Miten rakentaa tehokkaita sovelluksia ja palveluja .NET 7:llä?

.NET 7:n myötä kehittäjät voivat hyödyntää monia uusia ja paranneltuja ominaisuuksia, jotka tekevät sovelluskehityksestä entistäkin joustavampaa ja tehokkaampaa. Tämä versio tuo esiin useita teknologioita, kuten Blazor, .NET MAUI, gRPC, GraphQL ja muita yritysratkaisuja, jotka helpottavat monimutkaisten ja monitoimialusten sovellusten luomista ja hallintaa. .NET 7 keskittyy erityisesti monialustaisen kehityksen tukemiseen, ja sen avulla voidaan luoda sovelluksia sekä pilvessä että paikallisissa ympäristöissä.

Blazor, joka mahdollistaa web-sovellusten luomisen C#-kielellä ilman JavaScriptiä, on saanut merkittäviä parannuksia. Blazor WebAssembly mahdollistaa käyttöliittymien kehittämisen suoraan selaimessa ilman, että palvelin on jatkuvasti yhteydessä. Tämä parantaa sovellusten suorituskykyä ja tekee niistä responsiivisempia. Blazor Server -malli puolestaan tukee reaaliaikaisia sovelluksia, joissa palvelin hoitaa koko käyttöliittymän renderöinnin.

.NET MAUI, joka on .NET:n monialustainen käyttöliittymäsarjan työkalu, mahdollistaa Androidin, iOS:n, macOS:n ja Windowsin sovellusten kehittämisen yhdellä koodipohjalla. Tämä vähentää merkittävästi erillisten alustan spesifisten sovellusten kehitykselle vaadittavaa aikaa ja resursseja. .NET MAUI tuo mukanaan mahdollisuuden rakentaa nykyaikaisia ja visuaalisesti houkuttelevia sovelluksia, jotka toimivat sujuvasti kaikilla alustoilla.

Sovellus- ja palvelukehityksessä gRPC:n ja GraphQL:n kaltaiset teknologiat tarjoavat entistä tehokkaampia tapoja hallita ja siirtää tietoa eri järjestelmien välillä. gRPC on korkean suorituskyvyn protokolla, joka soveltuu erityisesti mikroarkkitehtuureihin ja hajautettuihin järjestelmiin, joissa viestintä on kriittistä. GraphQL puolestaan on joustava ja tehokas tietokannan kyselytekniikka, joka mahdollistaa datan tarkempaa ja dynaamisempaa hakemista.

Näiden teknologioiden yhdistäminen ja oikeiden työkalujen valinta on avainasemassa nykyaikaisten, skaalautuvien ja tehokkaiden sovellusten ja palvelujen rakentamisessa. Kuitenkin on tärkeää huomioida, että vaikka teknologiat kehittyvät jatkuvasti, niiden oikea käyttö ja integrointi vaatii syvällistä ymmärrystä ja kokemusta. Kehittäjän on tunnettava tarkasti sovelluksensa tarpeet ja valittava työkalut, jotka tukevat parhaiten näitä tarpeita.

Kehittäjän on myös tärkeää ymmärtää, että jokaisella sovelluskehityksen osa-alueella on omat haasteensa. Blazor ja .NET MAUI, vaikka tehokkaita ja moderneja, voivat vaatia tarkempaa suunnittelua ja optimointia, jotta saavutetaan paras suorituskyky ja käyttäjäkokemus. Erityisesti monialustaisessa kehityksessä on tärkeää varmistaa, että sovellus käyttäytyy odotetusti kaikilla alustoilla ja että käyttöliittymän ja suorituskyvyn ongelmat saadaan minimoitua.

Kun aloitat sovelluksen kehittämisen .NET 7:llä, sinun on tärkeää valita oikeat työkalut ja lähestymistavat projektin tarpeiden mukaan. Visual Studio ja Visual Studio Code tarjoavat laajat työkalut monialustaiselle kehitykselle, ja GitHub Codespaces mahdollistaa kehitystyön pilvessä. Näiden työkalujen avulla voit luoda projekteja, jotka eivät ole riippuvaisia tietystä käyttöjärjestelmästä, ja samalla voit hyödyntää pilvessä olevia resursseja.

