Product Tracking Service (.NET 9 & Redis)

This project is a microservice module developed using .NET 9, Redis, and PostgreSQL technologies, based on real-life usage scenarios. Its primary goal is to demonstrate Best Practice approaches for high-performance caching strategies, data consistency, concurrency management, and real-time analytics requirements through practical applications.

Project Architecture

The project minimizes database load by combining L1 (In-Memory) and L2 (Distributed) cache layers.

📸 Project Screenshots

1. Performance Test (HybridCache)

When HybridCache is active, the response time drops from 30ms+ (Database) to around 1ms (Cache).

Database (Cache Miss):

HybridCache (Cache Hit):

2. Redis Data View

Proof that product data is stored in JSON format on Redis.

3. Real-time Analytics (Sorted Sets)

"Most Viewed" list maintained using Redis Sorted Sets (ZSET).

4. Concurrency Test (Distributed Lock)

Prevention of Race Condition during simultaneous requests.

Note: To simulate this test, we need to manually set the product stock to 1 and send parallel requests.

Step 1: Database Setup Connect to the database terminal via Docker Desktop (Exec) and set the stock to 1:

psql -U postgres productredisdb

UPDATE "Products" SET "Stock" = 1 WHERE "Id" = 10;
SELECT "Id","Name","Stock" FROM "Products" WHERE "Id" = 10;

Step 2: Parallel Requests (PowerShell) Run the script below in PowerShell to send 2 sales requests simultaneously:

$url = "http://localhost:5044/api/products/10/sell?qty=1"

# Start two parallel jobs
$job1 = Start-Job -ScriptBlock {
    param($u)
    try { Invoke-RestMethod -Uri $u -Method POST } catch { $_.Exception.Message }
} -ArgumentList $url

$job2 = Start-Job -ScriptBlock {
    param($u)
    try { Invoke-RestMethod -Uri $u -Method POST } catch { $_.Exception.Message }
} -ArgumentList $url

# Wait for jobs to finish
Wait-Job $job1, $job2

# Print results to console
Write-Host "--- Job 1 Result ---" -ForegroundColor Cyan
Receive-Job $job1
Write-Host "--- Job 2 Result ---" -ForegroundColor Yellow
Receive-Job $job2

# Clean up jobs
Remove-Job *

Result Screen:

---

Key Features and Solved Problems

Feature	Technology Used	Solved Problem (Business Value)
Hybrid Caching	.NET 9 HybridCache	Reducing database response time from 100ms to <1ms and decreasing network traffic.
Concurrency Control	Redis Distributed Lock	Preventing stock errors (overselling) in thousands of simultaneous requests by solving the "Race Condition" problem.
Real-time Analytics	Redis Sorted Sets	Listing the most popular products with O(log(N)) complexity without sending costly COUNT/SUM queries to the database.
Event-Driven Comm.	Redis Pub/Sub	Asynchronous event management via Pub/Sub (Event-Driven).
Auto-Invalidation	Cache Aside Pattern	Ensuring the user always sees fresh data by automatically cleaning the cache when data is updated.

---

Technical Explanations

The following approaches were applied in this project to increase code quality and maintainability:

• Singleton Connection Pattern: The Redis ConnectionMultiplexer object is managed as a single instance (Singleton), minimizing TCP connection costs and resource consumption.
• Dependency Injection (DI): Loose Coupling is ensured via the IProductService interface.
• Clean Architecture (Lite): Domain, Infrastructure, and Application layers are logically separated, distributing responsibilities (Separation of Concerns).
• Background Services: Worker services running independently of the application lifecycle are integrated using IHostedService.

Installation and Execution

The project requires Docker and .NET 9 SDK. No database installation is required; Docker Compose prepares the entire environment.

1. Start Services

docker-compose up -d

PostgreSQL (Port: 5436), Redis (Port: 6379), and RedisInsight (Port: 8001) are up and running.

