Si bien es cierto que la idea subyacente de Astoria prometía, a la práctica no fue así. Los orígenes de datos expuestos eran propietarios. No puedo admitir que fuera ni un experto ni un fan, tanto de EF como de Astoria, pero lo cierto es que el poco contacto q tuve con ambas tecnologias simultáneamente admito que la experiencia no fue positiva.

Entonces, ¿Que ha cambiado con OData? En primer lugar, Microsoft anuncia a través de Microsoft’s Open Specification Promise (OSP) la estandarización de la tecnología. En segundo lugar tratar de dar solución a la exposición de orígenes de datos, relacionales o no, a través de un Servicio Web ejecutando operaciones con un lenguaje “estándar” basandose en:

• La creación de una forma uniforme de representación de datos estructurados a través de Atom o JSON (JavaScript Object Notation)
• La utilización de convenciones URL uniformes tanto para la navegación, filtrado, orden y paginación de datos (entre otros)
• La creación de operaciones uniformes dirigidas por dirección mediante las acciones GET, POST, PUT y DELETE.

En definitiva no OData no es más que una estandarización de la creación y consumo de datos via Web que está construido sobre un conjunto de estándares de Internet, espcialmente Atom Publishing Protocol o AtomPub especificado en RFD 5023 quien a su vez está sontruido sobre Atom Syndication Format o Atom especificado en RFC4287.

En este whitepaper he tratado de introducir la problemática y necesidades de la exposición de orígenes de datos con las tecnologias Web actuales y cómo OData soluciona parte de esas problemáticas. OData ofrece una gran variedad de operaciones sobre un conjunto de datos que nos aportan una mayor flexibilidad y optimización y por otra parte una alta integración con todo tipo de clientes:

• Cualquier explorador Web
• Apps .NET Framework 3.5/4.0
• Silverlight 3/4
• Windows Phone 7
• Java / JavaScript
• PHP
• AJAX
• Excel 2010 PowerPoint
• LINQPad
• SQL Azure

Además de mostrar cómo crear un servicio OData muestro varios ejemplos básicos sobre algunos de los cliente enumerados arriba. En definitiva, un Whitepaper que pretende presentar de una forma práctica Open Data Protocol a cualquier desarrollador y empezar a valorar la utilidad de esta nueva apuesta para nuestros desarrollos.

Recursos

- PDF/Libro electrónico

- Lectura OnLine

- Sigue los comentarios en la página de Facebook de CampusMVP

Esta serie de artículos pretende mostrar las características y peculiaridades de las colecciones en .NET. El objetivo no es mostrar las situaciones en las que cada una de los diferentes tipos de colecciones pueden utilizarse en cada contexto sino la de conocer las mismas, ventajas y desventajas, para poder seleccionar el tipo de colección más apropiado en cada momento.

La serie cubre (entre corchetes el estado):

• Colecciones No Genericas
• Colecciones Genéricas System.Collections.Generic
• Colecciones de System.Collections.ObjectModel (este post)
• Colecciones nuevas en CLR 4.0 (no es definitivo además solo hay una)
• Cota superior asintótica de las colecciones del CLI. aka Notación de Landau – O Grande- (en desarrollo)
• Power Collections y C5 (por ahí andan)
• Rx  (si hay ganas y tiempo)

Colecciones System.Collections.ObjectModel

Todas las colecciones agrupadas bajo System.Collections.ObjectModel tiene como denominador común que todas y cada una de ellas pueden ser utilizadas como modelo de objetos en librerias públicas con la intención de ser extendidas.

Krzysztof Cwalina expone sus razones por las cuales algunas de estas clases han sido clasificadas bajo dicho espacio de nombres en el siguiente post. Básicamente, la gran mayoria de desarrolladores nos conformaremos con utilizar las colecciones expuestas tanto en System.Collections como en System.Collections.Generics dejando las expuestas en ObjectModel las utilizadas en menor medidad para otros usos no tan habituales como es  la generacción de colecciones propietarias.

Dicho esto, lo que pretende este post es introducir las 5 clases con las que se presenta .NET Framework 4.0 y que son:

• System.Collections.ObjectModel.Collection<T>
• System.Collections.ObjectModel.KeyedCollection<TKey,TItem>
• System.Collections.ObjectModel.ObservableCollection<T>
• System.Collections.ObjectModel.ReadOnlyCollection<T>
• System.Collections.ObjectModel.ReadOnlyObservableCollection<T>

System.Collections.ObjectModel.Collection<T>

Collection<T> se utiliza como clase base (pese a que no es abstracta) para la implementación de colecciones personalizadas. Para ello expone parte de sus métodos como virtuales, tales como ClearItems, InsertItem, RemoveItem y SetItem. Por lo tanto se recomienda que todo los desarroladores que pretendan generar una colección personalizada extiendan Collection<T> en lugar de crear una desde zero.

El propio .NET Framework hace un uso extensivo de Collection<T> en gran parte de las colecciones utilizadas:

System.Object
  System.Collections.ObjectModel.Collection<T>
    System.Collections.ObjectModel.KeyedCollection<TKey, TItem>
    System.Collections.ObjectModel.ObservableCollection<T>
    System.ComponentModel.BindingList<T>
    System.ComponentModel.SortDescriptionCollection
    System.Net.IPEndPointCollection
    System.Net.Mail.AlternateViewCollection
    System.Net.Mail.AttachmentCollection
    System.Net.Mail.LinkedResourceCollection
    System.Net.Mail.MailAddressCollection
    System.Net.PeerToPeer.CloudCollection
    System.Net.PeerToPeer.Collaboration.PeerApplicationCollection
    System.Net.PeerToPeer.Collaboration.PeerContactCollection
    System.Net.PeerToPeer.Collaboration.PeerEndPointCollection
    System.Net.PeerToPeer.Collaboration.PeerNearMeCollection
    System.Net.PeerToPeer.Collaboration.PeerObjectCollection
    System.Net.PeerToPeer.PeerNameRecordCollection
    System.Security.Cryptography.CngPropertyCollection
    System.ServiceModel.Channels.BindingElementCollection
    System.ServiceModel.Channels.ChannelParameterCollection
    System.ServiceModel.Description.FaultDescriptionCollection
    System.ServiceModel.Description.MessageDescriptionCollection
    System.ServiceModel.Description.OperationDescriptionCollection
    System.ServiceModel.Description.PolicyAssertionCollection
    System.ServiceModel.Description.ServiceEndpointCollection
    System.ServiceModel.Dispatcher.MessageQueryCollection
    System.ServiceModel.Syndication.SyndicationElementExtensionCollection
    System.Web.DynamicData.DataControlReferenceCollection
    System.Web.Routing.RouteCollection
    System.Web.UI.DataVisualization.Charting.ChartElementCollection<T>
    System.Web.UI.ScriptReferenceCollection
    System.Web.UI.ServiceReferenceCollection
    System.Web.UI.UpdatePanelTriggerCollection
    System.Windows.ConditionCollection
    System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting.ChartElementCollection<T>
    System.Windows.Forms.FileDialogCustomPlacesCollection
    System.Windows.Ink.StrokeCollection
    System.Windows.Input.StylusPlugIns.StylusPlugInCollection
    System.Windows.Input.StylusPointCollection
    System.Windows.Input.TouchPointCollection
    System.Windows.SetterBaseCollection
    System.Windows.TriggerCollection
    System.Workflow.ComponentModel.Compiler.ValidationErrorCollection

System.Collections.ObjectModel.KeyedCollection<TKey,TItem>

Se trata de una clases abstracta que como peculiaridad las claves estan incrustadas en sus valores. Tal y como se define en el MSDN Library, KeyedCollection<TKey,TItem> es un conjunto infinito de tipos abstractos ya que la implementación dependerá en gran medida de los tipos genericos representados por TKey y TItem.

La clase KeyedCollection<TKey, TItem> es un híbrido entre una colección basada en IList<T> y una colección basada en IDictionary<TKey, TValue> y por tanto puede ser accedida mediante índice y clave. La diferencia fundamental es que ésta no es una par clave/valor ya que el propio valor agrupa tanto el valor en sí como la clave. Su firma es:

public abstract class KeyedCollection<TKey, TItem> : Collection<TItem>

{

    protected KeyedCollection();

    protected KeyedCollection(IEqualityComparer<TKey> comparer);

    protected KeyedCollection(IEqualityComparer<TKey> comparer, int dictionaryCreationThreshold);

    public IEqualityComparer<TKey> Comparer { get; }

    public TItem this[TKey key] { get; }

    protected IDictionary<TKey, TItem> Dictionary { get; }

    public bool Contains(TKey key);

    public bool Remove(TKey key);

    protected void ChangeItemKey(TItem item, TKey newKey);

    protected override void ClearItems();

    protected abstract TKey GetKeyForItem(TItem item);

    protected override void InsertItem(int index, TItem item);

    protected override void RemoveItem(int index);

    protected override void SetItem(int index, TItem item);

}

Por ejemplo, KeyedCollection<int, Empleado> puede contener una clave “234449” que pertenece como propiedad al propio elemento Empleado (como por ejemplo el código del mismo) que se obtendría a través del método abstracto GetKeyForItem() de la siguiente forma:

public class Departamento : KeyedCollection<int, Empleado>

{

    public Departamento () : base(null, 0) {}

    protected override int GetKeyForItem(Empleado empleado)

    {

        return empleado.Codigo;

    }

     //Clase incompleta

}

System.Collections.ObjectModel.ObservableCollection<T>

 http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms668604.aspx 

Las colecciones ObservableCollection<T> fueron una de las caracterísitcas más importantes introducidas a raíz de WPF y Silverlight posteriormente debido a la capacidad que tiene de propagar una modificación sobre el conjunto de elementos de la colección, a través de un par de interfaces que veremos a continuación, y que sirve como base para el Data Binding con los elementos o vistas WPF/Silverlight, por ejemplo.

Si observamos la firma de ObservableCollection<T> vemos que además de implementar la clase abstracta Collection<T>, implementa INotifyCollectionChanged e INotifyPropertyChanged.

[Serializable]

public class ObservableCollection<T> 

    : Collection<T>, INotifyCollectionChanged, INotifyPropertyChanged

{

...

