор иконок - hugeicons - svg, шрифт, разные типы. Почти как FontAwesome, только на 30% дешевле #ui #icons

Ладно, в продолжение предыдущего поста я дополню, что есть интересного ещё из иконок
https://icomoon.io (1000+)
https://boxicons.com (1600+)
https://icons.getbootstrap.com (2000+)
https://css.gg (700+)
https://circumicons.com (1600+)
https://devicon.dev (470+)
https://feathericons.com (280+)
https://primer.style/foundations/icons (250+)
https://heroicons.com (288)
https://ionic.io/ionicons (1300+)
https://lucide.dev/icons (1400+)
https://remixicon.com (2800+)
https://www.radix-ui.com/icons (есть для figma)
https://tabler.io/icons (5200+)
https://simplelineicons.github.io
https://www.s-ings.com/typicons
https://phosphoricons.com (9000+)
https://game-icons.net (4000+)

Агрегаторы (?), там много наборов в разных стилях:

https://icon-sets.iconify.design
https://www.flaticon.com
https://icons8.com
https://thenounproject.com

#ui #icons

Хорошая статья "что происходит когда деплоишь в кубер"
https://github.com/jamiehannaford/what-happens-when-k8s #kubernetes

https://typehero.dev - challenges на TypeScript #typescript

managed postgres (в т.ч. есть free tier для баз до 5 ГБ) #postgres #free

Наконец-то в Orleans завезли resource optimized placement strategy - можно написать кастомный strategy placement провайдер и orleans будет знать/раскидывать в правильном объеме грейны по silo.

upd: мда, нормально проект с redis clustering/membership с предыдущей 8.0.0 не апдейтица - всё развалилось из-за keyed services в Redis membership провайдере. Ладна, подождём пока починят.

upd2: localhost clustering работает (проверил IAsyncEnumerable - работает годно :)
#dotnet

Какая интересная штука, которую я прямо таки щас трогаю на предмет использования в бизнес-целях - https://www.danswer.ai - self-hosted (бесплатно) или cloud (платно), подключается OpenAI или Azure/AWS - но самое главное - целый вагон разных коннекторов, которые могут забирать данные начиная "из текстовых файлов" до Slack/Confluence/Google Drive/Github/Gitlab/... (их там больше 15 штук).

Содержит встроенный токенизатор и full-text поиск (под капотом есть Postgres, возможно используется его FTS, но это неточно - я ещё не лазил в базу)

Без каких либо проблем поднимается локально в докере одной командой (12-16 ГБ RAM), имеет свою вебморду с поиском и чятом по твоим документам. Единственное, что меня насторожило - это долгая индексация документов. Я загрузил два текстовых файла, суммарно 2 МБ plain text и индексация заняла 20 МИНУТ и 2-3 ядра. Но надо поиграться с настройками, возможно там где-то какая-то дичь стоит.

Также пока не очень понятно насколько эта штука хорошо умеет суммировать/агрегировать юзерские данные. Ну тоесть конкретно мой кейс - это дать дамп базы в каких-то вариантах, чтобы юзеры могли писать "топ 10 кастомеров 2023 года по суммам ордеров" и получить список или типа того.
#ai

Попался тут на глаза System Design for Interviews and Beyond и ютуб автора курса - чел явно не натив (подумал я), а потом нашёл его linkedin и твиттер в свойствах ютуб канала. Посмотрел несколько видео фрагментарно - хорошо объясняет и картинки норм #howto

Статья про IAsyncEnumerable, но на очень неудачном примере - использование IQueryable. На мой взгляд сочетание IAsyncEnumerable и IQueryable - это категорический антипаттерн, благодаря которому по коду непредсказуемо расползается lifetime коннекшена и db datareader, который потребляет открытое соединение. Плюс сайд-эффекты, когда например у тебя в контексте http request используется scoped db context, и при обработке твоего результата async enumerable в итераторе снаружи какой-то потребитель захочет сделать запрос в БД (для чего-нибудь) - и будет удивлён, потому что ридер в коннекшене ещё открыт и занят вычитыванием данных. #dotnet

А вот другой пример, который вполне подходит для демонстрации IAsyncEnumerable, потому что с Channel<T> это работает норм и никаких сайд-эффектов не вызывает #dotnet

Статья 2022го года, но интересная до сих пор:
Optimizing TCP for high WAN throughput while preserving low latency
Не уверен, что это применимо прямо таки к каждому собственному хосту, но интересен процесс тестирования и графики зависимости latency и размера tcp window.

Простой мануал NGINX Ingress with the .NET Core Microservices and Kubernetes - с примером простого приложения, докерфайлами и вот этим всем. #howto #kubernetes