2. Run the Application

dotnet run

When the application starts, Seeding mechanisms engage, and 1000 sample products are automatically added to the database for testing.

---

API Endpoints & Test

Method	Endpoint	Description	Expected Behavior (Test)
GET	/api/products/{id}	Retrieves product details.	First request comes from DB (slow), second request from Cache (fast).
PUT	/api/products/{id}/price	Updates price.	DB is updated, Cache is deleted (Invalidation), Pub/Sub message is published.
POST	/api/products/{id}/sell	Performs product sale.	Distributed Lock engages. Returns error if stock is insufficient or transaction is locked.
GET	/api/products/top-products	Lists popular products.	Most viewed products come instantly via Sorted Set.

---

Project Structure

ProductService
├── 📁 Application
│   ├── 📂 DTOs
│   └── 📂 Interfaces
├── 📁 Domain
├── 📁 Infrastructure
│   ├── 📂 Data
│   └── 📂 Services
├── 📄 Program.cs
└── 🐳 docker-compose.yml

---

This project has been developed to demonstrate .NET 9 and Redis capabilities.

 

---

 

Ürün Takip Hizmeti (.NET 9 & Redis)

Bu proje, .NET 9, Redis ve PostgreSQL teknolojileriyle geliştirilmiş, gerçek hayattaki kullanım senaryolarını esas alan bir mikroservis yapısını örneklemektedir. Temel hedefi; yüksek performanslı caching stratejileri, veri tutarlılığı (consistency), eşzamanlılık (concurrency) yönetimi ve gerçek zamanlı analitik gereksinimlerine yönelik Best Practice yaklaşımlarını pratik uygulamalar üzerinden ortaya koymaktır.

Proje Mimarisi

Proje, L1 (In-Memory) ve L2 (Distributed) cache katmanlarını birleştirerek veritabanı üzerindeki yükü minimize eder.

📸 Proje Görselleri

1. Performans Testi (HybridCache)

HybridCache devreye girdiğinde, veritabanından 30ms+ sürede gelen yanıt, önbellekten 1ms civarında dönmektedir.

Veritabanı (Cache Miss):

HybridCache (Cache Hit):

2. Redis Veri Görünümü

Ürün verilerinin Redis üzerinde JSON formatında tutulduğunun kanıtı.

3. Gerçek Zamanlı Analitik (Sorted Sets)

Redis Sorted Sets (ZSET) kullanılarak tutulan "En Çok Görüntülenenler" listesi.

4. Concurrency Testi (Distributed Lock)

Aynı anda gelen isteklerde Race Condition durumunun engellenmesi.

Not: Bu testi simüle etmek için ürün stoğunu manuel olarak 1'e düşürüp, paralel istek göndermemiz gerekmektedir.

Adım 1: Veritabanı Hazırlığı Docker Desktop üzerinden veritabanı terminaline bağlanın (Exec) ve stoğu 1 yapın:

psql -U postgres productredisdb

UPDATE "Products" SET "Stock" = 1 WHERE "Id" = 10;
SELECT "Id","Name","Stock" FROM "Products" WHERE "Id" = 10;

Adım 2: Paralel İstek (PowerShell) Aşağıdaki scripti PowerShell'de çalıştırarak aynı anda 2 satış isteği gönderin:

$url = "http://localhost:5044/api/products/10/sell?qty=1"

# İki paralel iş başlat (Start Jobs)
$job1 = Start-Job -ScriptBlock {
    param($u)
    try { Invoke-RestMethod -Uri $u -Method POST } catch { $_.Exception.Message }
} -ArgumentList $url

$job2 = Start-Job -ScriptBlock {
    param($u)
    try { Invoke-RestMethod -Uri $u -Method POST } catch { $_.Exception.Message }
} -ArgumentList $url

