Хочешь разобраться с event-driven архитектурой?

Начни с самого простого - событийных уведомлений. В DDD это делается через domain events.

Как это работает:

- В доменной модели есть агрегаты - они отвечают за целостность внутри своих границ.
- Если нужно инициировать действие вне агрегата, он не вызывает его напрямую, а публикует domain event.
- Другие агрегаты подписываются на эти события и реагируют, когда нужно.

Получается слабое связывание: один объект просто сообщает «что произошло», а не «что делать дальше».

Агрегат поднял событие — другие обработали. Чисто, понятно, без прямых зависимостей.

Так строятся системы, которые легко расширять и поддерживать, не превращая код в паутину вызовов.

Event-driven начинается не с Kafka и очередей, а с простого: правильно разделять границы и общаться через события.

Подробнее

#ПятничныйКвиз #карательныйсишарп #ВопросИзЗрительногоЗала

𝟵𝟬% API на самом деле НЕ RESTful — и почти всегда по одной причине 👇

По модели зрелости Ричардсона REST имеет 4 уровня:

• 0 — просто один эндпоинт, всё через XML/JSON
• 1 — ресурсы с разными URI
• 2 — корректное использование HTTP-методов
• 3 — HATEOAS, когда сам API подсказывает клиенту, какие действия доступны дальше

Проблема в том, что большинство сервисов останавливаются на уровне 2 — то есть формально используют GET/POST/PUT/DELETE, но не дают клиенту навигации через гипермедиа.

Почему почти никто не добавляет HATEOAS:
1. Нужно больше кода
2. Вырастают ответы
3. Нет жёсткого стандарта, как это оформлять
4. Клиент усложняется
5. Кажется оверинжинирингом

Но что происходит без него?
1. Клиент и сервер становятся жёстко связаны
2. Бизнес-логика дублируется на клиенте
3. API плохо открывается и не подсказывает, как по нему ходить

HATEOAS — не обязательный компонент, но именно он делает API настоящим REST, а не просто HTTP поверх JSON.

Здесь разбор, когда это действительно важно и когда нет.

🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.

Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://xn--r1a.website/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://xn--r1a.website/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://xn--r1a.website/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://xn--r1a.website/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Сохрани себе, чтобы не потерять!

🔥 Хитрая .NET-задача

Дан код:

public class Fetcher
{
    private readonly HttpClient _client = new HttpClient();

    public async Task<string> DownloadAsync(string url)
    {
        await Task.Delay(10);
        return await _client.GetStringAsync(url);
    }
}

public async Task RunAsync()
{
    var fetcher = new Fetcher();
    var tasks = Enumerable.Range(0, 5)
                          .Select(_ => fetcher.DownloadAsync("https://example.com"))
                          .ToList();

    await Task.WhenAll(tasks);

    Console.WriteLine("Done");
}

Вопросы:

1) Код может «подвиснуть» или упасть в продакшене.
Какие два скрытых дефекта здесь спрятаны?

2) Как их исправить без изменения сигнатур методов?

3) Почему HttpClient здесь одновременно правильно и неправильно?

4) Что произойдет, если:

заменить HttpClient на HttpClientFactory;

- убрать Task.Delay(10)?

5) Как переписать класс так, чтобы он был:

- потокобезопасным
- быстрым
- без скрытных deadlock-сценариев
- и выдерживал сотни запросов в секунду?

Требования:

- нельзя менять логику RunAsync
- нельзя кэшировать результат
- код должен оставаться асинхронным

Представь, тебе завтра пишет Microsoft и говорит:

“Мы хотим использовать ваш продукт. Поддерживаете ли вы SSO?”

Можешь ответить “да”?
Большинство SaaS-команд - нет. У них есть просто логин, но не корпоративный вход.

В больших компаниях сотрудники не создают отдельные пароли для каждого сервиса. Они входят через корпоративные аккаунты - Okta, Microsoft Entra ID, Google Workspace и т.д.
Именно это делает Single Sign-On (SSO).

Но внедрить SSO непросто: десятки протоколов (SAML, OIDC, SCIM), куча интеграций, каждая со своими нюансами. Это занимает недели и не делает продукт лучше — просто нужно, если хочешь продавать в enterprise.

И вот тут помогает WorkOS.
Вместо десятков интеграций - одна.

Ты подключаешь WorkOS, а он сам работает с нужным провайдером входа.

Когда пользователь нажимает «Sign in with SSO» и вводит домен, WorkOS определяет нужный IdP, перенаправляет на корпоративную страницу входа и возвращает готовый профиль пользователя в твоё приложение.

Плюс есть AuthKit - готовый интерфейс входа с поддержкой паролей, соцсетей, magic-auth и SSO сразу из коробки: https://github.com/workos/authkit

Реактивное программирование в C# Advanced: сложные операторы, обработка ошибок и холодные/горячие Observable

Асинхронность в C# может быть простой, если знать, как с ней работать правильно. На открытом вебинаре курса OTUS C# Developer. Advanced Елена Сычева покажет, как реактивное программирование помогает избавиться от Callback Hell и писать код, который сам реагирует на данные и события.

📌 26 ноября, 20:00
Реактивное программирование в C# Advanced
— продвинутые операторы Rx.NET: Switch, GroupBy, Buffer, Throttle
— устойчивые к сбоям системы: Catch, Retry, Finally
— холодные и горячие Observable: Publish, Replay, RefCount
— управление подписками и жизненным циклом реактивных компонентов

Вебинар будет полезен разработчикам на C#, работающим с асинхронным кодом, потоками данных и событиями. Участники узнают, как проектировать реактивные системы, способные восстанавливаться после ошибок, и писать декларативный, читаемый и эффективный код.

👉 Зарегистрируйтесь: https://otus.pw/16bE/?erid=2W5zFJg2ejJ

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

10 практических шагах, которые делают запросы EF Core быстрее в 10 раз — и о том, что чаще всего проблема не в EF, а в том, как разработчики его используют.

1️⃣ Добавлять индексы
EF не создаёт их сам. Он рекомендует вручную индексировать колонки из WHERE, JOIN и ORDER BY.

2️⃣ Оптимизировать проекции
Не нужно забирать целую сущность, если нужны 2–3 поля — лучше использовать .Select().

3️⃣ Использовать AsNoTracking для чтения
Отслеживание сущностей расходует память и CPU, поэтому для read-only операций он предлагает .AsNoTracking() или глобальное правило NoTracking.

4️⃣ Аккуратно использовать Include
Слишком много Include приводит либо к N+1, либо к огромным JOIN. Он советует включать только нужные связи.

5️⃣ Избегать больших IN / Contains
Тысячи значений в Contains() превращаются в тяжёлые IN. Лучше бить на батчи или использовать временные таблицы.

6️⃣ Делать пагинацию
Он подчёркивает, что нельзя грузить тысячные выборки целиком: нужны .Skip().Take() или курсорная пагинация.

7️⃣ Использовать скомпилированные запросы
Часто вызываемые запросы можно ускорить через EF.CompileQuery().

8️⃣ Включать SplitQuery
Это помогает избежать «картезианского взрыва», когда много Include создают огромное количество дублирующихся строк.

9️⃣ Писать RAW SQL, если логика сложная
Иногда проще и быстрее использовать FromSqlRaw(), чтобы контролировать план запроса напрямую.

🔟 Использовать кэширование
Часто запрашиваемые данные должны идти из кэша — MemoryCache, Redis или новый HybridCache в .NET 9+.

Бонус:
Перед оптимизацией он советует обязательно измерять узкие места: BenchmarkDotNet, SQL Profiler, планы выполнения.

Ссылка на оригинал