Convert XML to JSON in C# With Json.NET and Couchbase

EF Core Performance Best Practices in .NET 10

Bài viết hướng dẫn tối ưu hiệu suất EF Core trong .NET 10 với 10 kỹ thuật quan trọng như AsNoTracking(), compiled queries, eager loading, ExecuteUpdateAsync/ExecuteDeleteAsync, Select() projections, quản lý DbContext bằng IDbContextFactory, parameterized queries, và logging. Ngoài ra còn cung cấp kế hoạch hành động ưu tiên và giải đáp những hiểu lầm phổ biến.

Là người phát triển .NET, bạn cần phải hiểu cách tối ưu EF Core để giảm thời gian xử lý và tránh tình trạng hiệu suất kém trong ứng dụng thực tế, đặc biệt khi xử lý dữ liệu lớn hoặc giao dịch thường xuyên.

The N+1 Query Problem in EF Core: Detection, Diagnosis, and Permanent Fixes - Chris Woody Woodruff

Bài viết phân tích sâu về vấn đề N+1 query trong Entity Framework Core, gồm bốn dạng: vòng lặp lazy loading, vòng lặp truy vấn tường minh, serializer storms và N+1 ở phía write. Tác giả đề xuất cách phát hiện qua logging, interceptor đếm truy vấn và ngăn lazy load, đồng thời cung cấp giải pháp từ eager loading, AsSplitQuery đến projections vào DTOs. Bài cũng so sánh hiệu năng giữa EF Core 10 và thư viện trả phí Entity Framework Extensions dựa trên benchmark từ BenchmarkDotNet.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách hiệu chỉnh vấn đề N+1 truy vấn trong EF Core một cách toàn diện, từ cách phát hiện đến giải pháp tối ưu hóa thực tế, giúp giảm thiểu chi phí CPU và IO trong ứng dụng.

.NET 5 to 10: Key Features Introduced in Every Release

Bài viết điểm qua từng phiên bản .NET từ 5 đến 10, tóm tắt các tính năng quan trọng trong C#, ASP.NET Core, Blazor, hiệu suất runtime, cũng như công cụ phát triển. Ngoài ra, nó cung cấp bảng vòng đời hỗ trợ, hướng dẫn chọn phiên bản phù hợp vào năm 2026 và lưu ý về các thay đổi phá vỡ như mặc định streaming HttpClient trong Blazor WebAssembly của .NET 10.

Bạn nên đọc bài này để cập nhật những tính năng mới nhất của .NET từ phiên bản 5 đến 10, giúp tối ưu hóa mã nguồn, nâng cao hiệu suất ứng dụng và tránh những thay đổi đột ngột trong tương lai khi phát triển với các framework hiện đại.

DRY Principle in C#: Don't Repeat Yourself - A Practical Guide With Real Code Examples

Nguyên tắc DRY trong C# nhấn mạnh loại bỏ sự trùng lặp về kiến thức, không chỉ là mã code trông giống nhau. Bài viết chỉ ra các vi phạm DRY thực tế như quy tắc nghiệp vụ trùng lặp, magic strings hay giá trị cấu hình cứng nhắc, đồng thời cảnh báo về nguy cơ trừu tượng hóa sớm không đúng lúc, dẫn đến coupling sai và điều kiện flag-driven.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào nhầm lẫn giữa lặp lại logic và tối ưu hóa thiết kế, từ đó xây dựng mã sạch, dễ bảo trì và phù hợp với nguyên tắc SRP mà không phải là "làm đẹp" thay vì thực sự cải thiện.

.NET Interview Questions: The 2026 Guide (300+ Real Questions)

Tài liệu hướng dẫn phỏng vấn .NET toàn diện với hơn 300 câu hỏi thực tế, bao gồm 20 tình huống đa dạng về C#, async/multithreading, LINQ, ASP.NET Core, EF Core, thiết kế hệ thống và kiến trúc. Mỗi câu hỏi có đáp án mẫu, những câu trả lời cảnh báo (red-flag) cần tránh và các câu hỏi theo sau phổ biến, cập nhật cho .NET 10 và C# 14.

Bạn nên đọc để chuẩn bị chắc chắn cho các cuộc phỏng vấn .NET hiện đại, đặc biệt là với kiến thức thực tế về C# 14, ASP.NET Core 10 và các vấn đề thiết kế hệ thống như Kubernetes, cache và API idempotent—các chủ đề ngày càng được ưu tiên trong các công ty công nghệ hàng đầu.

Qt Bridges: C# Bridge 0.3.0 Beta Released!

Qt Bridges vừa phát hành phiên bản beta 0.3.0 cho C# Bridge, cho phép nhà phát triển .NET xây dựng ứng dụng với giao diện Qt Quick/QML mà không cần binding đầy đủ. Bản cập nhật cải thiện hỗ trợ Linux (yêu cầu cài đặt Qt for Linux và biến môi trường QtDir), đồng thời bổ sung extension cho Visual Studio với templates dự án và QML IntelliSense. Tiếp theo là bản Technology Preview, và Rust sẽ là ngôn ngữ tiếp theo được hỗ trợ sau C#.

Những người phát triển C# có thể nhanh chóng tích hợp giao diện Qt Quick/QML vào ứng dụng mà không cần phụ thuộc vào các gói kết nối đầy đủ, nhờ công cụ này hỗ trợ cải thiện hiệu suất và tính tương thích trên nhiều nền tảng.

What Is DiskANN? Billion-Scale Vector Search Explained

DiskANN is a graph-based approximate nearest neighbor (ANN) algorithm from Microsoft Research (NeurIPS 2019) that enables billion-scale vector search by storing indexes on SSD rather than RAM. Built on the Vamana directed graph algorithm combined with product quantization (PQ), it keeps only compressed vectors in RAM for fast routing while reading full-precision vectors from SSD for final reranking. This achieves 95%+ recall with sub-5ms latency on 1B vectors using just 64GB RAM — 5-10x more vectors per machine than DRAM-only solutions like HNSW. The post covers how DiskANN works, compares it to HNSW and IVF, details tuning parameters (MaxDegree, SearchListSize, BeamWidthRatio), hardware sizing guidelines, and lists databases that support it including Couchbase 8.0, Azure Cosmos DB, Milvus, and pgvectorscale. FreshDiskANN extends the algorithm to support real-time updates without full index rebuilds.