How to Write an Effective Software Design Document

CQRS Without the Astronaut Architecture

Bài viết hướng dẫn triển khai CQRS trong Node.js/TypeScript theo cách đơn giản, không cần …

Standalone JSON Schemas, Overlaid for Every Purpose

Thay vì nhúng mô hình dữ liệu vào components.schemas của tài liệu OpenAPI, bài viết đề xuất sử dụng các tệp JSON Schema độc lập với $id riêng trong thư mục schema/. Những schema này có thể tái sử dụng cho nhiều hệ thống (validation, generate code, docs, data warehouse) mà không phụ thuộc vào OpenAPI. OpenAPI overlays giúp điều chỉnh schema gốc cho mục đích cụ thể (như dịch description sang tiếng Đức) mà không thay đổi cấu trúc cốt lõi.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa tái sử dụng và quản lý các định dạng dữ liệu độc lập từ OpenAPI, giúp giảm bớt sự phụ thuộc vào các tài liệu API cụ thể và mở rộng khả năng tái sử dụng cho nhiều công cụ khác nhau.

The Modular Monolith Boundary I Couldn't Take Back

Một lập trình viên chia sẻ kinh nghiệm khi ranh giới giữa hai module Catalog và Collaboration trong kiến trúc modular monolith dần trở nên không thể đảo ngược do yêu cầu kinh doanh buộc chuyển từ giao tiếp bất đồng bộ sang đồng bộ, khiến các module thực tế hoạt động như một khối thống nhất dù ranh giới vẫn tồn tại trên giấy. Bài viết khuyên nên coi ranh giới module là tạm thời, bắt đầu với ít module lớn hơn và chỉ tách nhỏ khi rõ ràng, đồng thời ưu tiên yêu cầu nhất quán hơn là trực giác về domain.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào sai lầm khi cố gắng giữ các module độc lập trong một monolith mà thực tế đã bị "sáp nhập" nhờ yêu cầu tính nhất quán đồng bộ, khiến kiến trúc trở nên khó duy trì và mở rộng sau này.

Your AI shipped a backend that boots. That is the whole problem.

AI sinh ra code backend thường vượt qua test nhưng lại chứa lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng như kích thước body không giới hạn, CORS wildcard cho phép credentials, fetch dễ bị SSRF, và thiếu xác thực. Giải pháp là đảo ngược các tùy chọn mặc định để lựa chọn an toàn trở nên dễ dàng hơn. DaloyJS (framework TypeScript của tác giả) thể hiện các mẫu secure-by-default như giới hạn body cứng, fetch chống SSRF, từ chối chạy wildcard CORS trong production, và ngăn chặn tấn công JWT algorithm confusion. Họ cũng giảm thiểu rủi ro supply chain bằng cách loại bỏ dependencies runtime, sử dụng npm provenance, SBOMs, và chặn cài đặt package mới trong 24 giờ đầu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế lại các quy tắc an toàn mặc định trong backend, từ những lỗ hổng AI tạo code phổ biến đến giải pháp chuyển đổi các biện pháp bảo mật từ khó sang dễ thực hiện.

Time Complexities Reference Charts

Bài viết cung cấp bảng tham chiếu về độ phức tạp thời gian (time complexity) của các thuật toán, thuật toán sắp xếp phổ biến và các thao tác trên cấu trúc dữ liệu thông dụng.

Lập trình viên nên đọc để hiểu cách phân tích hiệu suất thực tế của các thuật toán và cấu trúc dữ liệu, giúp tối ưu hóa mã nguồn từ những vấn đề cơ bản nhất đến các trường hợp sử dụng phức tạp nhất.

How to use traces to avoid breaking changes

Việc sử dụng tracing giúp phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn khi thay đổi hệ thống bằng cách theo dõi luồng dữ liệu và sự kiện trong môi trường phân tán. Các thư viện phổ biến như OpenTracing, OpenTelemetry, Zipkin và Jaeger hỗ trợ giám sát, trong khi Digma cung cấp phản hồi tức thì trong quá trình phát triển.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng tracing để phát hiện và tránh các break changes trong hệ thống phân tán, từ đó giảm thiểu rủi ro khi cập nhật hoặc mở rộng ứng dụng.

How to Value a Software Codebase

Valuing a software company requires more than revenue multiples — the codebase itself is a financial asset or liability. Seven key factors determine codebase value: code quality, technical debt, security risk, maintainability, architecture quality, dependency risk, and team dependency risk. A practical scoring framework weights these factors (code quality 25%, security 25%, technical debt 20%, maintainability 20%, scalability 10%) to produce a composite score. A simplified formula — Business Value × Code Quality Multiplier × Risk Multiplier — shows how hidden software risk directly reduces deal price. AI-generated code adds new valuation risks including hallucinated logic, insecure patterns, and licensing ambiguity. Common mistakes include ignoring technical debt, skipping technical due diligence, and overlooking AI code governance.