}

Si vemos la definición de INotifyCollectionChanged:

public interface INotifyCollectionChanged

{

    event NotifyCollectionChangedEventHandler CollectionChanged;

}

Vemos que implementa un evento del tipo NotifyCollectionChangedEventHandler el cual notificará a los “subscriptores” – o listeners en inglés- ante cualquier modificación sobre el conjunto de elementos. Ojo, se utiliza la palabra subscriptores entre comillas pues no es una entorno publicador – subscriptor real. (Véase Observer Design Pattern with .NET)

Por otro lado, la interfaz INotifyPropertyChanged:

public interface INotifyPropertyChanged

{

    event PropertyChangedEventHandler PropertyChanged;

}

Es la que notificará las modificaciones, no sobre el conjunto de elementos, sino sobre los datos –Propiedades- de cualquier elemento de la colección. Las interfaces WPF/Silverlight basados en Data Bindings son los típicos clientes de esta interfaz y son los que representan la modificación de cualquier propiedad de cualquier elemento de una colección ObservableCollection<T> en el elemento enlazado de la interfaz.

Por ejemplo supongamos que tenemos la clase Empleado que pertenecerá a una ObservableCollection<T> y que posteriormente será enlazada a la interfaz de una aplicación WPF. En primer lugar debemos implementar la interfaz INotifyPropertyChanged para proveer de un mecanismo de notificación sobre las propiedades de la clase. Así, si la clase Empleado tiene dos propiedades llamadas Login y Nombre en ambos setters de la propiedad deberíamos ejecutar el evento PropertyChanged() tal y como se muestra a continuación:

public class Empleado : INotifyPropertyChanged

    {

        public event PropertyChangedEventHandler PropertyChanged;

        private string _login;

        private string _nombre;

        public string Login

        {

            get { return _login; }

            set

            {

                _login = value;

                PropertyChanged(this, 

                    new PropertyChangedEventArgs("Login"));

            }

        }

        public string Nombre

        {

            get { return _nombre; }

            set

            {

                _nombre = value;

                PropertyChanged(this, 

                    new PropertyChangedEventArgs("Nombre"));

            }

        }

    }

A partir de aquí, la clase Empleado debe residir dentro de una colección ObservableCollection<Empleado> y ser enlazada a un elemento cualquier, por ejemplo un datagrid. Una ejemplo trivial con una única grid y un boton que agregaría un nuevo empleado a la colección seria:

public partial class MainWindow : Window

{

    private readonly ObservableCollection<Empleado> users 

        = new ObservableCollection<Empleado>();

    public MainWindow()

    {

        InitializeComponent();

        datagrid1.DataContext = users;

    }

    private void button1_Click(object sender, RoutedEventArgs e)

    {

        users.Add(new Empleado()

        {

            Login = "jmtorres",

            Nombre = "José Miguel"

        });

    }

}

En el XAML únicamente deberiamos hacer uso de los Data Bindings de WPF:

<Grid>

    <DataGrid Name="dataGrid1" ItemsSource="{Binding}" AutoGenerateColumns="False">

        <DataGrid.Columns>

            <DataGridTextColumn Binding="{Binding Login}" Header="Login" />

            <DataGridTextColumn Binding="{Binding Nombre}" Header="Nombre" />

        </DataGrid.Columns>

    </DataGrid>

    <Canvas>

        <Button Click="button1_Click" ></Button>

    </Canvas>

</Grid>

A continuación detallo enlaces que tratan de forma más específica los Data Bindings tanto en WPF como en Silverlight utilizando colecciones ObservableCollection<T>:

An Introduction to ObservableCollection in WPF | e-pedro.com

Working with ObservableCollection<T> – CodeProject

Silverlight Databinding – The Observable Collection – Joel Varty

Advanced Basics: The ObservableCollection Class – MSDN Magazine …

System.Collections.ObjectModel.ReadOnlyCollection<T>

ReadOnlyCollection<T> es la versión Solo Lectura de la colección Collection<T>. Está especialmente para ser extendida en lugar de crear colecciones personalizadas desde zero y su peculiaridad, como su propio nombre indica es que carece de los 4 métodos que en la clase Collection<T> estaban declarados como virtuales y que se detallan a continuación:

protected virtual void ClearItems();

protected virtual void InsertItem(int index, T item);

protected virtual void RemoveItem(int index);

protected virtual void SetItem(int index, T item);

Por ultimo se detalla una relación de clases de .NET Framework que extienden las funcionalidades de ReadOnlyCollection<T>

System.Object

  System.Collections.ObjectModel.ReadOnlyCollection<T>

    System.Windows.Input.StylusDeviceCollection

System.Collections.ObjectModel.ReadOnlyObservableCollection<T>

La descripción oficial que hace el MSDN Library acerca de esta clase es que: “ReadOnlyObservableCollection es un wrapper –una envoltura- de sólo lectura sobre una colección ObservableCollection”. La percepción que tengo yo al respecto, siempre desde el respeto y la ignorancia especialmente sobre esta clase, es que no tengo ni pajolera idea de cual es su utilidad real llegando incluso a dudar de que realmente la tenga, con lo que no indagaré más al respecto.

Introducción

Esta serie de artículos pretende mostrar las características y peculiaridades de las colecciones en .NET. El objetivo no es mostrar las situaciones en las que cada una de los diferentes tipos de colecciones pueden utilizarse en cada contexto sino la de conocer las mismas, ventajas y desventajas, para poder seleccionar el tipo de colección más apropiado en cada momento.

La serie cubre (entre corchetes el estado):

• Colecciones No Genericas
• Colecciones Genéricas System.Collections.Generic (este post)
• Colecciones de System.Collections.ObjectModel (en desarrollo)
• Colecciones nuevas en CLR 4.0 (no es definitivo además solo hay una)
• Cota superior asintótica de las colecciones del CLI. aka Notación de Landau – O Grande- (en desarrollo)
• Power Collections y C5 (por ahí andan)
• Rx  (si hay ganas y tiempo)

Colecciones Genéricas

Sin lugar a dudas, uno de los conceptos que más provecho ha sacado de la genericidad han sido las colecciones. Practicamente todas las colecciones utilizadas hasta entonces tienen su equivalente dentro del espacio de nombre System.Collections.Generic además de la aparición de nuevas colecciones fruto de la flexibilidad que otorga los tipos generéricos.

En la siguiente tabla podemos ver algunas de estas colecciones (Fuente: Blog de Krzysztof Cwalina )

No Genericas                       Similares de tipo Generico
ArrayList                               List<T>
Hashtable                              Dictionary<TKey,TValue>
SortedList                             SortedList<TKey,TValue>
Queue                                   Queue<T>
Stack                                    Stack<T>
IEnumerable                          IEnumerable<T>
ICollection                            N/A (use IEnumerable<T> anything that extends it)
N/A                                      ICollection<T>
IList                                      IList<T>
CollectionBase                      Collection<T>
ReadOnlyCollectionBase      ReadOnlyCollection<T>
DictionaryBase                     N/A (just implement IDictionary<TKey,TValue>
N/A                                      SortedDictionary<TKey,TValue>
N/A                                      KeyedCollection<TKey,TItem>
N/A                                      LinkedList<T>

NOTA: No todas las colecciones genéricas se encuentran en el espacio de nombres System.Collections.Generic. Algunas las veremos en el siguiente post bajo el espacio de nombre System.Collections.ObjectModel.

De la misma forma que en la colecciones no genéricas, me gustaria empezar desgranando el núcleo de toda colección: el iterador/enumerador.

El Enumerador genérico

Como es de preveer existe una interfaz IEnumerator<T> dentro del espacio de nombres System.Collections.Generic cuya firma es:

public interface IEnumerator<out T> : IDisposable, IEnumerator

{

    new T Current { get; }

}

Por consiguiente, la interfaz IEnumerable<T> también tiene su equivalente genérico y se describe como:

public interface IEnumerable<out T> : IEnumerable

{

    new IEnumerator<T> GetEnumerator();

}

NOTA: La importancia y funcionamiento de ambas se describe en el post anterior.

En dichas firmas ya empezamos a ver las primeras pecualiridades y es que en ambos casos cada una de las interfaces implementa su equivalente no genérico para mantener la compatibilidad hacía las colecciones no genéricas. Por otro lado IEnumerator<T> implementa IDisposable. La razón nos la explica el propio Krzysztof Cwalina aqui y no es más que para contemplar determinados escenarios dónde la colección que implementa IEnumerator<T> pueda destruir recursos “externos” utilizados tales como conexiones en base de datos para la lectura de filas o manejadores de archivos para la iteración de ficheros. Por último ambas interfaces son covariantes a T en el CLR 4.0.

Uno de los cambios más importantes es la abstracción de ICollection<T>. Si nos fijamos en la tabla de equivalencias del inicio de este post veremos que ICollection no tiene ninguna equivalencia en la parte genérica de la mismo forma que ICollection<T> tampoco la tiene en la parte no genérica. Fijémonos en su firma:

ICollection<T>

public interface ICollection<T> : IEnumerable<T>, IEnumerable

{

    int Count { get; }

    bool IsReadOnly { get; }

    void Add(T item);

    void Clear();

    bool Contains(T item);

    void CopyTo(T[] array, int arrayIndex);

    bool Remove(T item);

}

Las unicas propiedades que tienen en común son CopyTo y Count. El método SyncRoot y la propiedad IsSynchronized se han eliminado y se han añadido los métodos Add, Contains, Clear y Remove. Queda evidente pues que lo único que comarten es el nombre ya que la abstracción es bien distinta.

NOTA: Krzysztof Cwalina lo argumenta diciendo que en realidad ICollection no tenia mucho sentido. .NET Framework no tenia ningún tipo de colección que representara una colección indexada de lectura y escritura; de ahí surge ICollection<T>.

En cuanto a las equivalencias de IList e IDictionary:

IList<T>

public interface IList<T> : ICollection<T>, IEnumerable<T>, IEnumerable

{

    T this[int index] { get; set; }

    int IndexOf(T item);

    void Insert(int index, T item);

    void RemoveAt(int index);

}

IDictionary<TKey,TValue>

public interface IDictionary<TKey, TValue> : ICollection<KeyValuePair<TKey, TValue>>,

                                             IEnumerable<KeyValuePair<TKey, TValue>>, IEnumerable

{

    TValue this[TKey key] { get; set; }

    ICollection<TKey> Keys { get; }

    ICollection<TValue> Values { get; }

    bool ContainsKey(TKey key);

    void Add(TKey key, TValue value);

    bool Remove(TKey key);

    bool TryGetValue(TKey key, out TValue value);

}

Podriamos afirmar, pues que ambas tienen su correspondencia en el espacio de nombre System.Collections.Generic pese a que IDictionary tiene algunas pecualiridades debido a la flexibilidad de los genéricos y que veremos más tarde. Por último siguen implementando la interfaz no genérica IEnumerable para mantener la compatibilidad con colecciones no genéricas.

