C# (C Sharp) programming

TIME_WAIT в Linux годами объясняют неправильно Я полез в исходники Linux TCP и снова наткнулся на старый сетевой миф. В коде TIME_WAIT фактически зафиксирован на 60 секунд: #define TCP_TIMEWAIT_LEN (60 * HZ) Его нельзя настроить отдельно для сокета. И да, tcp_fin_timeout, который часто советуют крутить в блогах, не управляет TIME_WAIT. Он относится к состоянию FIN_WAIT2. TIME_WAIT задан в исходниках ядра и не вынесен в отдельный sysctl. Вот так появляются мифы: один параметр звучит похоже, его копируют из статьи в статью, а потом годами лечат не то состояние TCP.

G# — новый язык для .NET с синтаксисом ближе к Go, Kotlin и Swift. Идея не в том, чтобы заменить C#, а в том, чтобы дать более компактный язык поверх той же CLR. Что обещают: • компиляция в обычные managed .NET assemblies • совместимость с BCL, NuGet, MSBuild и dotnet tooling • interop с C#-кодом • null-safety через T?, nil, ?., ??, if let и guard let • data classes со structural equality, copy-with и deconstruction • async/await поверх Task и Task[T] • опциональные Go-подобные go, chan, select • REPL / script runner через gsi • C# → G# мигратор через cs2gs Самая интересная часть — G# не пытается строить новый рантайм. Он просто использует существующую .NET-экосистему и меняет язык входа: меньше исторического багажа C#, больше предсказуемой синтаксической поверхности. Но важно: проект пока pre-1.0. Версия 0.3 — это скорее milestone по реализации и interop, а не гарантия стабильности языка. Для продакшена рано. Для тех, кто следит за экспериментами вокруг .NET-языков, очень любопытно. Статья: https://www.linkedin.com/pulse/meet-g-modern-net-language-go-kotlin-swift-ergonomics-david-obando-lwofc/

Ты не твой стек Зачем учиться новому, когда по самое колено в практике? Не страшно, что всё больше джунов работают наравне с сеньёрами? Уже нельзя уметь только фреймворк, надо понимать что стоит за этим и в твоём опыте огромное преимущество, не хватает лишь малого - знаний об том как утроен мир и формула принятия решений. Метафизика? Нет - математика. Языки и фреймворки устаревают за 5–10 лет, стеки обновляются радикально. А способ мышления, которым ты пользуешься, чтобы разложить сложную задачу на части, остаётся с тобой навсегда. Именно об этом курс: "Философия, математика и компьютерные науки" Не про конкретный стек, а про то, как в принципе думать о сложных системах с опорой на философию, математику и системную инженерию. Формат: 9 месяцев, 10 модулей, теория и практика, несколько очных сессий в Петербурге. Кураторы: - Андрей Родин — доктор философских наук, философ науки и математики - Илья Егорычев — доктор философских наук, математик и логик, Soulmaths - Вячеслав Шириков — системный архитектор, техдиректор ГК «Лартех» До 21 июля действует скидка за раннюю регистрацию. Программа и условия

⚡️ GPT-5.6 РЕЛИЗ OpenAI выкатили сразу три новые модели. • Sol - заявлено, что модель мощнее Mythos. Доступ для платных пользователей обещают в течение 24 часов. На Terminal Bench 2.1 с настройкой Ultra модель выбивает рекордные 91,9%. Первые тестеры отдельно отмечают сильную работу с интерфейсами: она уверенно собирает UI для приложений и сайтов, а не просто генерирует сырой код. • Terra - уровень Fable 5. Будет доступна бесплатно. • Luna - еще одна бесплатная модель для всех. Помимо самой модели, показали 3 крупных продуктовых обновления: 1. ChatGPT Work 2. новое desktop-приложение ChatGPT 3. hosted sites, то есть размещение сайтов прямо через Chatgpt https://openai.com/ru-RU/live/

#ПятничныйКвиз

AI-инструменты стали стандартной частью стека C#/.NET-разработчиков: ассистенты в IDE, генерация кода и тестов, помощь с документацией и ревью. По данным отраслевых отчётов, 80–90% инженеров уже используют AI-сервисы, а 97% компаний встроили AI в SDLC. Однако разрыв сегодня проходит не по доступу к моделям. У одних команд AI встроен в мультиагентные пайплайны, SDD подход и метрики качества. У других остаётся локальным помощником без влияния на метрики, скорость релизов и риск-профиль. Именно для интеграции AI в процессы команда Naition запускает 12‑недельную программу по AI-driven разработке. Программу собрали инженеры и техлиды из Яндекс Cloud, Сбера, Google и других продуктовых команд с опытом более 15 лет. Что внутри:

