ASP.NET Core MVC stellt eine weitverbreitete Implementierung des Model-View-Controller-Designmusters dar, das sich besonders für die Entwicklung komplexer Websites eignet. Es ermöglicht eine klare Trennung von Daten, Benutzeroberfläche und Steuerungslogik und bietet damit eine strukturierte Grundlage für skalierbare Webanwendungen. Razor-Klassenbibliotheken erweitern diese Möglichkeiten durch die Bereitstellung wiederverwendbarer Komponenten, was die Modularität und Wartbarkeit von Projekten erhöht.

Blazor hingegen revolutioniert die Benutzeroberflächenentwicklung, indem es die Möglichkeit schafft, UI-Komponenten mit C# und .NET zu erstellen und diese entweder im Browser via WebAssembly oder serverseitig zu betreiben. Im Gegensatz zu klassischen JavaScript-Frameworks wie Angular oder React bietet Blazor eine einheitliche Codebasis, die zudem hybride Apps ermöglicht, wenn es mit .NET MAUI kombiniert wird. Diese Flexibilität ist ein wichtiger Schritt hin zu plattformübergreifender Entwicklung mit konsistentem Technologie-Stack.

Im Bereich der Services definiert sich die Komplexität in unterschiedlichen Granularitätsstufen: vom monolithischen Service über Microservices bis hin zu Nanoservices, die als einzelne Funktionen konzipiert sind und häufig nur bei Bedarf aktiviert werden. Während traditionelle ASP.NET Core Web APIs und Minimal APIs HTTP-basierte REST-Architekturen implementieren, erweitern moderne Ansätze wie gRPC, SignalR, OData und GraphQL die Möglichkeiten. gRPC ist dabei besonders geeignet für effiziente, plattformübergreifende Microservices mit niedrigem Latenzbedarf, wohingegen SignalR die Echtzeitkommunikation zwischen Komponenten ermöglicht. OData erleichtert die Erstellung datengetriebener Services durch einfache Anbindung von Entity Framework Core, während GraphQL dem Client ermöglicht, genau die Daten anzufordern, die benötigt werden, was eine effiziente Datenabfrage über mehrere Datenquellen erlaubt.

Die Windows Communication Foundation (WCF) hat als Framework zur Entkopplung von Geschäftslogik und Kommunikationsinfrastruktur große Bedeutung erlangt, auch wenn Microsoft diese Technologie nicht vollständig auf das moderne .NET portiert hat. Das Open-Source-Projekt Core WCF bietet eine Brücke für Migrationen, jedoch bleibt WCF Windows-spezifisch. Für verteilte Anwendungen und Remote Procedure Calls (RPC) wird daher zunehmend auf moderne Alternativen wie gRPC gesetzt.

Die Wahl der geeigneten Servicetechnologie hängt von den jeweiligen Anforderungen ab. HTTP-basierte Web APIs eignen sich für öffentlich zugängliche Services, insbesondere wenn diese vom Browser oder mobilen Geräten konsumiert werden. Für komplexe, hierarchische Datensätze bieten sich OData und GraphQL an, wobei OData offiziellen Microsoft-Support genießt und GraphQL durch Facebook entwickelt wurde. gRPC eignet sich durch seine Effizienz ideal für interne, latenzkritische Microservices und punkt-zu-punkt Echtzeitkommunikation, während SignalR bei breit angelegter, einfacher Echtzeitkommunikation bevorzugt wird. Für nanoskalige Dienste, die nicht dauerhaft laufen müssen, bieten serverlose Lösungen wie Azure Functions oder AWS Lambda eine kosteneffiziente Alternative.

Im Bereich der Windows-Anwendungsentwicklung hat sich im Laufe der Jahrzehnte eine Entwicklung von den ursprünglich hardwarenahen Win32-APIs über visuelle Entwicklungsumgebungen wie Visual Basic hin zu .NET-basierten Technologien vollzogen. Windows Forms ermöglichte ab 2002 einfache Desktop-Anwendungen mit einem visuellen Designer, während Windows Presentation Foundation (WPF) ab 2006 eine deutlich mächtigere, deklarative UI-Erstellung mit umfangreichen grafischen Möglichkeiten und Binding-Mechanismen bot. Diese Technologien spiegeln die evolutionäre Anpassung an immer komplexere Anforderungen an Desktop-Anwendungen wider.

