اشتراک‌ها
کتاب رایگان توسعه نرم افزار Agile

Learning new development processes can be difficult, but switching to Agile doesn’t need to be complicated. Explore the theories behind Agile and learn how to make it work for you. In Agile Software Development Succinctly, author Stephen Haunts will guide you to a fuller understanding of Agile, its advantages and disadvantages, and how to get the most out of it. 

کتاب رایگان توسعه نرم افزار Agile
اشتراک‌ها
دوره مقدماتی 9 ساعته زبان Go

A 9-Hour Go Course for Beginners

⭐️ Contents ⭐️
(0:00:00) Intro
(0:03:17) Ch 1. Why write Go?
(0:27:39) Ch 2. Variables
(0:51:11) Ch 3. Functions
(1:16:58) Ch 4. Structs
(1:34:36) Ch 5. Interfaces
(2:00:26) Ch 6. Errors
(2:22:01) Ch 7. Loops
(2:48:21) Ch 8. Slices
(3:39:54) Ch 9. Maps
(4:06:19) Ch 10. Advanced functions
(4:31:03) Ch 11. Pointers
(4:48:02) Ch 12. Local development
(5:31:43) Ch 13. Channels & concurrency
(6:07:38) Ch 14. Mutexes
(6:30:56) Ch 15. Generics
(6:38:38) Ch 16. Quiz
(6:43:13) P1. RSS aggregator project
(6:53:43) P2. Chi router
(7:11:37) P3. Postgres database
(7:39:10) P4. Authentication w/ API keys
(8:18:28) P5. Many to many relationships
(8:39:13) P6. Aggregation worker
(9:05:28) P7. Viewing blog posts 

دوره مقدماتی 9 ساعته زبان Go
اشتراک‌ها
بررسی تغییرات ASP.NET Core در NET 8 Preview 3.

Here’s a summary of what’s new in this preview release:

  • ASP.NET Core support for native AOT
  • Server-side rendering with Blazor
  • Render Razor components outside of ASP.NET Core
  • Sections support in Blazor
  • Monitor Blazor Server circuit activity
  • SIMD enabled by default for Blazor WebAssembly apps
  • Request timeouts
  • Short circuit routes 
بررسی تغییرات ASP.NET Core در NET 8 Preview 3.
نظرات مطالب
اعتبارسنجی مبتنی بر JWT در ASP.NET Core 2.0 بدون استفاده از سیستم Identity
استاندارد آن به این صورت است:
 Its value MUST be a number containing a NumericDate value.
و این NumericDate به نحو زیر باید تعریف شود (Section 2. Terminology):
 A JSON numeric value representing the number of seconds from 1970-01-01T00:00:00Z UTC until the specified UTC date/time, ignoring leap seconds. This is equivalent to the IEEE Std 1003.1, 2013 Edition [POSIX.1] definition "Seconds Since the Epoch", in which each day is accounted for by exactly 86400 seconds, other than that non-integer values can be represented. See RFC 3339 [RFC3339] for details regarding date/times in general and UTC in particular.
نمونه‌ی استفاده‌ی از آن در متد getAccessTokenExpirationDateUtc ارائه شده‌است.  
مطالب
ایجاد جداول بهینه سازی شده برای حافظه در SQL Server 2014
پس از نگاهی به مفاهیم مقدماتی OLTP درون حافظه‌ای در SQL Server 2014، در ادامه به نحوه‌ی انجام تنظیمات خاص جداول بهینه سازی شده برای حافظه خواهیم پرداخت.


ایجاد یک بانک اطلاعاتی با پشتیبانی از جداول بهینه سازی شده برای حافظه

برای ایجاد جداول بهینه سازی شده برای حافظه، ابتدا نیاز است تا تنظیمات خاصی را به بانک اطلاعاتی آن اعمال کنیم. برای اینکار می‌توان یک بانک اطلاعاتی جدید را به همراه یک filestream filegroup ایجاد کرد که جهت جداول بهینه سازی شده برای حافظه، ضروری است؛ یا اینکه با تغییر یک بانک اطلاعاتی موجود و افزودن filegroup یاد شده نیز می‌توان به این مقصود رسید.
در اینگونه جداول خاص، اطلاعات در حافظه‌ی سیستم ذخیره می‌شوند و برخلاف جداول مبتنی بر دیسک سخت، صفحات اطلاعات وجود نداشته و نیازی نیست تا به کش بافر وارد شوند. برای مقاصد ذخیره سازی نهایی اطلاعات جداول بهینه سازی شده برای حافظه، موتور OLTP درون حافظه‌ای آن، فایل‌های خاصی را به نام checkpoint در یک filestream filegroup ایجاد می‌کند که از آن‌ها جهت ردیابی اطلاعات استفاده خواهد کرد و نحوی ذخیره سازی اطلاعات در آن‌ها از شیوه‌ی با کارآیی بالایی به نام append only mode پیروی می‌کند.
با توجه به متفاوت بودن نحوه‌ی ذخیره سازی نهایی اطلاعات اینگونه جداول و دسترسی به آن‌ها از طریق استریم‌ها، توصیه شده‌است که filestream filegroup‌های تهیه شده را در یک SSD یا Solid State Drive قرار دهید.

