الگوی Outbox Pattern راه‌حلی برای هماهنگی بین تراکنش‌های پایگاه داده و ارسال رویدادها در سیستم‌های رویدادمحور است. در این روش، رویدادها به‌جای ارسال مستقیم به سیستم پیام‌رسان (مانند Kafka) ابتدا در جدولی به نام Outbox ذخیره می‌شوند تا در همان تراکنش دیتابیس ثبت شوند. سپس یک پردازشگر پس‌زمینه پیام‌های ذخیره‌شده را به‌صورت ایمن و قابل تکرار به سیستم پیام‌رسان ارسال می‌کند. این الگو از بروز ناسازگاری بین داده‌ها و پیام‌ها جلوگیری کرده و قابلیت اطمینان و پایداری سیستم را در شرایط خطا تضمین می‌کند.

در این مقاله یاد می‌گیریم چطور در معماری مایکروسرویس، به‌جای ارتباط مستقیم بین سرویس‌ها، از رویدادها برای ارتباط استفاده کنیم. هر سرویس با انتشار یک رویداد، دیگر سرویس‌ها را آگاه می‌کند و آن‌ها می‌توانند واکنش نشان دهند، بدون آن‌که به هم وابسته باشند. با استفاده از Kafka به‌عنوان پیام‌رسان مرکزی، نحوه‌ی ساخت Producer و Consumer با C# و Docker قدم‌به‌قدم توضیح داده شده است. همچنین الگوهایی مثل Saga برای هماهنگی تراکنش‌ها، Outbox برای ارسال مطمئن پیام‌ها و Event Replay برای بازسازی وضعیت سیستم معرفی شده‌اند تا نشان دهند چطور می‌توان سیستم‌هایی ساخت که هم مقیاس‌پذیر باشند و هم در برابر خطا مقاوم.

در این مقاله به‌صورت عملی نحوه‌ی راه‌اندازی Apache Kafka با Docker و پیاده‌سازی دو پروژه‌ی جداگانه برای Producer و Consumer در محیط .NET آموزش داده می‌شود. ابتدا با استفاده از Docker Compose یک کلاستر Kafka و Zookeeper ایجاد می‌کنیم، سپس ساختار پیشنهادی Solution با سه پروژه‌ی مجزا (ProducerApp، ConsumerApp و Shared.Contracts) معرفی می‌شود. در ادامه، کدهای نمونه برای تولید و مصرف پیام‌ها ارائه شده و تنظیمات کلیدی مانند مدیریت Offset، پارتیشن‌ها و قابلیت Idempotence بررسی می‌شود. در پایان، نکات حرفه‌ای برای مقیاس‌پذیری، مانیتورینگ و استقرار مستقل هر سرویس مطرح شده تا مسیر ساخت سیستم‌های رویدادمحور واقعی آماده گردد.

این مقاله به بررسی جامع Apache Kafka به‌عنوان یکی از اصلی‌ترین فناوری‌ها در ایجاد و پیاده‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده مدرن می‌پردازد. در ابتدا، مفاهیم پایه و ضرورت استفاده از Kafka توضیح داده می‌شود، سپس معماری و اجزای اصلی آن مانند Producer، Broker، Topic، Partition و Consumer معرفی می‌گردند. نقش Kafka در معماری مایکروسرویس‌ها و مزیت آن در کاهش وابستگی بین سرویس‌ها تشریح شده و با مثال‌هایی از کاربردهای واقعی در صنعت (از جمله پردازش بلادرنگ داده، سیستم‌های مالی و IoT) تکمیل می‌شود. در پایان، مزایا و چالش‌های استفاده از Kafka مرور شده و مسیر ادامه یادگیری برای پیاده‌سازی عملی با Docker و .NET پیشنهاد می‌گردد.

این مقاله به بررسی کامل مکانیزم‌های قفل‌گذاری در SQL Server پرداخته و انواع قفل‌ها شامل Shared، Exclusive، Update، Intent، Key/Range، Page/Table، Schema و Bulk را معرفی کرده است. همچنین شرایط اعمال آن‌ها، نقش Isolation Level در شدت قفل‌گذاری، سازگاری یا تضاد قفل‌ها در قالب یک ماتریس، و تکنیک‌هایی برای جلوگیری از بن‌بست (مانند استفاده از Update Lock و طراحی تراکنش‌های کوتاه) توضیح داده شده است. در ادامه، نحوه استفاده از Lock Hints، فعال‌سازی Snapshot/RCSI، و مانیتورینگ قفل‌ها با DMVها همراه با مثال‌های عملی بررسی شده تا توسعه‌دهندگان بتوانند در پروژه‌های واقعی بین صحت داده‌ها و کارایی سیستم تعادل برقرار کنند.