Es ist entscheidend, die vielfältigen Möglichkeiten der .NET-Plattform im Kontext der Anforderungen zu bewerten. Die Entscheidung für eine Technologie sollte nicht nur auf aktuellen Trends basieren, sondern auch die langfristige Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Kompatibilität berücksichtigen. Die Kenntnis über die unterschiedlichen Architekturansätze – von monolithischen Services über Micro- und Nanoservices bis hin zu serverlosen Architekturen – ist für die effiziente Gestaltung moderner Softwarelandschaften unverzichtbar. Ebenso sollten die spezifischen Eigenschaften und Einschränkungen der Kommunikationsprotokolle und Datenformate verstanden werden, um sowohl die Performance als auch die Nutzererfahrung optimal zu gestalten.

Ein tieferes Verständnis für die historische Entwicklung der Windows-Plattformen und die daraus resultierenden Technologien hilft zudem, bestehende Anwendungen besser einzuordnen und geeignete Migrationsstrategien zu entwickeln. Dieses Wissen unterstützt dabei, technologische Altlasten zu bewältigen und moderne, zukunftssichere Anwendungen zu erstellen, die sowohl in klassischen Desktop- als auch in Cloud- und Webumgebungen effizient funktionieren.

Wie integriert man Azure-Funktionen und Cosmos DB effektiv in eine skalierbare Cloud-Anwendung?

Die Integration von Azure Functions mit Azure Cosmos DB stellt einen der effizientesten Wege dar, hochskalierbare, ereignisgesteuerte Anwendungen in der Cloud zu entwickeln. Azure Functions ermöglichen eine serverlose Architektur, bei der der Code als Reaktion auf Ereignisse ausgeführt wird. Cosmos DB, als global verteilter NoSQL-Datenbankdienst, stellt dabei ein flexibles und leistungsstarkes Backend zur Verfügung. Die Verbindung beider Technologien kann sowohl in isolierten als auch in In-Process-Hosting-Modellen erfolgen, wobei letzteres häufig für einfache Szenarien genutzt wird, während isolierte Modelle mehr Kontrolle über die Abhängigkeiten bieten.

Der Zugriff auf Cosmos DB innerhalb von Azure Functions kann direkt über Bindings erfolgen. Diese vereinfachen den Code und ermöglichen die automatische Verbindung zu Containern, Items und Dokumenten. Dabei ist die Definition der Verbindungszeichenfolge in der Konfiguration essenziell, um Umgebungsabhängigkeiten zu vermeiden und Portabilität zu gewährleisten. Die Arbeit mit partitionierten Containern setzt ein grundlegendes Verständnis der Partitionierungsstrategie voraus. Diese beeinflusst maßgeblich die Performance und Konsistenz.

Cosmos DB unterstützt unterschiedliche Konsistenzmodelle – von starker Konsistenz über Sitzungs- bis hin zu eventual consistency. Die Wahl des passenden Modells hängt stark von den Anforderungen an Verfügbarkeit, Latenz und Datenintegrität ab. Besonders in Echtzeit-Anwendungen mit hohem Datenvolumen ist es entscheidend, die Balance zwischen Konsistenz und Performance bewusst zu gestalten.

Ein weiteres zentrales Element bei der Arbeit mit Azure Functions ist das Durchsatz-Provisioning. Cosmos DB erlaubt sowohl manuelle als auch automatische Skalierung der RU/s (Request Units per second), was besonders in stark schwankenden Auslastungsszenarien von Vorteil ist. Diese Anpassungsfähigkeit vermeidet sowohl Unter- als auch Überprovisionierung.

Das Schreiben asynchroner Funktionen mit dem Schlüsselwort async erlaubt es, ressourcenschonend mit den I/O-Operationen umzugehen. In komplexen Szenarien empfiehlt es sich, auch async streams zu nutzen, um Datenströme aus Cosmos DB effizient zu verarbeiten. In Verbindung mit dem await-Konzept lassen sich so parallele, nicht blockierende Abläufe gestalten, die für eine reaktive Anwendung notwendig sind.