Kun projektisi laajenee ja sovelluksesi tarvitsee tukea useille käyttäjille, kannattaa tutustua myös mikroservicetekniikoihin, kuten gRPC:hen. Mikroservices-mallissa sovellus pilkotaan pienempiin, itsenäisiin komponentteihin, jotka kommunikoivat toistensa kanssa hyvin rajapintojen kautta. Tämä malli tukee skaalautuvuutta ja joustavuutta, mutta vaatii huolellista suunnittelua, jotta vältetään monimutkaisuus ja suorituskyvyn ongelmat.

Tärkeää on myös muistaa, että vaikka .NET 7 tuo mukanaan uutta ja paranneltua teknologiaa, on monia vanhoja ratkaisuja, kuten Windows Communication Foundation (WCF), jotka voivat edelleen olla tarpeellisia vanhemmissa sovelluksissa. Tämä ei tarkoita, että uudet teknologiat olisivat huonompia, mutta joidenkin legacy-ratkaisujen tuki voi olla välttämätöntä siirtymävaiheessa.

Miten mitata suorituskykyä ja muistinhallintaa koodin optimoinnissa?

Koodin suorituskyvyn ja muistin käytön mittaaminen on keskeinen osa ohjelmistojen optimointia, erityisesti suurissa ja monimutkaisissa sovelluksissa. Suorituskyvyn arviointi voi auttaa tunnistamaan pullonkauloja, parantamaan resursseja käyttäviä prosesseja ja löytämään keinoja tehokkuuden lisäämiseen. Yksi tärkeimmistä työkaluista tähän on .NET:n tarjoama Stopwatch ja Process-luokat, jotka mahdollistavat ajankäytön ja muistin seurannan tarkasti.

Esimerkiksi koodissa, jossa käytetään GC.Collect()-menetelmää, voidaan suorittaa roskien keräys ja vapauttaa muistia ennen varsinaista suorituskyvyn mittaamista. Tämä on edistynyt tekniikka, joka ei ole yleisesti suositeltavaa päivittäisessä sovelluskehityksessä, sillä roskien kerääjä osaa itse optimoida muistinhallintaa tehokkaammin. Tällainen manuaalinen hallinta on kuitenkin hyödyllistä, kun halutaan varmistaa, että muistinkäyttö on tarkasti mitattavissa, erityisesti, kun mittaamme suorituskyvyn ja muistinkäytön muutoksia tietyn prosessin aikana.

Koodissa, jossa käytetään esimerkiksi taulukkoa, jossa luodaan 10 000 kokonaislukua, voimme mitata sen vaatiman fyysisen ja virtuaalisen muistin määrän sekä ajankäytön. Tällainen testaus antaa konkreettista tietoa siitä, kuinka paljon muistia ja aikaa tietynlaisten operaatioiden suorittaminen vie. Kuten esimerkissä, eri laitteilla saattaa olla eroja muistinkäytössä. Mac mini M1:llä, esimerkiksi, saattaa olla vähemmän fyysistä muistia käytössä mutta enemmän virtuaalista muistia verrattuna muuhun ympäristöön. Tämä muistuttaa siitä, kuinka laitteiston ja käyttöjärjestelmän erot voivat vaikuttaa suorituskykyyn ja resurssien käyttöön.

String-tyyppisten tietorakenteiden käsittely on toinen tärkeä alue, jossa koodin optimointi tuo huomattavia etuja. Esimerkiksi StringBuilder-luokan käyttö merkkijonojen yhdistämisessä on huomattavasti tehokkaampaa kuin tavallisen string-luokan käyttäminen +-operaattorin kanssa. StringBuilder käyttää vain yhtä muistinvarauspaikkaa merkkien lisäämiseen, kun taas tavallinen merkkijono luo aina uuden olion kunkin lisäyksen jälkeen, mikä tekee siitä vähemmän muistitehokkaan ja hitaamman.