Ahora veremos los diferentes tipos de colecciones en base a la interfaz que utilizan.

Colecciones Genéricas

Colecciones regulares (System.Collections.ICollection)

NOTA: Pese a que MSDN Library afirma que tanto Queue<T> y Stack<T> hacen uso de ICollection<T> esto no es cierto. Implementan ICollection.

Este tipo de colecciones también son conocidas como colecciones ordenadas o simplemente collecciones –me he permitido la libertad de denominarlas estándar o regulares para diferenciarlas de las específicas-. Hago hincapié en ello pues encontré varias formas de denomiarlas. De hecho, más allá de la colección Collection que como vimos anteriormente es abstracta y no es más que una evolución de CollectionBase utilizada en las versiones tempranas del CLR, existe un par de clases que podriamos catalogar dentro de este grupo y que vienen representadas por las clases Stack<T> y Queue<T>.

NOTA: Ambas guardan una estrecha relación ya que en ambos casos los elementos se almacenan según el orden de llegada. Nótese que el término “ordenación” utilizado anteriormente no es una ordenación lógica sobre una propiedad del conjunto de elemento; este tipo de elementos los veremos más adelante y podrían estar catalogados como colecciones especializadas.

La diferencia principal entre Stack<T> y Queue<T> reside en el orden en el que los elementos son obtenidos. En ambos casos almacenan elementos en estricto orden de llegada y mientras que en la clase Stack<T> responde a LIFO (Last Input First Output) en el caso de Queue<T> responde a FIFO (First Input First Output). Ambas clases derivan de ICollection e IClonable y cada una de ellas utiliza un método distinto para añadir y quitar un elemento de la colección. Push y Pull para Stack y Enqueue y Dequeu para Queue.

var queue = new Queue<string>();

var stack = new Stack<string>();

queue.Enqueue("A");

queue.Enqueue("B");

queue.Enqueue("C");

queue.Enqueue("D");

stack.Push("A");

stack.Push("B");

stack.Push("C");

stack.Push("D");

Console.WriteLine("Dequeue-ing...");

foreach (var elemento in queue)

    Console.WriteLine(elemento);

Console.WriteLine("Pop-ing...");

foreach (var elemento in stack)

    Console.WriteLine(elemento);

Colecciones (System.Collections.Generic.ICollection<T>)

LinkedList<T> es una colección de nodos enlazados que implementa, entre otros ICollection<T>. El nucleo central de LinkedList<T> es System.Collections.Generic.LinkedListNode<T> la cual es una clase cuya caracteristica fundamental es que almacena el nodo immediatamente posterior y anterior y portanto todos y cada uno de los nodos mantienen una referencia de orden. Más info: Wikipedia.

A partir de aquí el funcionamiento es relativamente sencillo. Lo que iremos almacenando son objetos del tipo LinkedListNode<T> de tipo T en una colección LinkedList<T>. Las ventajas que nos ofrece este tipo de listas que podemos insertar immediantamente antes o despues de un determinado nodo practicamente con un coste O(1)  a través de los métodos AddBefore() y AddAfter(). Además podremos añadir un elemento al inicio o al final de la lista enlazada mediante AddFirst() y AddLast() respectivamente.

LinkedList<T> mantiene siempre tanto el primer como el último nodo a través de las propiedades First y Last siempre y cuando el objecto LinkedList<T> tenga más de 0 elementos (linkedList.Count => 1).  En el siguiente ejemplo, aunque trivial, muestra alguna de las posibilidades de LinkedList<T>.

var linkedList = new LinkedList<string>();

//añadimos el que va a ser el primer elemento 

linkedList.AddFirst("Alfa");

//mantenemos una instanacia al ultimo 

//elemento insertado mediante linkedListNode

//NOTA: tambien podriamos utilizar linkedList.AddLast...

var linkedListNode = linkedList.AddAfter(linkedList.First, "Beta");

linkedListNode = linkedList.AddAfter(linkedListNode, "Eco");

linkedListNode = linkedList.AddAfter(linkedListNode, "November");

//como por ejemplo aqui

linkedList.AddLast("Romeo");

linkedList.AddLast("Zulu");

//insertamos despues de "Eco"

linkedListNode = linkedList.Find("Eco");

if (linkedListNode != null) 

    linkedList.AddBefore(linkedListNode, "Delta");

foreach(var elemento in linkedList)

    Console.WriteLine(elemento);

//resultados...

//Alfa

//Beta

//Eco

//November

//Romeo

//Zulu

Colecciones específicas

Otro tipo de agrupamiento para las colecciones específicas (es decir, las que se extienden más allá de ICollection) es de colecciones de acceso por clave o por índice. A continuación veremos el conjunto de colecciones agrupadas por clave (a través de IDictionary<TKey, TValue>) y posteriormente las que son agrupadas por índice (a través de IList<T>) y por último aquellas colecciones que hacen uso tanto de las características de índice y de clave.

Derivadas de System.Collections.Generics.IList<T>

En el ejemplo con el que abríamos el primer post vimos un ejemplo con System.Array, un claro ejemplo de colección basado en índices, también conocido en inglés como zero-based indexed collection. System.ArrayList es otro claro ejemplo de colección indexada que surge de la necesidad de poder redimensionar el tamaño de una colección de forma dinámica, limitación encontrada en System.Array. De hecho, ArrayList podría ser descrita como un híbrido entre una colección y una matriz de elementos ya que los elemento siguen almacenándose en orden de llegada pese a que pueden ser obtenidos mediante el índice relativo de la propia colección.

System.Collections.Generics.List<T> es equivalente natural a ArrayList en la parte de genericos. Es en esencial un ArrayList mejorada en rendimiento, tamaño y velocidad. Es quizás la colección más utilizada y más adecuada a la gran mayoria de escenarios debido a su flexibilidad y características.

En cuanto a la capacidad, de la misma forma que en ArrayList, podemos indicársela en el constructor o bien no hacerlo y la propia colección irá redimensionándose. Debido al coste que tiene la operación de redimensionamiento, List<T> crece en bloques del doble de su capacidad, siendo 4 su capacidad inicial, si no se indica el tamaño por defecto. Esto significa que tras la instanciación de:

var list = new List<double> { 20.0d };

//list.Capacity = 4

//list.Count = 1

El objeto list poseerá una capacidad de 4 elementos, tres de ellos null. Tras ir añadiendo más elementos list siempre irá creciendo en orden de 4, 8, 16, 32, 64, … elementos dejando los no utilizados con el valor por defecto de cada tipo, esto es default(T), o más concretamente null para los tipos por referencia y 0 para los tipos por valor. Indentificaremos la capacidad total mediante la propiedad Capacity, siempre multiples de 4, y la cantidad de elementos no null/0 mediante Count.

Podemos exigir que un objeto List<T> tenga un tamaño fijo predefinido. Sin embargo, es muy común confundir esta limitación o característica con la cantidad de elementos que se le puede pasar por parámetro en el constructor de la clase List<T>. Otro error común es indicar una capacidad elevada en previsión de crecimiento. Si es cierto que esto es una buena practica si el numero de elementos a añadir es finalmente inferior a la capacidad inicial, no lo es si el numero de elementos final es superior puesto que el crecimiento de la ArrayList será multiple a la capacidad inicial. Es decir, por ejemplo, el siguiente ejemplo crea un List<T> con un tamaño predefinido de 100 elementos. Por un lado podemos ver como el objeto arrayList acepta 1000 elemento (10 veces más de lo inicialmente previsto) sin ningún problema. Sin embargo, tras el bucle podemos observar que la capcidad –Capacity- (no cantidad –Count- de elementos) es de 1600 y es debido a que el crecimiento ha sido de 100, 200, 400, 800 y 1600. O sea que tenemos un List<T> de 1600 elementos de capacidad y realmente se estan utilizando 1000.

var list = new List<string>(100);

for (int i = 0; i <= 1000; i++)

    list.Add(i.ToString());

//list.Capacity = 1600

//list.Count = 1000

Si hacemos la misma interación sin un tamaño predefinido, la capacidad final será de 1024.

var list = new List<string>();

for (int i = 0; i <= 1000; i++)

    list.Add(i.ToString());

//list.Capacity = 1024

//list.Count = 1000

Derivadas de System.Collections.Generics.IDictionary<T>

La diferencia fundamental entre SortedList<TKey,TValue> y List<T> es que mientras en List<T> se almacenan los elemento por orden de “llegada” en SortedList<TKey,TValue> se almacena una pareja valor/clave y tanto se puede acceder por clave como por índice.

Internamente, SortedList<TKey,TValue> mantiene dos objetos IList<T> internos, uno para el almacenamiento de claves y otro para el almacenamiento de valores la cuales se acceden mediante un objeto de la clase KeyValuePair<TKey,TValue>. Como su propio nombre indica, SortedList<TKey,TValue> mantiene el conjunto de elementos ordenados por clave. La clave puede ordenarse en función a una implementación específica de IComparer<T> o bien mediante la interfaz IComparable<T> que los propios tipos de las claves – de sus elementos – indican. En el siguiente ejemplo añadimos 4 elementos de tipo string y observamos el resultado. Fijémonos como el IComparer<T> por defecto es CaseSensitive es decir System.Collections.Generic.Comparer<T>.Default (ya que está utilizando la implementación IComparable<T> derivado de la clase String).

var sortedList = new SortedList<string,string>()

                                 {

                                     {"Z", "Z"},

                                     {"A", "A"},

                                     {"a", "a"},

                                     {"B", "B"}

                                 };

foreach (var elemento in sortedList)

    Console.WriteLine(elemento.Value);

//Resultado:

//a

//A

//B

//Z

Sin embarago, si utilizáramos un IComparer<T> propio y especificaramos explicitamente que la comparación sea Case Insensitive, obtendriamos un error ya que no es posible añadir dos elemento con la misma clave al tratar de la misma forma o valor las cadenas “a” y “A”:

public class CaseInsensitiveComparerSample<T> : IComparer<T>

{

    public int Compare(T x, T y)

    {

        return ((new CaseInsensitiveComparer())

            .Compare(y, x));

    }

}

//implementación

var sortedList = new SortedList<string,string>(

                new CaseInsensitiveComparerSample<string>()

                )

                                 {

                                     {"Z", "Z"},

                                     {"A", "A"},

                                     // Argument Exception

                                     {"a", "a"},// Item has already been added. 