Ein besonderes Augenmerk gilt auch dem Testen und der lokalen Entwicklung. Hier kommt der Cosmos DB Emulator zum Einsatz, der unter Windows eine vollständige lokale Entwicklungsumgebung bietet. Funktionen lassen sich dabei mit dem Azure Functions Core Tools CLI lokal starten und debuggen, bevor sie über Visual Studio oder Visual Studio Code in die Cloud veröffentlicht werden. Diese Werkzeuge ermöglichen vollständige Integrationstests, die sowohl Bindings als auch Trigger berücksichtigen.

Trigger in Azure Functions können sowohl zeitgesteuert als auch durch Änderungen in Cosmos DB oder andere Azure-Dienste ausgelöst werden. Besonders interessant ist hierbei die Möglichkeit, auf Datenänderungen in Cosmos DB zu reagieren – etwa um Ereignisse weiterzuverarbeiten, Push-Benachrichtigungen zu senden oder zusätzliche Datenmodelle aufzubauen.

In Bezug auf die Sicherheit ist es zentral, Authentifizierung und Autorisierung korrekt zu implementieren. Azure Functions unterstützt dabei sowohl benutzerbasierte als auch schlüsselbasierte Zugriffskontrollen. Die Definition von Authorization Levels innerhalb der Funktionsdefinition schützt Ressourcen granular.

Für komplexere Anwendungen bietet sich eine strukturierte Architektur mit Dependency Injection an, die in Azure Functions unterstützt wird. Dadurch können Services, Konfigurationen und Kontextinformationen sauber in die Funktion übergeben werden, was sowohl die Testbarkeit als auch die Wartbarkeit erhöht.

Wichtig ist zudem die Versionierung von APIs und Funktionen. Insbesondere bei der Nutzung von Azure Static Web Apps in Verbindung mit Blazor WebAssembly oder Blazor Server lassen sich durch gezielte API-Versionierung und Komponentenstrukturierung robuste Full-Stack-Lösungen entwickeln. Die Nutzung von Razor Views mit eingebetteter Lokalisierung stellt darüber hinaus sicher, dass internationale Benutzer angemessen angesprochen werden.

Eine der größten Herausforderungen bei der Integration dieser Technologien liegt in der Transparenz der Datenströme, insbesondere bei bidirektionaler Kommunikation über SignalR oder bei Verwendung von Services wie SendGrid oder Twilio für externe Kommunikation. Hier gilt es, Zustandsmodelle konsistent zu halten und Fehlerzustände kontrolliert zu behandeln.

Entscheidend bleibt die kontinuierliche Überwachung und das Logging. Tools wie Serilog oder Benchmark.NET können sowohl zur Performanceüberwachung als auch zur strukturierten Protokollierung verwendet werden. So lassen sich Engpässe frühzeitig erkennen und skalierbare Gegenmaßnahmen einleiten.

Der Leser sollte verstehen, dass diese Technologien zwar hohe Abstraktionen bieten, jedoch eine sorgfältige Konfiguration und tiefergehendes Verständnis der zugrunde liegenden Konzepte voraussetzen. Besonders in produktiven Szenarien sind Fehler bei der Partitionierung, Konsistenzwahl oder Skalierung schwer zu korrigieren. Eine gute Praxis besteht darin, zuerst mit isolierten Testumgebungen zu beginnen, den Emulator zu nutzen und erst nach ausführlicher Evaluation produktive Ressourcen in der Cloud bereitzustellen.

Wie funktionieren Authentifizierung und Autorisierung in modernen Softwaresystemen?

In modernen Softwaresystemen ist die Trennung von Authentifizierung und Autorisierung essenziell für die Sicherheit und Verwaltung von Zugriffsrechten. Die Authentifizierung dient der eindeutigen Identifikation eines Benutzers, während die Autorisierung festlegt, welche Aktionen dieser Benutzer ausführen darf. Diese Differenzierung ermöglicht eine flexible und skalierbare Handhabung von Zugriffsrechten, insbesondere wenn Rollen und Gruppen als Vermittler zwischen Benutzer und Berechtigungen fungieren.