Koodissa, jossa yhdistetään 50 000 numeroa, voimme vertailla StringBuilder-luokan ja tavallisen string-luokan välistä eroa. Käytettäessä StringBuilder-luokkaa, prosessi vie noin 1 millisekunnin ja vain 1 megatavun fyysistä muistia, kun taas +-operaattorin kanssa yhdistäminen vie huomattavasti enemmän aikaa ja muistia. Tämä ero on selkeä esimerkki siitä, kuinka pienet optimoinnit voivat vaikuttaa suorituskykyyn merkittävästi. On suositeltavaa välttää +-operaattorin käyttö suurissa silmukoissa ja käyttää sen sijaan StringBuilder-luokkaa.

Kun suorituskyvyn mittaaminen ja optimointi on saatu hallintaan, on mahdollista siirtyä entistä kehittyneempien työkalujen pariin. Yksi suosittu vaihtoehto on Benchmark.NET, NuGet-paketti, joka mahdollistaa tarkempien ja luotettavampien suorituskykymittauksien suorittamisen. Benchmark.NET on erityisesti Microsoftin suosima työkalu, jota käytetään laajasti suorituskykyparannusten mittaamiseen. Tämän työkalun avulla voidaan suorittaa useita testejä ja vertailla esimerkiksi merkkijonojen yhdistämismenetelmien välillä.

Benchmark.NET mahdollistaa erilaisten suorituskykymittarien luomisen ja tulosten vertailun hyvin tarkasti. Voimme määritellä testejä, jotka mittaavat eri metodien tehokkuutta ja muistinkäyttöä. Esimerkiksi, luomalla kaksi erilaista testiä, joissa toinen käyttää StringBuilder-luokkaa ja toinen +-operaattoria, saamme konkreettisia mittareita siitä, kuinka paljon aikaa ja muistia kummatkin menetelmät vaativat. Tämän tyyppinen työkalu tuo lisää tarkkuutta ja luotettavuutta suorituskyvyn arviointiin.

Lisäksi, kun työskennellään suorituskyvyn ja resurssien optimoinnin parissa, on hyvä pitää mielessä, että eri ympäristöt, kuten käyttöjärjestelmät, laitteistot ja jopa .NET-version erot voivat vaikuttaa suorituskykyyn. Tämä tekee mittauksista monivaiheisia ja vaatii huolellista tulosten analysointia. On tärkeää muistaa, että vaikka tietynlainen optimointi voi toimia yhdessä ympäristössä, se ei välttämättä ole paras valinta toisessa ympäristössä.

Kuinka luoda ja testata OData-malleja ja -ohjaimia verkkosovelluksissa

OData (Open Data Protocol) tarjoaa tehokkaan ja joustavan tavan julkaista ja käyttää verkkopalveluja, jotka altistavat tietoja laajasti käytettävissä olevien rajapintojen kautta. OData mahdollistaa monenlaisten kyselyjen suorittamisen suoraan URL-osoitteista ja edistää yhteentoimivuutta eri järjestelmien välillä. OData-mallien ja -ohjainten luominen ja testaaminen on tärkeä osa modernia ohjelmistokehitystä, ja seuraavassa tarkastellaan vaiheita, joiden avulla voidaan luoda ja testata OData-palveluja.

OData-mallien määrittäminen alkaa palvelun reitityksestä. Esimerkiksi OData-mallin reititys määritellään seuraavasti:

csharp
Copy code
.AddRouteComponents(routePrefix: "catalog", model: GetEdmModelForCatalog())  

.AddRouteComponents(routePrefix: "ordersystem", model: GetEdmModelForOrderSystem())

Tässä vaiheessa määritellään kaksi erillistä reitityspistettä, yksi catalog-resurssille ja toinen ordersystem-resurssille. Nämä mallit kuvaavat kunkin resurssin rakennetta ja sisältöä.

Seuraavaksi aktivoimme OData-kyselyvaihtoehdot, jotka mahdollistavat erilaisten kyselyjen tekemisen OData-rajapinnasta. OData tukee muun muassa seuraavia toiminteita:

• Select() – mahdollistaa $select-projektion, jonka avulla valitaan tietyt kentät.

• Expand() – mahdollistaa $expand-toiminnon, joka tuo esiin liittyvät entiteetit.

• Filter() – aktivoi $filter-toiminnon, jonka avulla voidaan suodattaa tietoja.

• OrderBy() – mahdollistaa $orderby-toiminnon, joka järjestää tulokset.