                                     // Key in dictionary: 'A'  Key being added: 'a'

                                     {"B", "B"}

                                 };

Dictionary<TKey,TValue>

Dictionary<TKey, TValue> es un HashTable fuertemente tipado. La diferencia entre ambos se encuentra en como gestiona las colisiones de los codigos hash de sus elementos en el algoritmo hash. Mientras que HasTable realiza un sondeo cuando existe una colision reubicando el elemento en el siguiente cubo –bucket- libre mientras que Dictionary<TKey, TValue> realiza un encadenamiento de los elementos con un mismo codigo hash almacenándolos en una lista asociada a un mismo cubo –bucket-. Para obtener más información al respecto podeis consultar el post System.Collections.Generic Dictionary Capacity, Hashing, and Collisions.

Por lo demás y como comentamos antes el funcionamiento es en esencial el de un HashTable. Todos los elementos implementan de forma explícita o implícita un código Hash, a través, por ejemplo, de la clase base System.Object. Como peculiaridad, Dictionary<TKey,TValue> utiliza la también estructura KeyValuePair<TKey,TValue> en lugar de la estructura DictionaryEntry que utiliza HasTable. Un ejemplo sencillo seria:

var dictionary = new Dictionary<int,string>

                                {

                                    {616000, "Juan M."},

                                    {616100, "Rafael H."},

                                    {616200, "Joaquin A."},

                                    {616210, "Alberto P."}

                                };

foreach (KeyValuePair<int,string> elemento in dictionary)

{

    Console.WriteLine(

        string.Format("Key: {0} Value:{1}",

                        elemento.Key, elemento.Value));

}

SortedDictionary<TKey,TValue>

La colección que mezcla las capacidades del Dictonary<TKey, TValue> con un conjunto de claves ordenado como hacía SortedList<T> es SortedDictionary<TKey, TValue>. Aqui es dónde reside la mayoría de las preguntas que nos hacemos acerca de cuál tipo de colección utilizar.

Según información del MSDN Library, establece que:

Where the two classes differ is in memory use and speed of insertion and removal:

• SortedList<TKey, TValue> uses less memory than SortedDictionary<TKey, TValue>.

• SortedDictionary<TKey, TValue> has faster insertion and removal operations for unsorted data: O(log n) as opposed to O(n) for SortedList<TKey, TValue>.

• If the list is populated all at once from sorted data, SortedList<TKey, TValue> is faster than SortedDictionary<TKey, TValue>.

Veamos las diferencias reales de los dos primeros puntos: memoria y rendimiento.

Memoria

Para tratar de hacer una comparativa del tamaño de memoria utilizado entre uno y otro vamos a ejecutar un código que lo único que hará es añadir 1.000.000 de elementos string de clave int.

NOTA: La inserción se hace de forma secuencias con lo que el coste en la operación de agregación será mucho menor en SortedList. Esto es una excepción puesto que por norma general el valor de la clave será desordenada y es en ese punto, cuando hablemos del rendimiento lo veremos, dónde SortedDictionary es mucho más rápido.

Lo realmente importante del siguiente código es el espacio en memoria que se utiliza para la manipulación de los dos objectos SortedList y SortedDictionary:

var sortedList =

    new SortedList<int, string>();

var sortedDictionary =

    new SortedDictionary<int, string>();

int items = 1000000;

for (int i = 0; i < items; i++)

        sortedList.Add(i,i.ToString());

for (int i = 0; i < items; i++)

    sortedDictionary.Add(i,i.ToString());

Tras la ejecución con CLRProfiler vemos el grafo de asignación de bytes en memoria de:

la SortedList:

y la representacción de SortedDictionary:

Como podemos comprobar el espacio asignado en memoria es superior en el caso de SortedDictionary.

Como curiosidad podemos apreciar como cada uno de los objetos trata de forma bien distinta la información en memoria. SortedList al final acaba generando dos Arrays, una de claves y otra de valores del tipo System.Int32[] y System.String[] respectivamente. Por otro lado, SortedDictionary hace uso de un tipo utilizado internamente llamado Generic.TreeSet. Este tipo es un arbol binario utilizado, como dije antes, de forma interna para la manipulación de objetos del tipo Dictionary. La razón por la cual no está expuesta como API pública es debido a que el enfoque de este mismo tipo seria muy diferente. Básicamente Microsoft decidió utilizar únicamente de forma interna y no exponerla como API pública. Además de Generic.TreeSet podemos ver un objeto System.String que es dónde almacena el valor del objeto SortedDictionary.

internal class TreeSet<T> : ICollection<T>, IEnumerable<T>, ICollection, 

    IEnumerable, ISerializable, IDeserializationCallback 

Rendimiento

Para trata de evaluar el rendimiento entre ambas colecciones vamos a realizar una prueba muy similar, pero no vamos a dar ventaja a SortedList añadiendo elementos ordenados y es por ello que vamos a substituir las claves del tipo int al tipo System.Guid generándose uno diferente cada vez de forma que SortedList tenga que ordenar la clave tras cada inserción.

El código podria ser algo tal que así:

var sortedList =

    new SortedList<Guid, string>();

var sortedDictionary =

    new SortedDictionary<Guid, string>();

int items = 100000;

for (int i = 0; i < items; i++)

        sortedList.Add(Guid.NewGuid(), i.ToString());

for (int i = 0; i < items; i++)

    sortedDictionary.Add(Guid.NewGuid(), i.ToString());

El resultado del Performance Profiling del VS 2010 es tal y como muestra la siguiente captura de pantalla.

La operación SortedList.Add ocupa más del 97% del tiempo total de ejecución del código mientras que SortedDictionary.Add apenas llega al 2% por lo tanto queda demostrado el rendimiento entre ambas clases en operaciones de inserción y eliminación.

Conclusión

Además de las nombradas en este post existen otras menos utilizadas dentro del espacio de nombre de colecciones genéricas.

Otras referencias

http://en.how-to.mobi/index.php?sd=es&id=221691

 http://blogs.msdn.com/b/kcwalina/archive/2004/08/06/210297.aspx

Esta serie de artículos pretende mostrar las características y peculiaridades de las colecciones en .NET. El objetivo no es mostrar las situaciones en las que cada una de los diferentes tipos de colecciones pueden utilizarse en cada contexto sino la de conocer las mismas, ventajas y desventajas, para poder seleccionar el tipo de colección más apropiado en cada momento.

La serie cubre (entre corchetes el estado):

• Colecciones No Genericas (actual post)
• Colecciones Genéricas de System.Collections.Generic
• Colecciones de System.Collections.ObjectModel (en mi cabeza)
• Colecciones nuevas en CLR 4.0 (no es definitivo además solo hay una)
• Cota superior asintótica de las colecciones del CLI. aka Notación de Landau – O Grande- (en desarrollo)
• Power Collections y C5 (por ahí andan)
• Rx  (si hay ganas y tiempo)

¿Que es una colección?

Se entiende como colección un conjunto de entidades lógicamente relacionadas –es decir que deberían tener algo en común-. Así una colección de objetos de tipo string podría ser declarada como un System.Array de la siguiente forma en C#.

var cadenas = new string[]

                     {

                        "A", "B"

                     };

Sin embargo, esta declaración tiene algunos matices como por ejemplo que en muy pocas ocasiones conocemos el tamaño fijo que tendrá y por lo tanto se convierte en una limitación del propio System.Array, por ejemplo. Básicamente, las características y comportamiento del tipo de colección a utilizar nos ayudará o limitará en mayor o menor medida.

Por lo tanto, primero de todo me gustaría empezar definiendo que es para .NET Framework una colección. Desde el punto de vista de .NET Framework, una colección es cualquier tipo que implemente System.Collections.ICollection, System.Collections.IDictionary o System.Collections.IList, sin embargo no siempre tenemos claro que otorga especialemente cada una de estas interfaces. Vayamos por partes.

El Enumerador

Si empezaramos a desgranar todos los tipos de colecciones disponibles en el CLR encontraríamos un denominador común “oculto”, la interfaz IEnumerator. Si para que una colección sea considerada como tal en .NET Fx debe implementar una de las 3 interfazes expuestas anteriormente, todas estas interfaces deben implementar IEnumerable la cual no hace más exponer un IEnumerator.

Podríamos empezar mostrando la firma tanto de ICollection:

[ComVisible(true)]

public interface ICollection : IEnumerable

{

    int Count { get; }

    object SyncRoot { get; }

    bool IsSynchronized { get; }

    void CopyTo(Array array, int index);

}

como de IDictionary

[ComVisible(true)]

public interface IDictionary : ICollection, IEnumerable

{

    object this[object key] { get; set; }

    ICollection Keys { get; }

    ICollection Values { get; }

    bool IsReadOnly { get; }

    bool IsFixedSize { get; }

    bool Contains(object key);

    void Add(object key, object value);

    void Clear();

    new IDictionaryEnumerator GetEnumerator();

    void Remove(object key);

}

como de IList.

[ComVisible(true)]

public interface IList : ICollection, IEnumerable

{

    object this[int index] { get; set; }

    bool IsReadOnly { get; }

    bool IsFixedSize { get; }

    int Add(object value);

    bool Contains(object value);

    void Clear();

    int IndexOf(object value);

    void Insert(int index, object value);

    void Remove(object value);

    void RemoveAt(int index);

}

Y para empezar nos encontramos con otra característica que seguro muchos no habíamos visto anteriormente y es que tanto IDictionary com IList implementan, a su vez ICollection.

Es aquí, en este punto, dónde empieza a avistarse la diferencia entre las tres interfaces y podemos catalogarlas en dos conjuntos: Colecciones estándar o regulares y Colecciones específicas. Es obvio que tras ver la firma de cada una de ellas podemos afirmar que IList y IDictionary son colecciones específicas (ambas extienden ICollection) e ICollection es una colección estándard o regular.