• создание AI-окружения под ваш стек • контекст-инжиниринг - от создания и подключения кастомных MCP до RAG под вашу кодовую базу • решение продуктовых задач, spec-driven разработка и контроль качества с evals • разработка агентов, сабагентов с выходом в практики оркестрации • практики работы с легаси-проектами и крупными кодовыми базами при ограниченном бюджете

Форматы участия: Командный - для C#/.NET-команд от 3–5 человек. Заходите в общий поток и получаете отдельный трек: разбор текущих процессов, выделение узких мест, план внедрения AI-практик и фиксация метрик до и после изменений. Индивидуальный формат - для архитекторов, техлидов, middle/senior‑разработчиков и руководителей, которые хотят собрать язык и паттерны AI‑ориентированной разработки, чтобы затем использовать их как основу изменений внутри своих команд. 95% участников прошлого потока дошли до конца. Первые изменения в процессах команды вносили уже после второго модуля. Новый поток AI‑DRIVEN стартует 21 июля. Если вы отвечаете за архитектуру и метрики разработки в C#/.NET‑проектах, вы можете оставить заявку на сайте и до 13 июля получить индивидуальные условия участия для команды или для себя как индивидуального участника. Подробности на сайте: naition.ai Реклама: ИП Крутов Дмитрий Валерьевич ИНН: 772973192199 Erid: 2VtzqxRqZmC

Godot фактически запрещает vibe coding в контрибуциях. Причина простая: PR стало легче генерировать, но не легче проверять. Для open-source движка каждый патч всё равно должен разобрать мейнтейнер, который понимает архитектуру, риски и последствия изменений. Теперь автономные агенты, крупные AI-сгенерированные куски кода и сгенерированный текст в issues, proposals и PR-дискуссиях запрещены. Разрешены только мелкие помощники вроде автодополнения, regex и find/replace. Помощь AI в коде нужно раскрывать. На практике правило будет сложно применять: почти невозможно наверняка доказать, где был vibe coding, а где обычная работа разработчика. Godot защищает не стиль разработки, а время ревьюеров. Код можно сгенерировать за минуты, но ответственность за него всё равно остаётся на людях. godotengine.org/article/contribution-policy-2026/

#ПятничныйКвиз

⚡️ Idempotency: важная вещь в REST API В распределённых системах запрос может не дойти, ответ может потеряться, клиент может словить timeout и отправить тот же запрос ещё раз. Если API не готов к такому сценарию, начинаются дубли: два платежа, два заказа, две записи в базе. Idempotency решает эту проблему. Идемпотентная операция может быть вызвана несколько раз, но состояние системы после первого успешного запроса уже не меняется. Типичный пример: клиент создаёт уникальный ключ операции и отправляет его в заголовке, например:

Idempotency-Key: 8f7a2c9e-12a4-4f8b-91c2

Сервер проверяет этот ключ. Если ключ новый, он выполняет операцию и сохраняет результат. Если ключ уже был, сервер не запускает операцию повторно, а возвращает сохранённый ответ. Так API нормально переживает повторы, сетевые сбои и retries без случайных дублей. Особенно важно для платежей, создания заказов, бронирований и любых операций, где повторный запрос может стоить денег.

# C# record: что выведет код? На собеседованиях record часто объясняют как «сравнение по значению». Но есть нюанс, который легко пропустить.

public record User(string Name, List<string> Roles);

var u1 = new User("Alice", new List<string> { "admin" });

var u2 = u1 with { };

u2.Roles.Add("owner");

Console.WriteLine(u1 == u2);
Console.WriteLine(string.Join(", ", u1.Roles));
Console.WriteLine(ReferenceEquals(u1.Roles, u2.Roles));

Что будет в консоли?