پس از اینکه بانک اطلاعاتی خود را به روش‌های معمول ایجاد کردید، به برگه‌ی خواص آن در management studio مراجعه کنید. سپس صفحه‌ی file groups را در آن انتخاب کرده و در پایین برگه‌ی آن، در قسمت جدید memory optimized data، بر روی دکمه‌ی Add کلیک کنید. سپس نام دلخواهی را وارد نمائید.


پس از ایجاد یک گروه فایل جدید، به صفحه‌ی files خواص بانک اطلاعاتی مراجعه کرده و بر روی دکمه‌ی Add کلیک کنید. سپس File type این ردیف اضافه شده را از نوع file stream data و file group آن‌را همان گروه فایلی که پیشتر ایجاد کردیم، تنظیم کنید. در ادامه logical name دلخواهی را وارد کرده و در آخر بر روی دکمه‌ی Ok کلیک کنید تا تنظیمات مورد نیاز جهت تعاریف جدول بهینه سازی شده برای حافظه به پایان برسد.


این مراحل را توسط دو دستور T-SQL ذیل نیز می‌توان سریعتر انجام داد:
USE [master]
GO
ALTER DATABASE [testdb2] 
      ADD FILEGROUP [InMemory_InMemory] CONTAINS MEMORY_OPTIMIZED_DATA 
GO
ALTER DATABASE [testdb2] 
      ADD FILE ( NAME = N'InMemory_InMemory', FILENAME = N'D:\SQL_Data\MSSQL11.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\InMemory_InMemory' ) 
      TO FILEGROUP [InMemory_InMemory]
GO

ساختار گروه فایل بهینه سازی شده برای حافظه

گروه فایل بهینه سازی شده برای حافظه، دارای چندین دربرگیرنده است که هر کدام چندین فایل را در خود جای خواهند داد:
- Root File که در برگیرنده‌ی متادیتای اطلاعات است.
- Data File که شامل ردیف‌های اطلاعات ثبت شده در جداول بهینه سازی شده‌ی برای حافظه هستند. این ردیف‌ها همواره به انتهای data file اضافه می‌شوند و دسترسی به آن‌ها ترتیبی است. کارآیی IO این روش نسبت به روش دسترسی اتفاقی به مراتب بالاتر است. حداکثر اندازه این فایل 128 مگابایت است و پس از آن یک فایل جدید ساخته می‌شود.
- Delta File شامل ردیف‌هایی است که حذف شده‌اند. به ازای هر ردیف، حداقل اطلاعاتی از آن را در خود ذخیره خواهد کرد؛ شامل ID ردیف حذف شده و شماره تراکنش آن. همانطور که پیشتر نیز ذکر شد، این موتور جدید درون حافظه‌ای، برای یافتن راه چاره‌ای جهت به حداقل رسانی قفل گذاری بر روی اطلاعات، چندین نگارش از ردیف‌ها را به همراه timestamp آن‌ها در خود ذخیره می‌کند. به این ترتیب، هر به روز رسانی به همراه یک حذف و سپس ثبت جدید است. به این ترتیب دیگر بانک اطلاعاتی نیازی نخواهد داشت تا به دنبال رکورد موجود برگردد و سپس اطلاعات آن‌را به روز نماید. این موتور جدید فقط اطلاعات به روز شده را در انتهای رکوردهای موجود با فرمت خود ثبت می‌کند.