NOTA: Utilizo el térmio “específicas” no especializadas –Specialized- cuyas colecciones estan en el espacio System.Collections.Specialized y que veremos más tarde.

Primera pregunta que surge, ¿Conociendo que System.Collection.List es el principal “consumidor” de IList y que Collection hace lo mismo de ICollection, cuál de ellas deberíamos utilizar? La respuesta es relativamente sencilla. Collection, a diferencia de List es una clase abstracta y por tanto debe ser implementada para ser extendida. Esto nos da una pista que la solución reside en que Collection debe ser utilizada para ser expuesta a través de un API pública mientras que List implementa métodos de búsqueda y ordenación específicas listas para usar.

Volviendo al núcleo central del tema, es decir a IEnumerator, observamos que las tres interfaces además implementan IEnumerable con lo que es buen momento par aver la firma de la misma:

public interface IEnumerable

{

    IEnumerator GetEnumerator();

}

Tal y como se puede observar, y se ha comentado anteriormente, IEnumerable no hace más que retornar un IEnumerator. Es importante conocer y entender la figura de un enumerador/iterador pues es el que va a permitir la iteración sobre cada uno de los elementos de una colección. La sentencia foreach, por ejemplo, hace uso de él. IEnumerator únicamente permite la iteración, nunca la modificación del elemento. De hecho, si observamos su firma:

public interface IEnumerator

{

    object Current { get; }

    bool MoveNext();

    void Reset();

}

Podemos ver que, exluyendo Reset, tanto Current como MoveNext son métodos de navegación o iteración entre collecciones. El mecanismo es sencillo; Current indica un valor indefinido y por tanto se lanza una llamada a MoveNext. Si esta retorna True, Current contiene el primer elemento de la colección y así lo hará mientras el valor de MoveNext vaya siendo True. En el momento que éste sea False, Current indicará al último elemento de la colección.

NOTA: El método Reset se mantiene únicamente por compatibilidad COM con lo que queda fuera del alcance de este artículo.

Colecciones No Genéricas

Colecciones regulares (System.Collections.ICollection)

Este tipo de colecciones también son conocidas como colecciones ordenadas(*) o simplemente collecciones –me he permitido la libertad de denominarlas estándar o regulares para diferenciarlas de las específicas-. Hago hincapié en ello pues encontré varias formas de denomiarlas. De hecho, más allá de la colección Collection que como vimos anteriormente es abstracta y no es más que una evolución de CollectionBase utilizada en las versiones tempranas del CLR, existe un par de clases que podriamos catalogar dentro de este grupo y que vienen representadas por las clases Stack y Queue.

NOTA: (*) Ambas guardan una estrecha relación ya que en ambos casos los elementos se almacenan según el orden de llegada. Nótese que el término “ordenacióin” utilizado anteriormente no es una ordenación lógica sobre una propiedad del conjunto de elemento; este tipo de elementos los veremos más adelante y podrían estar catalogados como colecciones especializadas.

La diferencia principal entre Stack y Queue reside en el orden en el que los elementos son obtenidos. En ambos casos almacenan elementos en estricto orden de llegada y mientras que en la clase Stack responde a LIFO (Last Input First Output) en el caso de la cola responde a FIFO (First Input First Output). Ambas clases derivan de ICollection e IClonable y cada una de ellas utiliza un método distinto para añadir y quitar un elemento de la colección. Push y Pull para Stack y Enqueue y Dequeu para Queue.

var queue = new Queue();

var stack = new Stack();

queue.Enqueue("A");

queue.Enqueue("B");

queue.Enqueue("C");

queue.Enqueue("D");

stack.Push("A");

stack.Push("B");

stack.Push("C");

stack.Push("D");

Console.WriteLine("Dequeue-ing...");

foreach (var elemento in queue)

    Console.WriteLine(elemento.ToString());

Console.WriteLine("Pop-ing...");

foreach (var elemento in stack)

    Console.WriteLine(elemento.ToString());

//Resultado:

// Dequeue-ing...

// A

// B

// C

// D

// Pop-ing...

// D

// C

// B

// A

Son colecciones principalmente utilizadas, como es obvio, en contextos dónde el orden de llegada es altamente importante. A partir de aquí, la forma en la que se obtienen los elementos de la colección es la clave para decidir seleccionar una u otra clase.

Colecciones específicas

Otro tipo de agrupamiento para las colecciones específicas (es decir, las que se extienden más allá de ICollection) es de colecciones de acceso por clave o por índice. A continuación veremos el conjunto de colecciones agrupadas por clave (a través de IDictionary) y posteriormente las que son agrupadas por índice (a través de IList) y por último aquellas colecciones que hacen uso tanto de las características de índice y de clave.

Derivadas de System.Collections.IList

En el ejemplo con el que abríamos este artículo vimos un ejemplo con System.Array, un claro ejemplo de colección basado en índices, también conocido en inglés como zero-based indexed collection. System.ArrayList es otro claro ejemplo de colección indexada que surge de la necesidad de poder redimensionar el tamaño de una colección de forma dinámica, limitación encontrada en System.Array. De hecho, podría ArrayList ser descrita como un híbrido entre una colección y una matriz de elementos ya que los elementos siguen almacenándose en orden de llegada pese a que pueden ser obtenidos mediante el índice relativo de la propia colección.

En cuanto a la capacidad, podemos indicársela en el constructor o bien no hacerlo y la propia colección irá redimensionándose. Debido al coste que tiene la operación de redimensionamiento, ArrayList crece en bloques del doble de su capacidad, siendo 4 su capacidad inicial, si no se indica el tamaño por defecto. Esto significa que tras la instanciación de:

var arrayList2 = new ArrayList {20.0d};

//arrayList2.Capacity = 4

//arrayList2.Count = 1

El objeto arrayList poseerá una capacidad de 4 elementos, tres de ellos null. Tras ir añadiendo más elementos arrayList siempre irá creciendo en orden de 4, 8, 16, 32, 64, … elementos dejando los no utilizados con null. Indentificaremos la capacidad total mediante la propiedad Capacity, siempre multiples de 4, y la cantidad de elementos no null mediante Count.

Podemos exigir que un objeto ArrayList tenga un tamaño fijo predefinido. Sin embargo, es muy común confundir esta limitación o característica con la cantidad de elementos que se le puede pasar por parámetro en el constructor de la clase ArrayList. Otro error común es indicar una capacidad elevada en previsión de crecimiento. Si es cierto que esto es una buena practica si el numero de elementos a añadir es finalmente inferior a la capacidad inicial, no lo es si el numero de elementos final es superior puesto que el crecimiento de la ArrayList será multiple a la capacidad inicial. Es decir, por ejemplo, el siguiente ejemplo crea un ArrayList con un tamaño predefinido de 100 elementos. Por un lado podemos ver como el objeto arrayList acepta 1000 elemento (10 veces más de lo inicialmente previsto) sin ningún problema. Sin embargo, tras el bucle podemos observar que la capcidad –Capacity- (no cantidad –Count- de elementos) es de 1600 y es debido a que el crecimiento ha sido de 100, 200, 400, 800 y 1600. O sea que tenemos un ArrayList de 1600 elementos de capacidad y realmente se estan utilizando 1000.

var arrayList = new ArrayList(100);

for (int i = 0; i < 1000; i++)

    arrayList.Add(i);

//arrayList.Capacity = 1600

//arrayList.Count = 1000

Si hacemos la misma interación sin un tamaño predefinido –es decir con tamaño por defecto igual a 4-, la capacidad final será de 1024.

var arrayList = new ArrayList(1);

for (int i = 0; i < 1000; i++)

    arrayList.Add(i);

//arrayList.Capacity = 1024

//arrayList.Count = 1000

Otro error común es confundir tamaño predefinido o inicial con tamaño fijo. Un ArraList de tamaño fijo jamás admitirá la agregación o eliminación de elementos, pero si la modificación.

var arrayList = new ArrayList { 20.0d };

var arrayList2 = ArrayList.FixedSize(arrayList);

arrayList2.Add(145.0d); //NotSupportedException

// arrayList2.IsFixedSize = true

Identificaremos las ArrayList de tamaño fijo mediante la propiedad IsFixedSize y como vemos en el ejemplo la forma de generarlas es a través de un objeto del tipo ArrayList o IList existente. Por otro lado, IsReadOnly es una propiedad de lectura y escritura con lo que podremos controlar la restricción o no de escritura sobre el conjunto de elementos.

NOTA: ArrayList esta cayendo en desuso (si no lo ha hecho ya) desde la aparición de las colecciones genéricas.

La colección StringCollection forma parte de las colecciones especializadas agrupadas en el espacio de nombres System.Collections.Specialized. StringCollection está especialmente optimizada para la manipulación de elementos del tipo string; es en esencia un ArraList tipado para aceptar únicamente cadenas de texto. StringCollection es ideal para la manipulación de relativamente poca cantidad de datos de tipo string que son frecuentemente actualizados.

Derivadas de System.Collections.IDictionary

De la misma forma que tratávamos ArrayList como “tipo primitivo” para la implementación de IList, haríamos lo mismo para el tipo SortedList con la interfaz IDictionary.La diferencia fundamental es que mientras en ArrayList se almacenan los elemento por orden de “llegada” en SortedList se almacena una pareja valor/clave y tanto se puede acceder por clave como por índice.

Internamente, SortedList mantiene dos arrays, uno para el almacenamiento de claves y otro para el almacenamiento de valores la cuales se acceden mediante un objeto de la estructura DictionaryEntry. Como su propio nombre indica, SortedList mantiene el conjunto de elementos ordenados por clave. La clave puede ordenarse en función a una implementación específica de IComparer o bien mediante la interfaz IComparable que los propios tipos de las claves – de sus elementos – indican. En el siguiente ejemplo añadimos 4 elementos de tipo string y observamos el resultado. Fijémonos como el IComparer por defecto es CaseSensitive ya que está utilizando la implementación IComparable derivado de la clase String.

var sortedList = new SortedList()

                     {

                         {"Z", "Z"},

                         {"A", "A"},

                         {"a", "a"},

                         {"B", "B"}

                     };

foreach (var elemento in sortedList)

    Console.WriteLine(((DictionaryEntry)elemento).Value);

//Resultado:

//a

//A

//B

//Z

Sin embarago, si utilizáramos un IComparer propio y especificaramos explicitamente que la comparación sea Case Insensitive, obtendriamos un error ya que no es posible añadir dos elemento con la misma clave al tratar de la misma forma o valor las cadenas “a” y “A”:

public class CaseInsensitiveComparerSample : IComparer

{

    public int Compare(Object x, Object y)

    {

        return ((new CaseInsensitiveComparer())

            .Compare(y, x));

    }

}

//implementación

var sortedList = new SortedList(

    new CaseInsensitiveComparerSample ())

                        {

                            {"Z", "Z"},

                            {"A", "A"},

                            // Argument Exception

                            {"a", "a"},// Item has already been added. 