• SetMaxTop(100) – rajoittaa palautettavien tulosten määrää.

• Count() – mahdollistaa $count-toiminnon, joka palauttaa tulosten määrän.

Kun mallit ja kyselyvaihtoehdot on määritetty, voidaan siirtyä seuraavaan vaiheeseen: palvelun testaamiseen. Tämä vaihe tarkistaa, onko OData-mallit määritelty oikein ja tuottavatko ne odotetut tulokset.

OData-mallien testaus aloitetaan käynnistämällä palvelu ja tarkistamalla, että Swagger-dokumentaatio on käytettävissä osoitteessa https://localhost:5101/swagger. Tässä dokumentaatiossa näkyy muun muassa, että Categories, Products ja Suppliers -entiteettiryhmät on lisätty palveluun, kuten esitetään seuraavassa esimerkissä:

json
Copy code
{

  "@odata.context": "https://localhost:5101/catalog/$metadata",
  "value": [
    {
      "name": "Categories",
      "kind": "EntitySet",
      "url": "Categories"
    },
    {
      "name": "Products",
      "kind": "EntitySet",
      "url": "Products"
    },
    {
      "name": "Suppliers",
      "kind": "EntitySet",
      "url": "Suppliers"
    }
  ]
}

Kun mallit on luotu, seuraa OData-ohjainten määrittäminen. OData-ohjaimet ovat vastuussa tietojen hakemisesta ja käsittelystä. Tässä esimerkissä luodaan CategoriesController-luokka, joka perii ODataController-luokan ja käyttää NorthwindContext-tietokannan kontekstia tietojen hakemiseen:

csharp
Copy code
public class CategoriesController : ODataController

{
    protected readonly NorthwindContext db;
    public CategoriesController(NorthwindContext db)
    {
        this.db = db;
    }
    [EnableQuery]
    public IActionResult Get()
    {
        return Ok(db.Categories);
    }
    [EnableQuery]
    public IActionResult Get(int key)
    {
        return Ok(db.Categories.Where(category => category.CategoryId == key));
    }
}

Tämä ohjain mahdollistaa kaikkien kategorioiden hakemisen GET /catalog/Categories-kyselyllä tai yksittäisen kategorian hakemisen tunnisteen (CategoryId) perusteella.

Samanlaisen prosessin voi toistaa myös muiden entiteettien, kuten Products ja Suppliers, luomiseksi. Kun nämä ohjaimet on lisätty, ne näkyvät myös Swagger-dokumentaatiossa, ja ne mahdollistavat vastaavien entiteettiryhmien kyselyt.

OData-palvelujen testaaminen voidaan suorittaa monella tavalla. Yksi tehokas tapa on käyttää Visual Studio Code -laajennusta, kuten REST Client, joka mahdollistaa HTTP-pyyntöjen lähettämisen suoraan editorista. Esimerkiksi seuraava pyyntö hakee kaikki kategoriat:

bash
Copy code
GET https://localhost:5101/catalog/categories/

Vastaus on JSON-dokumentti, joka sisältää kaikki kategoriat, kuten seuraavassa esimerkissä:

json
Copy code
{

  "@odata.context": "https://localhost:5101/catalog/$metadata#Categories",

  "value": [
    {
      "CategoryId": 1,
      "CategoryName": "Beverages",
      "Description": "Soft drinks, coffees, teas, beers, and ales",
      "Picture": "FRwvAAIAAAANAA4AFAAhAP////9CaX..."
    },
    ...
  ]
}

Näin REST Client -laajennuksen avulla voidaan helposti testata OData-palveluja ilman, että tarvitaan selainpohjaista dokumentaatiota.

Kun OData-palvelut on luotu ja testattu, on tärkeää myös huomioida, että OData-palvelut voivat optimoida SQL-kyselyjään suoraan palvelun puolella. Tämä tarkoittaa, että ei ole tarpeen palauttaa kaikkia tietoja tietokannasta ja tehdä suodatus- ja järjestämistoimenpiteitä palvelun sisällä. OData ja Entity Framework Core tekevät yhteistyötä, jotta SQL-kyselyt ovat mahdollisimman tehokkaita ja vain tarvittavat tiedot palautetaan.