True
admin, owner
True

Почему так? with для record делает не глубокую копию, а поверхностную. Сам объект User скопировался, но List<string> внутри остался тем же самым объектом в памяти. Поэтому изменение u2.Roles меняет и u1.Roles. И сравнение тоже остаётся True, потому что оба record указывают на один и тот же список. Вот почему record не делает модель автоматически immutable. Он только упрощает синтаксис и даёт value-based equality. Если внутри лежат изменяемые reference-типы, их всё равно можно случайно протащить в состояние. Более безопасный вариант:

public record User(string Name, IReadOnlyList<string> Roles);

А для строгой неизменяемости лучше смотреть в сторону immutable collections.

Методы, их перегрузка и расширения. Бесплатный урок специализации «C#-разработчик» Методы — одна из базовых вещей в C#, без которой невозможно нормально писать, читать и поддерживать код. Но у начинающих разработчиков часто всё смешивается: где обычный метод, где перегрузка, как работает сигнатура, зачем нужны параметры по умолчанию и в каких случаях использовать params. На открытом уроке 2 июля в 20:00 разберём, что такое метод в C#, как писать собственные методы и как использовать перегрузку без хаоса в коде. Поговорим о сигнатуре метода, параметрах по умолчанию, ключевом слове params и методах-расширениях. На примерах покажем, как эти механики помогают делать код понятнее, гибче и удобнее для повторного использования. Урок не для тех, кто хочет просто «выучить синтаксис» без понимания, как методы влияют на структуру программы. 👉 Записаться: https://otus.pw/Dbvh/?erid=2W5zFG69SGh Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Globbing. - это удобный способ искать файлы по маскам, без ручного перебора папок и костылей со строками. Например: **/*.cs - все C# файлы во всех вложенных папках wwwroot/**/*.js - все JS-файлы внутри wwwroot !bin/** и !obj/** - исключить мусорные директории сборки Где это полезно: • генерация списков файлов • поиск конфигов • обработка шаблонов • сборка ассетов • утилиты для проектов • backend/frontend tooling Это не Regex. Globbing проще, читаемее и отлично подходит для файловой структуры. Backend пример: https://github.com/karenpayneoregon/vs2026-how-to/blob/f1c136c864b05ec9eec91e120997314d978b0966/CommonLibrary/GlobbingOperations.cs?plain=1#L6C15-L6C15 Frontend пример: https://github.com/karenpayneoregon/vs2026-how-to/blob/f1c136c864b05ec9eec91e120997314d978b0966/ExperimentsApp/Classes/GlobbingCode.cs?plain=1#L20C37-L20C37

Классическая задача на собеседовании: вывести бинарное дерево по уровням. На входе дерево: 1 2 3 4 5 6 Нужно не просто пройти узлы, а напечатать каждый уровень с новой строки. Первое, что вспоминается, это BFS. Для обхода в ширину идеально подходит Queue<T>: кладём корень, достаём узел, добавляем его детей, повторяем. Так легко получить порядок: 1 2 3 4 5 6 Но настоящая часть задачи начинается дальше: как понять, где закончился уровень? Есть два нормальных варианта: • хранить вместе с узлом его уровень • на каждой итерации брать queue.Count и обрабатывать ровно столько узлов текущего уровня Второй способ часто чище: размер очереди в начале цикла и есть количество элементов на текущем уровне. Такие задачи редко проверяют «знание деревьев ради деревьев». Они проверяют другое: умеешь ли ты разложить проблему, выбрать структуру данных и аккуратно контролировать состояние. Для C# это отличный мини-тест на мышление, работу с Queue<T> и понимание алгоритмов без магии фреймворков.

Задачка C# Зачем указывать RunContinuationsAsynchronously у TaskCompletionSource? A - Чтобы продолжения выполнялись синхронно при SetResult B - Чтобы не исполнять продолжения синхронно в потоке SetResult, а планировать их асинхронно, избегая дедлоков и глубоких стеков C- Чтобы запретить отмену задач D- Чтобы обойти планировщик и ускорить завершение