Die Zuweisung von Zugriffsrechten erfolgt idealerweise nicht direkt an einzelne Benutzer, sondern an Rollen oder Gruppen, denen Benutzer zugeordnet werden. Dies erlaubt eine einfache Verwaltung und Anpassung der Berechtigungen, ohne dass für jeden Benutzer individuell Änderungen vorgenommen werden müssen. Ein anschauliches Beispiel ist die Rolle „Monarch des Vereinigten Königreichs“: Statt die Zugriffsrechte direkt einer Person zuzuordnen, werden sie der Rolle zugewiesen, und das aktuelle Mitglied der Rolle, etwa Charles Philip Arthur George Windsor, übernimmt automatisch die Berechtigungen. Wird ein neuer Monarch eingesetzt, genügt es, die Mitglieder der Rolle zu ändern, ohne die Rechte neu vergeben zu müssen.

Technisch gesehen stützen sich Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen im .NET-Framework auf zwei grundlegende Schnittstellen: IIdentity und IPrincipal, beide im Namespace System.Security.Principal definiert. Die Schnittstelle IIdentity repräsentiert die Identität eines Benutzers mit Eigenschaften wie Name und IsAuthenticated, wobei letzteres angibt, ob der Benutzer erfolgreich authentifiziert wurde oder anonym ist. Eine häufig verwendete Implementierung dieser Schnittstelle ist die Klasse GenericIdentity, die auf der weiterentwickelten ClaimsIdentity basiert.

Die Identität eines Benutzers wird durch sogenannte Claims beschrieben – Aussagen über den Benutzer, wie Name, Geburtsdatum oder Rollenmitgliedschaft. Diese Claims besitzen einen Typ, der ihre Bedeutung spezifiziert, beispielsweise ClaimTypes.Name für den Namen oder ClaimTypes.Role für die Rolle eines Benutzers. Claims bieten eine flexible und erweiterbare Möglichkeit, Informationen über Benutzer strukturiert zu speichern und auszutauschen.

Für die Autorisierung ist die Schnittstelle IPrincipal zuständig. Sie verbindet eine Identität mit Rollen und Gruppen, denen der Benutzer angehört, und ermöglicht so, die Zugriffsrechte zu überprüfen. Über die Methode IsInRole(string role) lässt sich feststellen, ob ein Benutzer bestimmte Berechtigungen innehat. In der Ausführung eines Programms ist die Eigenschaft Thread.CurrentPrincipal ein zentrales Element, denn sie enthält das aktuelle Principal-Objekt, das für Autorisierungsprüfungen herangezogen wird.

Die Klasse GenericPrincipal, die von ClaimsPrincipal erbt, ist eine gängige Implementierung von IPrincipal. Sie erlaubt es, eine Identität mit einer Menge von Rollen zu verknüpfen und diese Informationen bei Zugriffskontrollen zu nutzen.

Ein praktisches Beispiel für die Implementierung eines eigenen Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismus zeigt sich in der schrittweisen Erweiterung eines Projekts: Benutzer werden mit einem Benutzernamen, einem gesalzenen und gehashten Passwort sowie optionalen Rollen registriert. Dabei wird die Benutzerrolle als Array von Strings verwaltet. Beim Anmelden eines Benutzers überprüft das System die Zugangsdaten und erstellt im Erfolgsfall ein Objekt vom Typ GenericIdentity und GenericPrincipal, das dann als CurrentPrincipal für den aktuellen Thread gesetzt wird. So wird gewährleistet, dass alle folgenden Zugriffsprüfungen auf diesem Sicherheitskontext basieren.

Das Beispiel illustriert ebenfalls, wie verschiedene Benutzer mit unterschiedlichen Rollen definiert werden können – etwa ein Administrator, ein Vertriebsleiter oder ein Benutzer ohne besondere Rolle. Dieses Modell ermöglicht flexible Zugriffskontrollen und eine klare Trennung von Verantwortlichkeiten.