# İşlerin bitmesini bekle
Wait-Job $job1, $job2

# Sonuçları yazdır
Write-Host "--- Job 1 Result ---" -ForegroundColor Cyan
Receive-Job $job1
Write-Host "--- Job 2 Result ---" -ForegroundColor Yellow
Receive-Job $job2

# Temizlik
Remove-Job *

Sonuç Ekranı:

---

Temel Özellikler ve Çözülen Problemler

Özellik	Kullanılan Teknoloji	Çözülen Problem (Business Value)
Hybrid Caching	.NET 9 HybridCache	Veritabanı yanıt süresini 100ms'den <1ms'ye düşürmek ve ağ trafiğini azaltmak.
Concurrency Control	Redis Distributed Lock	"Race Condition" sorununu çözerek, aynı anda gelen binlerce istekte stok hatasını (overselling) engellemek.
Real-time Analytics	Redis Sorted Sets	Veritabanına maliyetli COUNT/SUM sorguları atmadan, en popüler ürünleri O(log(N)) karmaşıklığında listelemek.
Event-Driven Comm.	Redis Pub/Sub	Pub/Sub ile asenkron olay yönetimi (Event-Driven)
Auto-Invalidation	Cache Aside Pattern	Veri güncellendiğinde cache'in otomatik temizlenerek kullanıcının her zaman güncel veri görmesini sağlamak.

---

Teknik Açıklamalar

Bu projede kod kalitesini ve sürdürülebilirliği artırmak için aşağıdaki yaklaşımlar uygulanmıştır:

• Singleton Connection Pattern: Redis ConnectionMultiplexer nesnesi tek bir instance olarak yönetilerek (Singleton) TCP bağlantı maliyeti ve kaynak tüketimi minimize edildi.
• Dependency Injection (DI): IProductService arayüzü üzerinden gevşek bağımlılık (Loose Coupling) sağlandı.
• Clean Architecture (Lite): Domain, Infrastructure ve Application katmanları mantıksal olarak ayrılarak sorumluluklar (Separation of Concerns) dağıtıldı.
• Background Services: IHostedService kullanılarak uygulama yaşam döngüsünden bağımsız çalışan Worker servisleri entegre edildi.

Kurulum ve Çalıştırma

Proje, Docker ve .NET 9 SDK gerektirir. Herhangi bir veritabanı kurulumuna gerek yoktur, Docker Compose tüm ortamı hazırlar.

1. Servisleri Başlat

docker-compose up -d

PostgreSQL (Port: 5436), Redis (Port: 6379) ve RedisInsight (Port: 8001) ayağa kalkar.

2. Uygulamayı Çalıştır

dotnet run

Uygulama başlatıldığında Seeding mekanizmaları devreye girer ve test için veritabanına 1000 adet ürün otomatik olarak eklenir.

---

API Endpoints & Test

Metod	Endpoint	Açıklama	Beklenen Davranış (Test)
GET	/api/products/{id}	Ürün detayını getirir.	İlk istek DB'den (yavaş), ikinci istek Cache'den (hızlı) döner.
PUT	/api/products/{id}/price	Fiyat günceller.	DB güncellenir, Cache silinir (Invalidation), Pub/Sub mesajı yayınlanır.
POST	/api/products/{id}/sell	Ürün satışı yapar.	Distributed Lock devreye girer. Stok yetersizse veya işlem kilitliyse hata döner.
GET	/api/products/top-products	Popüler ürünleri listeler.	En çok görüntülenen ürünler Sorted Set üzerinden anlık gelir.

---

Proje Yapısı

ProductService
├── 📁 Application
│   ├── 📂 DTOs
│   └── 📂 Interfaces
├── 📁 Domain
├── 📁 Infrastructure
│   ├── 📂 Data
│   └── 📂 Services
├── 📄 Program.cs
└── 🐳 docker-compose.yml

---

Bu proje .NET 9 ve Redis yeteneklerini göstermek amacıyla geliştirilmiştir.