                            // Key in dictionary: 'A'  Key being added: 'a'

                            {"B", "B"}

                        };

Otro tipo de colección basada en IDictionary es System.Collections.Hashtable. Hashtable implementa tanto ICollection como IDictionary y ha sido ampliamente utilizado como tipo de colección idónea para la gestión de grandes cantidades de elementos debido a su alto rendimiento. Exige que la clave de sus elementos aunque no el valor hash de cada uno de ellos. De hecho, la ordenación del conjunto de elemento vendrá dado por el valor hash. DictionaryEntry seguirá jugando el mismo papel que lo hacía con SortedList ya que en ambos casos se almacena un par clave/valor.

Hablando más específicamente cada objecto de la colección Hashtable obtiene el valor hash de la llamada al método GetHashCode() heredado de System.Object o bien una propia implementación a través de la interfaz IHashCodeProvider. Cuando un elemento es agregado éste se almacenará en un sector de almacenamiento o cubo –bucket en inglés- de forma que su posterior localización será mucho más óptima. No importa el valor real del objeto pues cada uno de ellos tendrá su propio codigo hash y de este modo se reduce considerablemente el número de comparaciones. Así, por ejemplo, Hasthable situará dos elementos de tipo string con valores “picnic” y “basket” en distintos cubos o búckets; sin embargo los dos elemento de tipo string con valores “stressed” y “desserts” probablemente tengan el mismo codigo hash y por tanto los situará en un mismo bucket o cubo.

Realmente, la funcionalidad de un Hashtable es muy similiar al que ofrecen otras colecciones derivadas de IDictionary pero la comprensión de cómo se gestiona internamente el almacenamiento a través de códigos hash nos permite entender por un lado porque Hashtable es la colección que mayor rendimiento otorga y por otro lado las problemáticas que pueden generar la coincidencia de códigos hash si el algoritmo utilizado no es óptimo.

Un típico ejemplo seria:

var hashtable = new Hashtable

                    {

                        {"616-000-000", "Juan M."},

                        {"616-000-100", "Rafael H."},

                        {"616-200-000", "Joaquin A."},

                        {"616-200-100", "Alberto P."}

                    };

foreach (DictionaryEntry elemento in hashtable)

{

    Console.WriteLine(

        string.Format("Key: {0} Value:{1}",

                        elemento.Key, elemento.Value));

}

NOTA: Hablaré más extensamente sobre el tema de los conflictos en colecciones Hashtable en el siguiente post cuando trate la colección Dictionary<TKey, TValue>

StringDictionary, por su parte, juega el mismo papel que lo hacía StringCollection, pero si éste último era ideal para relativamente poca cantidad de elementos y su acceso es por índice, StringDictionary, al implementar IDictionary es ideal para una mayor cantidad de elementos. En este caso, también, se trata de una colección de elementos tipados ya que únicamente se aceptan elementos de tipo String.

Conclusión

Unicamente he expuesto las colecciones más utilizadas relativas a las no genéricas que he creído conveniente por propia experiencia exponer. En el siguiente post hablaremos de las colecciones genéricas que presenta el BCL.

En primer lugar .NET Compact Framework NO VA A MORIR de la misma forma que no lo va a hacer Windows Mobile 6.5. Mientras WP7S se orienta hacía un claro público consumidor/productivo, WinMo 6.5, por su parte, se quedará dando cobertura al importante parque de aplicaciones empresariales/industriales. Microsoft no ha dicho oficialmente lo contrario por lo que cabe esperar tanto el soporte para WiMo 6.5 y .NET Compact Framework.

Microsoft SQL Server Compact 3.5 y Visual Studio .NET 2010

Con SQL Server Compact 3.1 Microsoft presentó una características importantísima a la menor de las ediciones de SQL Server al hacerla multiplataforma. Esto significa que desde entonces SQL Server Compact no se liga únicamente a entornos de desarrollo para dispositivos móviles sino para lo que se denomina , aplicaciones móviles desarrolladas con WPF o Windows Forms e incluso desde Silverlight.

Por lo tanto, y siguiendo la costumbre, Visual Studio 2010 .NET instala MS SQL Server Compact SP2 con las últimas caracterísitcas en mayoria relacionadas con MS Sync Framework.

Por qué Microsoft SQL Server Compact no debe morir

1. Porque SQL Server Compact en una –la única en Microsoft- base de datos in-process.
2. Porque SQL Server Compact es especialmente útil en aplicaciones del tipo Smart Client debido a su alta integración en entornos de sincronización o lo que se denomina base de datos caché.
3. Porque SQL Server Compact aporta una facilidad de despliegue que además es compatible con ClickOnce.
4. Porque hay escenarios en los que SQL Server Express no es el SGBD adecuado. En otros escenario no lo es SQL Server Compact. SQL Server Express NO es un rival de Compact.
5. Porque Microsoft esta adoptando SQL Server Compact como SGBD embebido.
6. Y por último y aunque sea el más trivial y menos importante, pq el Bandolero se pasó más de un año profundizando en el producto y materializandolo en loque fue su primer libro.

Conlusión

En definitiva, SQL Server Compact 3.5 SP2 seguirá siendo una opción válida ante cualquier nuevo desarrollo brindando todas las características anteriormente numeradas y que la hacen realmente única.

Rx turns around the duality that exists between IEnumerable and IObservable. This last one, is one of the new features .NET Framework 4.0 offers. I told about it in this post. Now, the idea arises on how is exactly such duality –mathematical duality, in fact- between both interfaces since it’s highly important to understand it in order to be able to apply Rx successfully to our developments. Before .NET Framework 4.0  we have been dealing objects with LINQ to Objects, so if IObservable deals with asynchronous programming model as well as push-based notifications –like events- then why not enhance LINQ for dealing with Events and async callbacks? That’s the reason Rx states.

Let’s talk about IEnumerable interface.

IEnumerable objects just exposes enumerator represented by IEnumerator interface for supporting a simple iteration over a collection of given generic type.We’ll not be able to execute the foreach statement unless the collection implements IEnumerator, actually there wouldn’t be a way to do this without IEnumerator implementation.

IEnumerable<Customer> customers = //external call or so

Func<Customer, bool> hasInvoices = delegate(Customer customer)

                                        {

                                            return customer.Invoices.Count > 0;

                                        };

var res = customers .Where(hasInvoices);

foreach (var c in res)

    Console.WriteLine(c.Name);

The example showed above represents a iteration with a collection of customers that has invoices. Whatever the type of customer object was -List<T> for example- it must implement IEnumerable<Customer> interface. IEnumerable<T> exposes, as said before, an IEnumerator object as we can see at IEnumerable definition:

public interface IEnumerable<out T> : IEnumerable

{

    new IEnumerator<T> GetEnumerator();

}

As exposed above, an IEnumerator<T> object is being returned each time GetEnumerator() is called. On the other hand, IEnumerator definition is: (let me obviate generics right now)

public interface IEnumerator

{

    object Current { get; }

    bool MoveNext();

    void Reset();

}

Now, a couple of things we could say about this last code snippet. At first, note that just 2 of those 3 exposed methods are “really necessary”, Current and MoveNext. Reset method is provided for COM compatibility thus forget it.

For the second reason let me return to customer’s invoice sample showed above. Let’s says we are dealing with unpaid invoices – we need money!! – The extension method “Where” of customers objects filtered all the clients based on a predicate represented by hasInvoice generic function. foreach statements is iterating defaulter customers –we want their names – for contacting them. Let’s say we’ve got 4 defaulter customers so foreach statement is going to call both MoveNext and Current methods of IEnumerator interface in order to iterate res collection object. foreach statement asks enumerator for returning next customer –MoveNext-  and after enumerator said true –it finds and moves to the next one- such customer will be returned –via Current property -. Such process will take place 4 times -for each defaulter customer- until MoveNext method returns false. In such case, the enumerator is after the last element –last customer in our case –.

That’s all.That’s what IEnumerable interface really does, nothing more.

All right, now introduce me duality…

Thus, let’s talk about duality, mathematical duality. We can find some examples in other fields like De Morgan’s laws used in formal logic or limit and colimit of given function in calculus and analysis. In .NET Framework IEnumerable is dual with IObservable, in other words, LINQ to Objets is dual with LINQ to Events. Take a look at the following images which represents an IEnumerable function:

Image1. IEnumerable function

Image 2. IEnumerable function

Both IEnumerator and IObservable approaches deal with a collection however the main difference is how each one deals with such collection. While IEnumerable approach is continuously asking for the next object, IObservable provides such object to its subscribers. Check the following images which represents IObservable function.

Image 3. IObservable function

Image 4. IObservable function

If you read my post Observer Design Pattern with .NET Framework 4.0 you may be familiarized with both IObservable and IObserver interfaces. Therefore, whatsoever duality of both models allows is to materialize given IEnumerable collection to IObservable one and vice versa.

Let’s take the IEnumerable definition again keeping in mind the functions images showed above.

Image 5. IEnumerable and IEnumerator definition

For turning IEnumerable into a IObservable, the first step is to change the duals methods. The equivalent method for IObservable would be Subscribe() instead of GetEnumerator(). GetEnumerator() gets no arguments so Subscriber will return void.

Image 6. IEnumerable.GetEnumerator() turns into method IObservable.Subscribe() returning void

GetEnumerator() returns IEnumerator<T> so Subscribe() will receive its equivalent by parameter.

Image 7. IEnumerable.GetEnumerator() turns into method IObservable.Subscribe() passing IObserver<T> object as parameter

So, by the moment we are getting the following:

Image 8. IObservable.Subscribe() final transformation.