Neben der technischen Umsetzung ist es entscheidend zu verstehen, dass Sicherheit nicht allein durch die Implementierung von Schnittstellen gewährleistet wird. Eine fundierte Konzeption von Rollen und Rechten, ein durchdachtes Management von Benutzerrollen sowie die korrekte Handhabung von Authentifizierungsdaten sind unerlässlich. Das Prinzip der minimalen Rechtevergabe (Least Privilege) sollte stets beachtet werden, um das Risiko unbefugter Zugriffe zu minimieren.

Ebenso wichtig ist die Rolle von Claims, die es erlauben, nicht nur einfache Rollenzugehörigkeiten, sondern auch detailliertere Informationen über den Benutzer in die Sicherheitslogik einzubeziehen. Dadurch können differenzierte Zugriffsregeln formuliert werden, die über einfache Rollen hinausgehen, beispielsweise basierend auf Benutzerattributen oder Kontextinformationen.

Für den Leser ist es weiterhin wesentlich, die Implikationen der Wahl von Authentifizierungsmechanismen zu verstehen: Ob einfache Passwortprüfungen, multifaktorielle Authentifizierung oder tokenbasierte Verfahren wie JWT – jede Methode hat eigene Sicherheitsmerkmale und Herausforderungen, die die Robustheit eines Systems maßgeblich beeinflussen.

Das Zusammenspiel von Identität, Claims und Rollen bildet das Rückgrat moderner Sicherheitsarchitekturen. Ein tiefes Verständnis dieser Konzepte und deren korrekte Anwendung ist Grundlage für die Entwicklung sicherer Anwendungen, die sowohl den Schutz sensibler Daten gewährleisten als auch eine flexible Verwaltung von Zugriffsrechten erlauben.

Wie testet und implementiert man GraphQL-Clients effizient in .NET-Anwendungen?

Beim Arbeiten mit GraphQL-Diensten ist es entscheidend, nicht nur die Abfrage selbst zu verstehen, sondern auch den gesamten Lebenszyklus einer Anfrage von der Definition bis zur Verarbeitung der Antwort zu beherrschen. Während Werkzeuge wie Banana Cake Pop eine einfache Möglichkeit bieten, Queries zu testen, sind sie häufig im selben Kontext wie der Dienst selbst ausgeführt. Dadurch werden bestimmte Probleme wie CORS-Fehler oder Authentifizierungsfragen nicht sichtbar. Erst bei der Implementierung eines externen Clients, der über ein anderes Frontend oder über eine separate Anwendung kommuniziert, offenbaren sich diese Herausforderungen.

Ein GraphQL-Dienst verarbeitet typischerweise GET- oder POST-Anfragen im Format application/graphql oder application/json. Während ersteres lediglich das Query-Dokument übermittelt, erlaubt letzteres eine detailliertere Steuerung: mehrere Operationen können angegeben, Variablen gesetzt und spezifische Operationen adressiert werden. Eine typische Anfrage im application/json-Format besteht aus dem Query-Dokument, dem Namen der Operation und einem Objekt mit Variablenwerten.

Die Antwort des Dienstes erfolgt stets im JSON-Format und sollte zumindest ein data-Objekt enthalten. Fehler, sofern vorhanden, werden in einem errors-Array mitgeliefert. Fehlt dieses Array, kann man von einer erfolgreichen Anfrage ausgehen. Die Struktur der Fehler enthält unter anderem Informationen über den Ort des Fehlers im Query, die betroffenen Felder und einen Verweis auf die entsprechende Spezifikation.

Zur Vorbereitung eines .NET-Clients empfiehlt es sich, zunächst mit einem HTTP-basierten Client wie dem REST Client für Visual Studio Code zu testen. Diese Erweiterung erlaubt das manuelle Absenden strukturierter POST-Anfragen gegen den GraphQL-Endpunkt. Solche Tests ermöglichen eine frühe Fehleranalyse, ohne sofort vollständigen Code schreiben zu müssen.

Ein konkretes Beispiel: Eine Datei graphql-seafood-products.http enthält eine POST-Anfrage gegen den lokalen GraphQL-Endpunkt. In der Anfrage wird nach Produkten der Kategorie „Seafood“ gesucht. Die Antwort sollte ein JSON mit allen zugehörigen Produkten liefern. Wenn stattdessen ein Fehler zurückkommt, etwa durch die falsche Verwendung von id statt categoryId, enthält das Fehlerobjekt genaue Hinweise, inklusive Quelle und Feldnamen.