ایجاد جداول بهینه سازی شده برای حافظه

پس از آماده سازی بانک اطلاعاتی خود و افزودن گروه فایل استریم جدیدی به آن برای ذخیره سازی اطلاعات جداول بهینه سازی شده برای حافظه، اکنون می‌توانیم اینگونه جداول خاص را در کنار سایر جداول متداول موجود، تعریف و استفاده نمائیم:
-- It is not a Memory Optimized
CREATE TABLE tblNormal
(
   [CustomerID] int NOT NULL PRIMARY KEY NONCLUSTERED, 
   [Name] nvarchar(250) NOT NULL,
   CustomerSince DATETIME not NULL
      INDEX [ICustomerSince] NONCLUSTERED
)

--  DURABILITY = SCHEMA_AND_DATA
CREATE TABLE tblMemoryOptimized_Schema_And_Data
(
    [CustomerID] INT NOT NULL 
PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH WITH (BUCKET_COUNT = 1000000),
    [Name] NVARCHAR(250) NOT NULL,
    [CustomerSince] DATETIME NOT NULL
INDEX [ICustomerSince] NONCLUSTERED
) WITH (MEMORY_OPTIMIZED = ON, DURABILITY = SCHEMA_AND_DATA)


-- DURABILITY = SCHEMA_ONLY
CREATE TABLE tblMemoryOptimized_Schema_Only
(
    [CustomerID] INT NOT NULL 
PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH WITH (BUCKET_COUNT = 1000000),
    [Name] NVARCHAR(250) NOT NULL,
    [CustomerSince] DATETIME NOT NULL
INDEX [ICustomerSince] NONCLUSTERED
) WITH (MEMORY_OPTIMIZED = ON, DURABILITY = SCHEMA_ONLY)
در اینجا سه جدول را مشاهده می‌کنید که در بانک اطلاعاتی آماده شده در مرحله‌ی قبل، ایجاد خواهند شد. مورد اول یک جدول معمولی است که از آن برای مقایسه سرعت ثبت اطلاعات با سایر جداول ایجاد شده، استفاده خواهد شد.
همانطور که مشخص است، دو جدول بهینه سازی شده برای حافظه، همان سه ستون جدول معمولی مبتنی بر دیسک سخت را دارا هستند؛ اما با این تفاوت‌ها:
- دارای ویژگی MEMORY_OPTIMIZED = ON می‌باشند. به این ترتیب اینگونه جداول نسبت به جداول متداول مبتنی به دیسک سخت متمایز خواهند شد.
- دارای ویژگی DURABILITY بوده و توسط مقدار SCHEMA_AND_DATA آن مشخص می‌کنیم که آیا قرار است اطلاعات و ساختار جدول، ذخیره شوند یا تنها قرار است ساختار جدول ذخیره گردد (حالت SCHEMA_ONLY).
- بر روی ستون Id آن‌ها یک hash index ایجاد شده‌است که وجود آن ضروری است و در کل بیش از 8 ایندکس را نمی‌توان تعریف کرد.
برخلاف ایندکس‌های B-tree جداول مبتنی بر سخت دیسک، ایندکس‌های جداول بهینه سازی شده برای حافظه، اطلاعات را تکرار نمی‌کنند. این‌ها صرفا اشاره‌گرهایی هستند به ردیف‌های اصلی اطلاعات. به این معنا که این ایندکس‌ها لاگ نشده و همچنین بر روی سخت دیسک ذخیره نمی‌شوند. کار بازسازی مجدد آن‌ها در اولین بار بازیابی بانک اطلاعاتی و آغاز آن به صورت خودکار انجام می‌شود. به همین جهت مباحثی مانند index fragmentation و نگهداری ایندکس‌ها دیگر در اینجا معنا پیدا نمی‌کنند.
دو نوع ایندکس را در اینجا می‌توان تعریف کرد. اولین آن‌ها hash index است و دومین آن‌ها range index. هش ایندکس‌ها برای حالاتی که در کوئری‌ها از عملگر تساوی استفاده می‌شود بسیار مناسب هستند. برای عملگرهای مقایسه‌ای از ایندکس‌های بازه‌ای استفاده می‌شود.
همچنین باید دقت داشت که پس از ایجاد ایندکس‌ها، دیگر امکان تغییر آن‌ها و یا تغییر ساختار جدول ایجاد شده نیست.
همچنین ایندکس‌های تعریف شده در جداول بهینه سازی شده برای حافظه، تنها بر روی ستون‌هایی غیرنال پذیر از نوع BIN2 collation مانند int و datetime قابل تعریف هستند. برای مثال اگر سعی کنیم بر روی ستون Name ایندکسی را تعریف کنیم، به این خطا خواهیم رسید:
 Indexes on character columns that do not use a *_BIN2 collation are not supported with indexes on memory optimized tables.
- در حین تعریف هش ایندکس‌ها، مقدار BUCKET_COUNT نیز باید تنظیم شود. هر bucket توسط مقداری که حاصل هش کردن یک ستون است مشخص می‌شود. کلیدهای منحصربفرد دارای هش‌های یکسان در bucketهای یکسانی ذخیره می‌شوند. به همین جهت توصیه شده‌است که حداقل مقدار bucket تعیین شده در اینجا مساوی یا بیشتر از مقدار تعداد کلیدهای منحصربفرد یک جدول باشد؛ مقدار پیش فرض 2 برابر توسط مایکروسافت توصیه شده‌است.
- نوع‌های قابل تعریف ستون‌ها نیز در اینجا به موارد ذیل محدود هستند و جمع طول آن‌ها از 8060 نباید بیشتر شود:
 bit, tinyint, smallint, int, bigint, money, smallmoney, float, real, datetime, smalldatetime, datetime2,
date, time, numberic, decimal, char(n),  varchar(n) ,nchar(n),  nvarchar(n), sysname, binary(n),
varbinary(n), and Uniqueidentifier