این مقاله به بررسی مشکلات همزمانی در پایگاه داده (مانند Dirty Read، Non-Repeatable Read، Phantom Read و Lost Update) و معرفی سطوح مختلف ایزولیشن در SQL Server می‌پردازد. در این میان، هر Isolation Level تعادلی میان صحت داده و کارایی برقرار می‌کند: Read Uncommitted با سرعت بالا اما ریسک خطا، Read Committed به‌عنوان پیش‌فرض متعادل، Repeatable Read برای جلوگیری از تغییر رکوردهای خوانده‌شده، Serializable به‌عنوان سخت‌گیرانه‌ترین سطح، و Snapshot با بهره‌گیری از نسخه‌بندی برای دقت بالا و همزمانی مناسب. در نتیجه انتخاب سطح ایزولیشن باید بر اساس نیازمندی‌های کسب‌وکار، حساسیت داده و بار کاری سیستم انجام شود تا تعادل مناسبی میان صحت و کارایی برقرار گردد.

این مقاله به بررسی مسئلهٔ مدیریت همزمانی (Concurrency Control) در دیتابیس‌ها می‌پردازد و با مثال‌های ملموس مانند برداشت همزمان از حساب بانکی و رزرو صندلی سینما نشان می‌دهد که چرا بی‌توجهی به این موضوع منجر به تناقض داده‌ها و از بین رفتن اعتماد کاربران می‌شود. سپس دو رویکرد اصلی یعنی قفل‌گذاری بدبینانه (Pessimistic Locking) با استفاده از Lock Hintهایی مثل UPDLOCK و HOLDLOCK و قفل‌گذاری خوش‌بینانه (Optimistic Locking) با ستون RowVersion معرفی شده و هرکدام با کدهای SQL و EF Core پیاده‌سازی شده‌اند. همچنین سناریویی بانکی با استفاده از sp_getapplock برای جلوگیری از بن‌بست بررسی می‌شود. در نهایت، مقاله توصیه می‌کند بسته به نوع سیستم (حساسیت به قطعیت یا مقیاس‌پذیری)، رویکرد مناسب انتخاب و همیشه از قیود یکتا در دیتابیس به‌عنوان خط دفاعی آخر استفاده شود.

دوره آموزش Entity Framework Core یک مجموعه جامع و پروژه‌محور است که شما را از مفاهیم پایه مانند ORM و تفاوت EF6 و EF Core تا مباحث پیشرفته‌ای مثل Code First، Migrationها، LINQ، مدیریت رابطه‌ها، بارگذاری داده‌ها (Lazy/Eager/Explicit)، تکنیک‌های حرفه‌ای (Soft Delete، Query Filter، Shadow Properties) و بهینه‌سازی Performance همراهی می‌کند و در نهایت توانایی طراحی یک لایه داده حرفه‌ای و مقیاس‌پذیر برای پروژه‌های واقعی را به شما می‌دهد.

اگر به دنبال مسیر دقیق و مرحله‌به‌مرحله برای تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس فول‌استک هستید، این مقاله راهنمای کاملی از مهارت‌های لازم، ابزارهای مورد نیاز و نقشه‌های یادگیری را در اختیار شما قرار می‌دهد. از HTML و JavaScript گرفته تا فریم‌ورک‌های محبوب، دیتابیس، و DevOps — همه در یک مسیر روشن و کاربردی گردآوری شده‌اند.

DevOps ترکیبی از توسعه نرم‌افزار و عملیات است که با هدف خودکارسازی، افزایش سرعت تحویل و بهبود پایداری نرم‌افزارها شکل گرفته. در این مقاله با مفهوم DevOps، مزایای آن برای تیم‌های فنی، ابزارهای پرکاربرد و مسیر یادگیری آن آشنا می‌شوید. اگر به دنبال ارتقاء مهارت‌های فنی، موقعیت شغلی بهتر و درک جامع‌تری از چرخه توسعه هستید، یادگیری DevOps یک انتخاب هوشمندانه برای شماست.