Zur modularen Weiterverarbeitung empfiehlt sich die Erstellung dedizierter Modellklassen im .NET-Projekt. Beispielsweise enthält die Klasse ResponseErrors ein Array von Fehlerobjekten, das wiederum Felder wie message, locations und path enthält. Dadurch kann man bei der Deserialisierung direkt auf Fehler reagieren und sie strukturiert im UI darstellen oder weiterverarbeiten.

Für den produktiven Einsatz empfiehlt sich ein dediziertes ASP.NET Core MVC-Projekt, das als GraphQL-Client fungiert. Dieses Projekt sollte so konfiguriert sein, dass es klar vom Server getrennt ist – inklusive eigener Ports und Umgebungsvariablen. Nach Konfiguration des Projekts – etwa in launchSettings.json – kann man spezifische GraphQL-Endpunkte über HTTP ansprechen, und die Ergebnisse im Controller verarbeiten und im View darstellen.

Der zentrale Gedanke hierbei ist, dass der Client nicht nur den Dienst konsumiert, sondern auch resilient gegen Fehler sein muss. Fehlertoleranz beginnt mit der präzisen Deserialisierung der Fehlermeldungen und reicht bis zur UI, die dem Nutzer relevante Informationen vermittelt.

Neben den technischen Details ist auch die Semantik der Daten zentral. Die Wahl der richtigen Felder, die Definition valider Query-Strukturen und die korrekte Zuordnung von Variablen entscheiden über den Erfolg der Anfrage. Ebenso kritisch ist die Pflege der Query-Konsistenz: Werden Bezeichner wie categoryId in der API verwendet, darf im Client nicht fälschlicherweise id erwartet werden – dies führt zu schwer nachvollziehbaren Fehlern, wie sie in den Tests mit dem REST Client aufgetreten sind.

In realen Anwendungen ist es außerdem üblich, Authorisierungs-Token mitzusenden, die im Header übermittelt werden. Diese wurden in den Beispielen bewusst ausgelassen, sind aber in Produktionsumgebungen zwingend erforderlich. Ebenso sollte man über Logging-Mechanismen verfügen, die nicht nur erfolgreiche Antworten protokollieren, sondern auch alle Fehler – inklusive des originalen Payloads und der Response.

Wichtig ist zudem ein tieferes Verständnis der GraphQL-Spe

Wie baue ich einen effizienten gRPC-Client in einer ASP.NET Core MVC-Anwendung?

Im Rahmen der Entwicklung eines gRPC-Clients innerhalb einer ASP.NET Core MVC-Anwendung gibt es eine Reihe von wichtigen Schritten, die beachtet werden müssen, um sicherzustellen, dass die Kommunikation zwischen Client und Server effizient und fehlerfrei erfolgt. Wir beginnen mit der Einrichtung des gRPC-Dienstes und fügen dann die notwendigen Pakete hinzu, um den Client für die Interaktion mit diesem Dienst vorzubereiten.

Zunächst müssen wir sicherstellen, dass der gRPC-Dienst korrekt konfiguriert ist. Im Program.cs-Datei des Projekts wird der Dienst mit der Methode builder.Services.AddGrpc() hinzugefügt, um die gRPC-Dienste im ASP.NET Core zu registrieren. Danach wird der Dienst im HTTP-Pipeline des Servers gemappt, indem app.MapGrpcService<GreeterService>(); aufgerufen wird. Dies ermöglicht die Verbindung zwischen Client und Server.

Um den Dienst lokal zu starten, ist es notwendig, die Datei launchSettings.json im Ordner Properties zu öffnen und die Einstellung applicationUrl zu ändern, um den Dienst auf Port 5121 laufen zu lassen. Dieser Schritt gewährleistet, dass der gRPC-Dienst unter der Adresse https://localhost:5121 erreichbar ist.