🚀 DDD на C#: от теории к микросервису за 6 недель Если ты пишешь на C# и в какой-то момент начал чувствовать, что вроде всё работает, но как-то костыльно — это тревожный сигнал. Новая фича затрагивает десятки файлов. Тесты становятся сложнее самого кода. Любое изменение заставляет переживать, что сломается что-то ещё. Обычно проблема не в разработчиках. Проблема в том, что проект растёт без понятной архитектурной модели. На курсе по Domain-Driven Design и Clean Architecture на C# ты научишься: — Отделять бизнес-логику от инфраструктуры — Организовывать код так, чтобы новые требования не приводили к переписыванию половины сервиса — Писать тесты, которые проверяют поведение системы, а не набор моков — Подключать HTTP, gRPC и Kafka без изменений в доменной логике — Строить сервисы, которые проще поддерживать и развивать За 6 недель ты соберёшь полноценный микросервис на C# с DDD, Kafka, gRPC и Clean Architecture на реальном кейсе диспетчеризации заказов. 👨‍🏫 Автор курса — Кирилл Ветчинкин, архитектор Авито, ex Staff Engineer Купер, ex Head of Backend BCS Broker. 🎁 Первый модуль доступен бесплатно. В нём разберём, почему кодовые базы со временем становятся хрупкими, откуда появляются сложные тесты и постоянный страх изменений, и как DDD и Clean Architecture помогают решить эти проблемы на практике. Посмотри демо-модуль и оцени, насколько этот подход подходит для твоих проектов: https://microarch.ru/courses/ddd/languages/csharp?utm_source=posev&utm_medium=erid:2VtzqwrtmqB&utm_campaign=3 Реклама. ИП Ветчинкин К.Е. ИНН: 773376451099 Erid: 2VtzqvzVXjP

Совет по .NET Aspire: не воспринимайте его только как удобную локальную панель. Самая полезная часть начинается, когда у приложения появляется инфраструктура: API, Postgres, Redis, фоновые сервисы, переменные окружения и connection strings. Вместо того чтобы вручную собирать docker-compose.yml, опишите сервисы в AppHost. Aspire Docker publisher сможет сгенерировать Compose-артефакты из этой модели. Но важно понимать границу: Aspire не деплоит приложение за вас. Он не заменяет CI/CD, не управляет секретами и не переносит контейнеры на сервер. Вам всё равно нужно собрать image, задать реальные env-переменные, скопировать файлы и запустить Docker Compose. Зато это хороший баланс: меньше ручной YAML-рутины, но без магии, которая скрывает реальную схему деплоя.

🖥 На Stepik обновили курс «C# с нуля до профи» Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу. IServiceCollection не вызывает ступора. async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал. Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой. ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом. А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS. Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/

Тест прошёл. А PostgreSQL вообще в курсе? Интеграционные тесты часто выглядят надёжно ровно до того момента, пока приложение не встречается с настоящей базой. На локалке всё зелёное. В CI всё зелёное. Моки довольны. In-memory база тоже не против. А потом в проде внезапно выясняется, что реальный PostgreSQL иначе обрабатывает запрос, constraint не даёт сохранить данные, транзакция ведёт себя не так, как ожидалось, а Redis показывает проблему, которую тесты вообще не могли поймать. Именно поэтому Testcontainers в .NET так хорошо заходят для интеграционных тестов. Вместо имитации базы вы поднимаете настоящий PostgreSQL, Redis или другой сервис в Docker-контейнере, прогоняете приложение против реальной зависимости и удаляете контейнер после тестов. Это даёт намного больше уверенности, чем тесты против подмены. При этом не нужен общий тестовый сервер, который кто-то сломал, не почистил или настроил иначе. В хорошей схеме контейнеры запускаются через fixture, приложение получает connection string динамически, версии образов фиксируются, а настройка прячется за небольшими helper-классами. Сам тест при этом остаётся читаемым: он проверяет бизнес-сценарий, а не превращается в простыню из настройки базы и очистки состояния. Есть важный нюанс. Общие fixtures ускоряют тесты, но требуют дисциплины со shared state. Когда изоляция важнее скорости, лучше использовать отдельные fixtures и не ловить фантомные падения из-за данных, оставшихся от соседнего теста. Мне нравится этот подход именно за баланс. Вы тестируете не идеальную игрушечную модель приложения, а поведение, максимально близкое к реальному окружению. Но без боли ручной инфраструктуры. Поэтому в следующий раз, когда интеграционный тест прошёл против in-memory базы, стоит задать неприятный вопрос: а настоящая база с ним согласится?

