Bài viết hướng dẫn cách lấy process ID (PID) của chương trình Java thông qua các phương pháp sử dụng ProcessHandle, RuntimeMXBean và các cách cũ hơn, tương thích với nhiều phiên bản Java khác nhau.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách kiểm soát và quản lý các thông số hệ thống quan trọng như PID của ứng dụng Java, giúp tối ưu hóa hiệu suất, debug hiệu quả và phát triển các giải pháp quản lý quy trình hiệu quả hơn.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://feeds.feedblitz.com/~/960370808/0/baeldung. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync Dev.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình với video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem khóa họcLuyện thuật toán chấm tự động 7 ngôn ngữ, chạy code ngay trên trình duyệt.

AI đang thay thế các nhiệm vụ cơ bản, khiến lập trình viên mới khó tìm việc. Các công ty giờ cần kỹ sư cấp cao để sửa lỗi code do AI sinh ra. Lập trình viên nên dùng AI hỗ trợ giải quyết vấn đề thay vì viết code trực tiếp, đồng thời nắm vững công việc của mình để cải thiện thiết kế hệ thống và xử lý vấn đề tương lai.
Là một lập trình viên, đọc bài này giúp bạn hiểu cách AI không thay thế kỹ năng sáng tạo và quản lý dự án của bạn mà chỉ là công cụ hỗ trợ, giúp bạn nâng cao vị trí và hiệu suất trong công việc.
AI cho doanh nghiệp B2B: chat đa kênh AI phản hồi, gom lead tiềm năng, phân loại khách hàng.
Sắp ra mắtJava 26 bổ sung nhiều cải tiến về hiệu năng, bảo mật và tính năng ngôn ngữ. Đáng chú ý gồm: hạn chế sửa đổi phản chiếu (reflective) đối với trường final; loại bỏ API Applet lỗi thời; hỗ trợ AOT object caching cho mọi bộ thu gom rác (kể cả ZGC); bổ sung HTTP/3 qua QUIC trong HTTP Client API; cải thiện throughput cho G1 GC; phiên bản preview thứ hai của PEM encoding APIs; phiên bản preview thứ sáu của Structured Concurrency; phiên bản preview thứ hai của Lazy Constants; phiên bản incubator thứ mười một của Vector API; và phiên bản preview thứ tư mở rộng pattern matching cho kiểu nguyên thủy trong instanceof và switch.
Những cải tiến trong Java 26 giúp nâng cao hiệu suất thực hiện và bảo mật cho ứng dụng của bạn, từ đó tối ưu hóa hiệu suất công việc và giảm rủi ro khi phát triển.
Một tác vụ bulk-import xử lý 15.000 template giao dịch đã khiến hệ thống crash do lỗi Cartesian product của Hibernate. JPQL query dùng JOIN FETCH trên hai collection cùng lúc khiến Hibernate cross-join chúng, biến ~11.000 bản ghi thành 50 triệu dòng trong bộ nhớ. Lỗi này không lộ ra trong test nhỏ vì các collection được mapping dưới dạng Set thay vì List (lẽ ra phải ném MultipleBagFetchException khi khởi động). Giải pháp là tách query thành hai lần fetch riêng biệt, dùng @BatchSize để tải batch, và flush/clear session Hibernate định kỳ trong quá trình import lâu dài, giúp giảm 9 lần số dòng và cải thiện tốc độ xử lý lên 15 lần.
Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro như biến vấn đề JOIN FETCH thành Cartesian product khổng lồ, gây sập ứng dụng do quá tải bộ nhớ trong các dự án bulk import lớn.

Báo cáo benchmark thực tế từ đội thanh toán quốc tế của Trendyol cho thấy việc nâng cấp từ Java 21 lên Java 25 (LTS) giúp tăng 22,7% throughput (RPS), giảm 20,1% độ trễ trung bình, tiết kiệm 63–120MB RAM và giảm 50% overhead dữ liệu mạng. Để tối ưu, cần bật -XX:+UseCompactObjectHeaders, nâng cấp Gradle lên v9.1+ và xây dựng lại image runtime thay vì chỉ thay đổi runtime.
Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng Java thông qua các phiên bản mới nhất, từ đó tiết kiệm tài nguyên và cải thiện trải nghiệm người dùng hiệu quả.
Cuốn sách "Java Programming for Raspberry Pi" giờ đây có thêm phiên bản bìa mềm và bìa cứng trên Amazon ngoài các định dạng ebook Kindle và Leanpub. Ấn bản in đã được cập nhật lớn cho Java 25 và Pi4J V4, trong khi phiên bản Leanpub vẫn được duy trì thường xuyên hơn.
Nếu bạn là lập trình viên Java muốn kết hợp với IoT và điện tử thực tế, sách này cung cấp hướng dẫn thực hành cụ thể về cách lập trình Raspberry Pi với Java 25, giúp bạn nhanh chóng chuyển từ lý thuyết sang xây dựng dự án thực tế.
Bản tin Java tuần này ghi nhận JEP 539 (Strict Field Initialization) lên trạng thái Candidate, yêu cầu khởi tạo trường trước khi đọc; các bản JDK 27 Build 29 và JDK 28 Build 5; GlassFish 7.1.1 vá hai lỗ hổng RCE; GraalVM 25.1 giảm 3% kích thước native image và hỗ trợ G1 GC trên macOS AArch64; cùng nhiều cập nhật khác như Micronaut 5.0.3, Open Liberty 26.0.0.7 beta, JReleaser 1.25.0, Apache Grails 8.0.0-M2, RefactorFirst 0.9.0 và Java Operator SDK 5.4.0.
Nếu bạn đang phát triển ứng dụng Java và quan tâm đến tính bảo mật, hiệu suất hoặc tương thích tương lai, bài này sẽ giúp bạn cập nhật những thay đổi quan trọng như JEP 539 (cập nhật quy tắc khởi tạo biến) và các tính năng mới trong JDK 27/28, từ đó tối ưu hóa mã và tránh rủi ro trong tương lai.
Trong tuần qua, Foojay.io đã tiến hành bảo trì toàn diện với việc tái cấu trúc menu điều hướng, cập nhật nội dung và bổ sung bài viết mới. Menu trên cùng được sắp xếp lại thành ba mục chính: News, Resources và Java Basics, đồng thời giới thiệu mục Featured Authors, cập nhật trang team, xây dựng trang landing cho Java Almanac với các liên kết nhanh LTS, nâng cấp Java Quick Start lên phiên bản Java 25, và đặc biệt mở rộng Pedia (giải thích thuật ngữ Java) với 13 bài viết mới về Virtual Threads, GraalVM, Project Leyden, Structured Concurrency cùng nhiều cải tiến khác.
Lập trình viên Java nên đọc bài này để cập nhật những thay đổi mới nhất về kiến thức cơ bản, công cụ hỗ trợ và các tính năng tiến bộ trong thế hệ mới của Java như Virtual Threads và Project Leyden, giúp nâng cao hiệu suất và kiến thức thực tế trong công việc.
Bài viết hướng dẫn từng bước triển khai mô hình LLM-as-a-Judge trong Spring AI bằng cách sử dụng recursive advisors, nơi LLM thứ hai đánh giá và cho điểm phản hồi của LLM sinh ra dựa trên tiêu chí rubric, sau đó phản hồi phê bình được đưa trở lại prompt để tinh chỉnh. Quá trình lặp lại cho đến khi đạt ngưỡng chất lượng hoặc giới hạn số lần thử tối đa.
Làm việc với LLM-as-a-Judge trong Spring AI giúp tối ưu hóa chất lượng phản hồi của AI bằng cách kết hợp đánh giá tự động và phản hồi lặp đi lặp lại, giảm thiểu sai sót và tăng hiệu suất cho các ứng dụng tự động hóa.