همچنین در management studio، گزینه‌ی جدید new -> memory optimized table نیز اضافه شده‌است و انتخاب آن سبب می‌شود تا قالب T-SQL ایی برای تهیه این نوع جداول، به صورت خودکار تولید گردد.


البته این گزینه تنها برای بانک‌های اطلاعاتی که دارای گروه فایل استریم مخصوص جداول بهینه سازی شده برای حافظه هستند، فعال می‌باشد.


ثبت اطلاعات در جداول معمولی و بهینه سازی شده برای حافظه و مقایسه کارآیی آن‌ها

در مثال زیر، 100 هزار رکورد را در سه جدولی که پیشتر ایجاد کردیم، ثبت کرده و سپس مدت زمان اجرای هر کدام از مجموعه عملیات را بر حسب میلی ثانیه بررسی می‌کنیم:
set statistics time off
SET STATISTICS IO Off
set nocount on
go
-----------------------------

Print 'insert into tblNormal'

DECLARE @start datetime = getdate()
declare @insertCount int = 100000
declare @startId int = 1
declare @customerID int = @startId

while @customerID < @startId + @insertCount
begin
    insert into tblNormal values (@customerID, 'Test', '2013-01-01T00:00:00')
    set @customerID +=1
end

Print DATEDIFF(ms,@start,getdate());
go
-----------------------------

Print 'insert into tblMemoryOptimized_Schema_And_Data'

DECLARE @start datetime = getdate()
declare @insertCount int = 100000
declare @startId int = 1
declare @customerID int = @startId

while @customerID < @startId + @insertCount
begin
    insert into tblMemoryOptimized_Schema_And_Data values (@customerID, 'Test', '2013-01-01T00:00:00')
    set @customerID +=1
end
Print DATEDIFF(ms,@start,getdate());
Go
-----------------------------

Print 'insert into tblMemoryOptimized_Schema_Only'

DECLARE @start datetime = getdate()
declare @insertCount int = 100000
declare @startId int = 1
declare @customerID int = @startId

while @customerID < @startId + @insertCount
begin
    insert into tblMemoryOptimized_Schema_Only values (@customerID, 'Test', '2013-01-01T00:00:00')
    set @customerID +=1
end
Print DATEDIFF(ms,@start,getdate());

Go
با این خروجی تقریبی که بر اساس توانمندی‌های سخت افزاری سیستم می‌تواند متفاوت باشد:
 insert into tblNormal
36423

insert into tblMemoryOptimized_Schema_And_Data
30516

insert into tblMemoryOptimized_Schema_Only
3176
و برای حالت select خواهیم داشت:
 set nocount on
print 'tblNormal'
set statistics time on
select count(CustomerID) from tblNormal
set statistics time off
go
print 'tblMemoryOptimized_Schema_And_Data'
set statistics time on
select count(CustomerID) from tblMemoryOptimized_Schema_And_Data
set statistics time off
go
print 'tblMemoryOptimized_Schema_Only'
set statistics time on
select count(CustomerID) from tblMemoryOptimized_Schema_Only
set statistics time off
go
با این خروجی
 tblNormal
 SQL Server Execution Times:
CPU time = 46 ms,  elapsed time = 52 ms.

tblMemoryOptimized_Schema_And_Data
 SQL Server Execution Times:
CPU time = 32 ms,  elapsed time = 33 ms.

tblMemoryOptimized_Schema_Only
 SQL Server Execution Times:
CPU time = 31 ms,  elapsed time = 30 ms.
تاثیر جداول بهینه سازی شده برای حافظه را در 350K inserts بهتر می‌توان با نمونه‌های متداول مبتنی بر دیسک مقایسه کرد.