Кеширование в ASP.NET Core: от IMemoryCache до Redis Приложение работает быстро — пока растёт нагрузка на базу, увеличивается время ответа API, а масштабирование инфраструктуры не начинает обходиться слишком дорого. Кеширование помогает снизить количество запросов к хранилищам, ускорить работу сервисов и эффективнее использовать ресурсы. Но результат зависит от того, какие данные попадают в кеш, где он хранится и как устроена инвалидация. На открытом вебинаре разберём: — какие данные стоит кешировать, а какие — нет; — как выбрать стратегию инвалидации; — как работают HTTP Cache, UseResponseCaching и IMemoryCache в ASP.NET Core; — когда нужен распределённый кеш через IDistributedCache; — как использовать Redis и чем он отличается от Memcached. Открытый урок пройдёт 25 июня в 20:00 МСК в преддверии старта курса «C# ASP.NET Core разработчик». Подробности и регистрация: https://otus.pw/wSp1/?erid=2W5zFJU5ydB Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Аллокации, которых нет в коде: охота на скрытый боксинг в .NET 10 Самая дорогая аллокация в вашем сервисе та, которой нет в исходниках. Вы написали struct ради zero-allocation, прошли code review, а в проде Gen0-коллекции все равно идут косяком. Потому что между вашим кодом и машинным кодом стоит компилятор, и он молча упаковывает ваш value-тип в кучу там, где вы этого не просили — а на код-ревью этого не видно. TL;DR. Боксинг (boxing) в .NET - это не только object o = 42. Он прячется в вызовах интерфейсных методов на struct, в дефолтном ValueType.Equals, в params object[]-аргументах, в foreach по интерфейсу и в замыканиях. При этом часть “классических” примеров боксинга из старых гайдов на современном рантайме уже не аллоцирует — JIT научился их вырезать, и слепо копировать советы десятилетней давности вредно. Ниже — карта мест, где боксинг живёт и сейчас, отдельный разбор того, что рантайм уже оптимизировал, реальный мини-кейс, воспроизводимый бенчмарк на BenchmarkDotNet с MemoryDiagnoser, способ ловить упаковку через DOTNET_JitDisasm и dotnet-gcdump, и паттерны лечения без потери читаемости. О версиях и числах. Всё прверялось на .NET 10 (текущий LTS) и C# 13/14-уровне компилятора, Release, без отладчика, BenchmarkDotNet с MemoryDiagnoser. На .NET 8/9 поведение в основном такое же, но отдельные оптимизации JIT отличаются между мажорными версиями — поэтому главный принцип статьи: не верьте на слово (в том числе мне), гоняйте MemoryDiagnoser на своей версии рантайма. Числа в таблицах ниже - иллюстративные, порядок величины, а не точные замеры с вашего железа. Пролог: “у нас же всё на struct, откуда Gen0?” Сервис на горячем пути считает метрики: миллионы маленьких readonly struct-значений в секунду, никакого new, никаких классов в hot path. По задумке — ноль аллокаций. На дашборде — стабильный поток Gen0-коллекций раз в несколько секунд под нагрузкой. Профайлер показывает аллокации, но стек ведёт в метод, где в коде нет ни одного new. Там цикл по интерфейсу, пара вызовов .Equals(), передача значения в params-метод лога. Глазами — чисто. В машинном коде — box-инструкции на каждой итерации. Это и есть скрытый боксинг: компилятор C# и JIT упаковывают ваш struct в объект на куче, потому что в конкретной точке кода value-тип нужно представить как ссылочный. Симптом — Gen0-коллекции “из ниоткуда”, и его не видно ни в code review, ни в дампе, пока не посмотришь на IL или дизасм. Если тема близка - я регулярно разбираю такие штуки по C# и .NET (внутренности рантайма, перформанс, неочевидные грабли с замерами и дизасмом) в своём Telegram-канале: t.me/csharp_ci. Заходите, если интересно копаться глубже. Что такое боксинг и почему он стоит дорого Боксинг — это упаковка value-типа (struct, enum, примитив) в объект на управляемой куче. Рантайму нужно выделить заголовок объекта, скопировать туда значение и вернуть ссылку. Анбоксинг - обратная операция с проверкой типа. Цена не в самой инструкции, а в последствиях: каждая упаковка - это аллокация в Gen0. Много мелких аллокаций на горячем пути означают частые Gen0-коллекции, паузы (пусть и короткие), вытеснение полезных данных из кэша и общий рост CPU на ровном месте. На сервисе с SLA по p99 это бьёт по хвосту латентности так же, как и любая другая лишняя аллокация. В IL боксинг виден явно - инструкция box. Именно её мы и будем искать. Читать дальше: https://habr.com/ru/articles/1049236/