Now, talk about IObserver –note that IObservable is not still finished –. IObserver duality is IEnumerator so let’s take it. Current property will be turned into a OnNext property right now. While Current is a getter property OnNext will be setter one.

Image 9. Turning IEnumerator into IObserver.

But what’s is actually a property but a method? therefore, the final contract for OnNext item will be:

Image 10. Turning IEnumerator into IObserver.

On the other hand MoveNext() method arises a couple of questions. Its contract tell us that it just returns bool value but it is not absolutely true. MoveNext() may throw an exception such as InvalidOperationException, for instance. So what we are getting here is two different  return types, either bool or Exception. So its duality will be actually two methods: OnError() for an exception and OnComplete() when MoveNext returns false. You may wondering about what’s happening when MoveNext() returns true. Actually, think about it carefully. Does such case concerns to subscribers? no it does not or we might say it is dual to OnNext() method. So finally will get following contracts:

Image 11. Turning IEnumerator into IObserver.

Now, both IObservable and IObserver interfaces are taking form. Withdrawing annotations from the image both interfaces will face as following:

Image 12. IObserver and IObservable final definition.

If we go one step forward we may notice that we forgot one interface in the road. We have seen how IEnumerable.GetEnumerator turns into IObservable.Subscribe() step by step. However, what previously was IEnumerator and have became an IObserver both implements IDisposable interface as well. Actually we could say that IEnumerable.GetEnumerator() could be defined as:

IEnumerator<T>, IDisposable IEnumerator.GetEnumerator()

So in its own duality we may turn such statement into:

void IObservable.Subscribe(IObserver<T> observer)

Leaving no interfaces as a return type that is void. On the other hand, during such transformation we got a Subscribe() method but not UnSubscribe one. In the same way we want an observer to be subscribed to observable collection we might want to unsubscribe it. It could easily resolve by leaving IDisposable interface as returning type as follows:

Image 13. Each IObserver object is IDisposable.

Conclusions

What is really interesting here beyond conceptual/theorist explanation is that any developer could understand that an event or any other push-based notification or async technology can be handled with LINQ in the same way that whatever IEnumerable oject does. Silverlight, WPF, SQL Server Integration Services are just an examples of technologies that uses asynchronous callbacks.

The idea turns around two new generic interfaces IObserver<T>  and IObservable<T> . Whilst IObservable<T> provides all the functionality for the publisher, IObserver<T> does the same for subscriber. You will find that publisher and subscriber are also known as provider and observer. Whatever name is used for, keep in mind what each item is supposed to do, otherwise you will feel confused.

• Publisher –> Provider –> Observable
• Subscriber –> Observer

Notice that both interfaces are generics by <T>. Actually, IObservable is covariant with <T> whereas IObserver is contravariant with <T>. The reason is that whilst IObservable could provide push-based notification methods to the indicated type <T> and more derived <T> types, the IObserver only could observe such derived types from <T’> to <T> where <T’> is the derived type of <T>, i.e. IObserver could use <T> and less derived types. The contracts of both interfaces are declared as follows:

public interface IObserver<in T>

{

     void OnCompleted();

     void OnError(Exception error);

     void OnNext(T value);

}

public interface IObservable<out T>

{

    IDisposable Subscribe(IObserver<T> observer);

}

I wish to be observed

That said, the main target of an observable object is to be observed by a bunch of observers. Observable owns just one method used for subscribing in an observer. On the other hand, each time an observable object push a new notification it would be caught by OnNext observer’s method. Let’s see an example.

Suppose we have a simply class called Car which describes a racing car.

class Car

{

    //common properties

    public string Name { get; set; }

    public int Id { get; set; }

    public int Position { get; set; }

    public long BestTime { get; private set; }

    public long LastTime { get; private set; }

    public TimeSpan TotalTime { get; set; }

    public Car(string name, int id)

    {

        Name = name;

        Id = id;

        BestTime = long.MaxValue;

        TotalTime = new TimeSpan();

    }

    //use this method for updating stats

    public void LastLap(long lastlaptime)

    {

        //saving the last lap time

        LastTime = lastlaptime;

        //is the lastlap the best time?

        BestTime = (lastlaptime < BestTime) ? lastlaptime : BestTime;

        //total time

        TotalTime = TotalTime.Add(new TimeSpan(lastlaptime));

    }

    public override string ToString()

    {

        return string.Format("Car {0} -\t TotalTime: {3}\n- LastTime: {1}\n- BestTime: {2}",

            this.Id.ToString("00"), new TimeSpan(this.LastTime),

            new TimeSpan(this.BestTime), this.TotalTime);

    }

}

Besides, a simply class which describes a Race.

   1: class Race

   2: {

   3:     public int TotalLaps { get; set; }

   4:     public int CurrentLap { get; set; }

   5:     public List<Car> Cars { get; set; }

   6: 

   7:     public Race(int totalLaps)

   8:     {

   9:         Cars = new List<Car>();

  10:         TotalLaps = totalLaps;

  11:     }

  12: }

Then, our goal is monitoring a car racing. Let’s say that such car racing is Nascar which will contain a Race type object and such Race object will contain a generic list of participants Cars, as well. What we aim to monitor is the Nascar car racing so we may create a class NascarRace which will be observable for car racing journalist, let’s say NBC and BBC. Thus, such journalist would became nascar’s observer.

The nascar race could be described as follows:

class NascarRace : IObservable<Race>

{

    List<IObserver<Race>> display = new List<IObserver<Race>>();

    Race race = new Race(400);

    public void Start()

    {

        //start up cars

        Car car1 = new Car("Car1", 1);

        Car car2 = new Car("Car2", 46);

        Car car3 = new Car("Car3", 99);

        race.Cars.Add(car1);

        race.Cars.Add(car2);

        race.Cars.Add(car3);

        ThreadStart threadDelegate = new ThreadStart(Running);

        Thread newThread = new Thread(threadDelegate);

        newThread.Start();

    }

    private void Running()

    {

        //lap loop

        for (int lap = 0; lap < race.TotalLaps; lap++)

        {

            Random rnd = new Random();

            race.Cars.ToList().ForEach(r =>

                {

                    //setting the last lap time randomly

                    r.LastLap(rnd.Next(1000000000, int.MaxValue));

                });

            //increasing num of laps done

            race.CurrentLap++;

            //observers notification

            display.ToList().ForEach(d => d.OnNext(race));

            //waiting for a second

            Thread.Sleep(1000);

        }

        //completed. observers notification

        display.ToList().ForEach(d => d.OnCompleted());

    }

    public IDisposable Subscribe(IObserver<Race> observer)

    {

        //new observer

        display.Add(observer);

        return observer as IDisposable;

    }

}

Note that NascarRace class constructor sets up three cars which are going to participate to the competition. On the other hand a new thread is created and launched once the competition starts up. ThreadStart delegate points to a method called Running() and this method will hold the racing timeline.  The total laps are set by default at 40 so during 40 laps all three cars will be gathering elapsed time and for each lap all the observers are going to be notified. RaceMonitor will be displaying race results in ascending order. Before next lap, thread gets slept for a 1 second in order to give more emotion to simulated nascar racing

Now, I wish to observe

On the other hand journalist or anyone else whom aims to be an observer would be described through RaceMonitor class described as follows:

   1: class RaceMonitor : IObserver<Race>

   2: {

   3:     public void OnCompleted()

   4:     {

   5:         Console.WriteLine("Finished");

   6:     }

   7: 

   8:     public void OnError(Exception error)

   9:     {

  10:         Console.Write(error.Message);

  11:     }

  12: 

  13:     public void OnNext(Race value)

  14:     {

  15:         Console.Clear();

  16:         Console.WriteLine(string.Format("Race Lap {0}", value.CurrentLap));

  17:         value.Cars.OrderBy(c => c.TotalTime)

  18:             .ToList()

  19:             .ForEach(car => Console.WriteLine(car.ToString()));

  20:     }

  21: }

The observers will be represented by RaceMonitor class and will be subscribed to NascarRace through Subscribe() method in the main method’s program.

The main program would be:

class Program

{

    static void Main(string[] args)

    {

        NascarRace nascarRace = new NascarRace();

        //observer

        RaceMonitor nbssports = new RaceMonitor();

        RaceMonitor bbcsports = new RaceMonitor();

        nascarRace.Subscribe(nbssports);

        nascarRace.Subscribe(bbcsports);

        //let race start

        nascarRace.Start();

        Console.Read();

    }

}

And the final standings!!

Call’s flow?

Check how push notifications to IObserver<Race> object are made at following sequence diagram of NascarRace.Running method. All  take place into lap control loop.

Deferred calls are made since we are actually using LINQ’s method extension for iterating both Cars and Observers (RaceMonitor objects).

Here you are complete code listing:

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading;

namespace Observables

{

    class Program

    {

        static void Main(string[] args)

        {

            NascarRace nascarRace = new NascarRace();

            //observer

            RaceMonitor nbssports = new RaceMonitor();

            RaceMonitor bbcsports = new RaceMonitor();

            nascarRace.Subscribe(nbssports);

            nascarRace.Subscribe(bbcsports);

            //let race start

            nascarRace.Start();

            Console.Read();

        }

    }

    class Car

    {

        //common properties

        public string Name { get; set; }

        public int Id { get; set; }

        public int Position { get; set; }

        public long BestTime { get; private set; }

        public long LastTime { get; private set; }

        public TimeSpan TotalTime { get; set; }

        public Car(string name, int id)

        {

            Name = name;

            Id = id;

            BestTime = long.MaxValue;

            TotalTime = new TimeSpan();

        }

        //use this method for updating stats

        public void LastLap(long lastlaptime)

        {

            //saving the last lap time

            LastTime = lastlaptime;

            //is the lastlap the best time?