برای مطالعه بیشتر

Getting started with SQL Server 2014 In-Memory OLTP
Introduction to SQL Server 2014 CTP1 Memory-Optimized Tables
Overcoming storage speed limitations with Memory-Optimized Tables for SQL Server
Memory-optimized Table – Day 1 Test
Memory-Optimized Tables – Insert Test
Memory Optimized Table – Insert Test …Again
اشتراک‌ها
اولین ویدیو از سری ویدیو های بررسی معماری نرم افزار

تو این ویدیو اول سراغ تاریخچه معماری رفتیم و بعد به این رسیدیم که چرا توی یه جنگلی از اسامی معمارگونه گیر کرده ایم و سعی داریم از این همه اسامی و الگو‌ها و معماری‌های مختلف رو طبقه بندی کنیم.


02:30 History of the Software Architecture
16:00 Architecture vs Design
19:00 Software Architecture vs Software Design 

اولین ویدیو از سری ویدیو های بررسی معماری نرم افزار
اشتراک‌ها
انتقال WebAssembly به سرور یا WASI

Bringing WebAssembly to the .NET Mainstream - Steve Sanderson, Microsoft

Many developers still consider WebAssembly to be a leading-edge, niche technology tied to low-level systems programming languages. However, C# and .NET (open-source, cross-platform technologies used by nearly one-third of all professional developers [1]) have run on WebAssembly since 2017. Blazor WebAssembly brought .NET into the browser on open standards, and is now one of the fastest-growing parts of .NET across enterprises, startups, and hobbyists. Next, with WASI we could let you run .NET in even more places, introducing cloud-native tools and techniques to a wider segment of the global developer community. This is a technical talk showing how we bring .NET to WebAssembly. Steve will demonstrate how it runs both interpreted and AOT-compiled, how an IDE debugger can attach, performance tradeoffs, and how a move from Emscripten to WASI SDK lets it run in Wasmtime/Wasmer or higher-level runtimes like wasmCloud. Secondly, you'll hear lessons learned from Blazor as an open-source project - challenges and misconceptions faced bringing WebAssembly beyond early adopters. [1] StackOverflow survey 2021 

انتقال WebAssembly به سرور یا WASI
اشتراک‌ها
قسمت 5 ام از سری ویدیو های کانکارنسی و بررسی Task and Thread Pool

قسمت 5ام از سری ویدیو‌های کانکارنسی داریم کم کم به انتهای ویدیو‌ها میرسیم و در این ویدیو درمورد بکگراند ترد‌ها و فرگراند ترد‌ها صحبت کردیم، به طور کامل فضای تسک و ترد پول رو بررسی و باز کردیم و در انتها یه نگاهی هم به فضای async, await انداختیم که در ادامه ویدیو‌ها بیشتر صحبت میکنیم.

0:00 last session 

03:00 Background and foreground thread 

06:50 CLR 

07:19 Thread Pool 

11:00 Task 

13:30 Task Result 

16:40 Long Running Tasks 

قسمت 5 ام از سری ویدیو های کانکارنسی و بررسی Task and Thread Pool
اشتراک‌ها
قسمت 11 ام از مجموعه بررسی معماری نرم افزار - Circuit Breaker و Retry Pattern

بعد از اینکه مفاهیم معماریمون یکی شد، رفتیم سراغ باور‌های غلطی و یا استدلال‌های غلطی که داریم، مثل اینکه نتورک و یا سرویس خارجی همیشه سالم و درست کار میکنند. و با الگو هایی مثلا Circuit Breaker و Retry Pattern آشنا شدیم و در انتها این هارو با پکیج Polly پیاده سازی کردیم.

02:00 Fallacy 1- The Network is Reliable 

05:30 Retry Pattern 

06:33 Circuit Breaker Pattern 

13:00 Circuit Breaker Pattern Flow 

18:00 Circuit Breaker Pattern State Machin 

26:00 Implement Retry and Circuit breaker pattern with Polly 

مدت ویدیو : 37 دقیقه 

قسمت 11 ام از مجموعه بررسی معماری نرم افزار - Circuit Breaker و Retry Pattern