Nun, da der gRPC-Dienst konfiguriert ist, geht es darum, den gRPC-Client zu erstellen. Ein neues Projekt mit dem Template "ASP.NET Core Web App (Model-View-Controller)" wird erstellt. Es ist wichtig, dass im neuen Projekt die entsprechenden gRPC-Client-Pakete installiert werden, insbesondere Grpc.Net.ClientFactory, welches für die Verwaltung der gRPC-Client-Instanzen verantwortlich ist. Auch das Grpc.Tools-Paket wird benötigt, da es die Generierung von Klassen aus den .proto-Dateien ermöglicht. Beachte, dass die Grpc.Tools-Paket nur zur Entwicklungszeit verwendet wird und nicht mit der Produktionsanwendung veröffentlicht werden sollte.

Sobald die Pakete installiert sind, müssen wir sicherstellen, dass der launchSettings.json-Eintrag des Clients korrekt konfiguriert ist, damit der Client auf Port 5122 läuft und mit dem gRPC-Server kommunizieren kann. In der Protos-Ordner des Projekts wird die Datei greet.proto kopiert und so bearbeitet, dass der Namespace dem aktuellen Projektnamen entspricht, was dafür sorgt, dass die automatisch generierten Klassen im richtigen Namespace abgelegt werden.

Als Nächstes müssen wir das gRPC-Client-Objekt im Controller der MVC-Anwendung instanziieren. Hierzu wird im Program.cs-Datei der gRPC-Client über builder.Services.AddGrpcClient<Greeter.GreeterClient>() hinzugefügt und mit einer URL versehen, die auf den gRPC-Dienst verweist. Innerhalb des Controllers wird dann ein Greeter.GreeterClient-Objekt über den GrpcClientFactory erstellt und für die spätere Verwendung in den Action-Methoden gespeichert.

Die Index-Action im HomeController wird so angepasst, dass sie asynchron arbeitet und einen HelloRequest an den Server sendet, um eine Begrüßung zu erhalten. Im Falle einer erfolgreichen Antwort wird die Nachricht auf der View-Seite angezeigt. Sollte der Dienst nicht verfügbar sein, wird eine Fehlermeldung im View ausgegeben.

Die View selbst wird so gestaltet, dass der Benutzer auf der Homepage seinen Namen eingeben kann. Nach Absenden des Formulars wird der Client den Server kontaktieren und die Begrüßung anzeigen. Dies wird durch die @ViewData["greeting"]-Variable ermöglicht, die die vom gRPC-Server zurückgegebene Nachricht enthält.

Um sicherzustellen, dass der gRPC-Client korrekt funktioniert, sollte der Dienst und der Client gleichzeitig gestartet werden. Nach dem Start des Projekts kann die Anwendung im Browser aufgerufen werden, um zu prüfen, ob die Begrüßung erfolgreich vom gRPC-Dienst abgerufen wurde.

Wichtig zu beachten ist, dass gRPC in .NET Core standardmäßig HTTP/2 verwendet. Dies bedeutet, dass alle Anfragen zwischen dem Client und Server über das HTTP/2-Protokoll abgewickelt werden. Dies hat den Vorteil einer besseren Performance, besonders bei längeren oder mehreren gleichzeitigen Anfragen, da HTTP/2 Multiplexing und Header-Kompression unterstützt.

Darüber hinaus sollte beachtet werden, dass das Projekt bei einer Bereinigung alle automatisch generierten Klassen aus den .proto-Dateien verliert. In diesem Fall reicht es aus, die .proto-Datei zu ändern oder das Projekt neu zu starten, um die fehlenden Klassen erneut zu generieren. Dies ist eine übliche Fallstrickfalle, die in der Entwicklungsphase regelmäßig berücksichtigt werden sollte.

Wichtig ist es auch, sich der Einschränkungen und der Notwendigkeit zur Verwaltung der gRPC-Pakete bewusst zu sein. Während das Grpc.Net.ClientFactory-Paket in der Regel ausreicht, um die Client-Seite zu bedienen, muss zusätzlich darauf geachtet werden, dass die nötigen Pakete wie Grpc.Tools und Google.Protobuf explizit hinzugefügt werden, um die Protobuf-Kommunikation und die Erzeugung von Klassen aus den .proto-Dateien sicherzustellen.

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