            BestTime = (lastlaptime < BestTime) ? lastlaptime : BestTime;

            //total time

            TotalTime = TotalTime.Add(new TimeSpan(lastlaptime));

        }

        public override string ToString()

        {

            return string.Format("Car {0} -\t TotalTime: {3}\n- LastTime: {1}\n- BestTime: {2}",

                this.Id.ToString("00"), new TimeSpan(this.LastTime),

                new TimeSpan(this.BestTime), this.TotalTime);

        }

    }

    class Race

    {

        public int TotalLaps { get; set; }

        public int CurrentLap { get; set; }

        public List<Car> Cars { get; set; }

        public Race(int totalLaps)

        {

            Cars = new List<Car>();

            TotalLaps = totalLaps;

        }

    }

    class RaceMonitor : IObserver<Race>

    {

        public void OnCompleted()

        {

            Console.WriteLine("Finished");

        }

        public void OnError(Exception error)

        {

            Console.Write(error.Message);

        }

        public void OnNext(Race value)

        {

            Console.Clear();

            Console.WriteLine(string.Format("Race Lap {0}", value.CurrentLap));

            value.Cars.OrderBy(c => c.TotalTime)

                .ToList()

                .ForEach(car => Console.WriteLine(car.ToString()));

        }

    }

    class NascarRace : IObservable<Race>

    {

        List<IObserver<Race>> display = new List<IObserver<Race>>();

        Race race = new Race(40);

        public void Start()

        {

            //start up cars

            Car car1 = new Car("Car1", 1);

            Car car2 = new Car("Car2", 46);

            Car car3 = new Car("Car3", 99);

            race.Cars.Add(car1);

            race.Cars.Add(car2);

            race.Cars.Add(car3);

            ThreadStart threadDelegate = new ThreadStart(Running);

            Thread newThread = new Thread(threadDelegate);

            newThread.Start();

        }

        private void Running()

        {

            //lap loop

            for (int lap = 0; lap < race.TotalLaps; lap++)

            {

                Random rnd = new Random();

                race.Cars.ToList().ForEach(r =>

                    {

                        //setting the last lap time randomly

                        r.LastLap(rnd.Next(1000000000, int.MaxValue));

                    });

                //increasing num of laps done

                race.CurrentLap++;

                //observers notification

                display.ToList().ForEach(d => d.OnNext(race));

                //waiting for a second

                Thread.Sleep(1000);

            }

            //completed. observers notification

            display.ToList().ForEach(d => d.OnCompleted());

        }

        public IDisposable Subscribe(IObserver<Race> observer)

        {

            //new observer

            display.Add(observer);

            return observer as IDisposable;

        }

    }

}

Más adelante tuve la oportunidad de trabajar en una arquitectura SOA desarrollada en J2EE, dirigida por un ESB de Oracle y gestionada con herramientas de gobernabilidad SOA, que manejaban más de un centenar de servicios (proxy y legacy) y dónde la publicación y consumo de dichos servicios se realizaban a través de estrictas normas protocolarias (seguridad, documentación,…).

Ahora vuelvo, de nuevo, a tener la misma necesidad, diseñar una infraestructura de servicios y cuando hablo de infraestructura hablo de ese tipo de herramientas fundamentales para el control de todos y cada uno de los servicios. Pero ahora (en realidad hace ya un tiempo que existe) me encontré con un software, bajo licencia  Microsoft Public License (Ms-PL) y código abierto, que adopta de forma práctica la idea de Virtualización de Servicios, llamado Managed Services Engine.

Virtualización de Servicios

La idea básica del patrón de Virtualización de Servicios es el de aislar la complejidad de los servicios expuestos del cliente que los consume ya que  tras cada servicio se alberga una gran cantidad de aspectos tales como las localizaciones de los endpoints, las configuraciones de los enlaces, la aplicación de políticas, etc. Además muchas de las adopciones SOA a la practica no ofrecen soluciones sobre versionado de servicios, aplicación de políticas de seguridad o cambios operativos sin necesidad volver a codificar el servicio así como el cumplimiento del SLA entre el proveedor –nosotros- y el cliente.

Aparece la idea de Servicio Intermediario que desacopla el cliente de la implementación del servicio. Como tal, podemos ofrece varios servicios virtuales de una misma implementación para, por ejemplo, utilizarlo en distintos escenarios. Es aquí dónde encontramos la clave de la virtualización, en el servicio intermediario, pues todas las llamadas se realizaran a través de este y podremos modificar su comportamiento sin comprometer los modelos del servicio.

Managed Services Engine

Microsoft Services SOA Infraestructure ofrece una solución de virtualización de servicios a través de Managed Services Engine (MSE). Como cabe esperar, MSE está basado en la plataforma Windows, esto es, Windows Server 2003/2008, SQL Server 2005/2008 y .NET Framework 3.5, especialmente con Windows Communication Foundation para la interceptación de comunicaciones entre servicios virtuales y reales.

MSE puede integrarse tanto con MS Biztalk Server 2006 R2 / 2009 para proporcionar capacidades adicionales tales como la monitorización de las actividades de negocio (BAM), el Business Rules Engine o el ESB Toolkit, entre otros. Además también podemos utilizar los servicios Azure a través de Azure AppFabric, especialmente con .NET Service Bus.

MSE consiste, básicamente, en tres componentes:

• Messenger: proporciona la normalización del mensaje de entrada a través de los servicios virtuales. Este componente soporta además la aplicación de políticas (de transformación por ejemplo, tanto de peticiones como de respuestas) así como el mapeo de protocolos.
• Broker: este componente obtiene el mensaje normalizado y lo reconvierte a la operación (es decir la implementación de un método del servicio) y su respectiva versión (pues podemos tener más de una operación con distintas versiones).
• Dispatcher: una vez se tiene el mensaje y la operación pertinente, dispatcher invoca el método del servicio y se transmite dicho mensaje.

Recalcar que estos tres componentes están totalmente desacoplados unos de otros con lo que podríamos distribuirlos de forma que obtendríamos una gran cantidad de tipologías del sistema. Todo esto es gracias a la catalogo del servicio (Service Catalog), también conocido como repositorio de metadata o simplemente repository o repositorio, ya que contiene todos los modelos de los servicios que hospeda el runtime del MSE –incorpora asistentes para la importación de servicios a través del WSDL y otros mecanismos para servicios POX o REST-. Como dije anteriormente, MSE contiene una implementación de WCF así que es fácil intuir que la comunicación entre ellos se realizan a través de canales de mensajería. El repositorio, por último, utiliza una base de datos SQL Server y la información puede ser publicada en un registry externo UDDI 2.0/3.0.

Por último, MSE contiene una interfaz para la administración de los servicios –MSE Model Viewer- así como una herramienta de test –MSE Universal Service Tester-.

En próximos posts hablaré de las diferentes posibilidades que ofrece MSE desde el punto del vista del rol (developer, IT, architect,…) y como familiarizarse MSE.

Una clase Customer dónde el constructor carga una lista genérica de Order –inicializa un objecto List<Order> – éste permanece en memoria pese a que incluso es posible que ni siquiera lo necesitemos. Hasta .NET Framework 4.0 la implantación de este tipo de inicializaciones se realiza mediante programación retrasando la inicialización de un objeto hasta que realmente se necesitara; en el caso de la clase Customer, por ejemplo, instanciaríamos el objeto List<Order> en un método LoadOrders() o GetOrders(), por ejemplo. En el caso de multithreading, la cosa se complica aún más y a veces el planteamiento o diseño de la clase no es suficiente.

Como novedad esta característica ya forma parte en .NET Framework 4.0 a través de System.Lazy<T> y aporta soporte Thread-Safety y una política de propagación de excepciones consistente para dar soporte al multithreading. 

A partir de ahora nos olvidaremos de las técnicas anteriores y utilizaremos System.Lazy<T> para inicializaciones perezosas. Veamos un ejemplo:

   1: static void Main(string[] args)

   2: {

   3:     Lazy<string> cadena = new Lazy<string>(delegate

   4:                                                 {

   5:                                                     return "Ejemplo Lazy";

   6:                                                 });

   7:  

   8:     Console.WriteLine(string.Format("isValueCreated: {0}", cadena.IsValueCreated));

   9:     //podemos ejecutar cualquier acción y no se ejecutará hasta...

  10:     Console.WriteLine(string.Format("Value calling: {0}", cadena.Value));

  11:     //... que no llamemos al valor

  12:     Console.WriteLine(string.Format("isValueCreated: {0}", cadena.IsValueCreated));

  13:  

  14:     Console.Read();

  15: }

El constructor de System.Lazy<T> soporta las siguientes sobrecargas:

   1: public Lazy();

   2: public Lazy(Func<T> valueFactory);

   3: public Lazy(bool isThreadSafe);

   4: public Lazy(Func<T> valueFactory, bool isThreadSafe);

El parámetro isThreadSafe se establecerá a true cuando necesitemos utilizar el objeto de forma concurrente por multiples threads, con valor predeterminado a false.

El parámetro valueFactory es un delegado del tipo Func<T> y será el encargado de inicializar el valor del objeto Lazy. Un ejemplo, además del expuesto en el ejemplo anterior, podría ser:

   1: public class Order {}

   2:  

   3: public class OrderDb

   4: {

   5:     public static List<Order> GetOrdersBy(string idCustomer)

   6:     {

   7:         return new List<Order>

   8:                    {

   9:                        new Order(),

  10:                        new Order(),

  11:                        new Order()

  12:                    };

  13:     }

  14: }

  15:  

  16: public class Customer

  17: {

  18:     public Lazy<List<Order>> _orders;

  19:  

  20:     public Customer(string id)

  21:     {

  22:         //inicialización Lazy

  23:         _orders =new Lazy<List<Order>>(() =>  OrderDb.GetOrdersBy(id) );

  24:     }

  25: }

Con el siguiente programa de consola:

   1: class Program

   2: {

   3:     static void Main(string[] args)

   4:     {

   5:         Customer customer = new Customer("10");

   6:  

   7:         //pese a que customer se ha incializado la Lista de Orders aún no:

   8:         Console.WriteLine(string.Format("isValueCreated: {0}", customer._orders.IsValueCreated));

   9:         //Solicitamos las ordenes

  10:         Console.WriteLine(string.Format("calling Value.Count: {0}", customer._orders.Value.Count));

  11:         //Ahora si se han instanciado

  12:         Console.WriteLine(string.Format("isValueCreated: {0}", customer._orders.IsValueCreated));

  13:  

  14:         Console.Read();

  15:     }

  16: }

Cuya salida será:

Es importante tener en mente este tipo de inicializaciones sobre todo en procesos de mucho consumo de recursos, por ejemplo objetos de la capa de datos que almacenan datos binarios – imagen, video,-  y que muchas veces no necesitamos que consuman memoria si no se van a utilizar. Como este ejemplo, muchos más…