New Features in Java 26

Understanding and Avoiding CommitFailedException in Kafka

Kafka gặp lỗi CommitFailedException khi consumer bị loại khỏi nhóm do vượt quá timeout MAX_POLL_INTERVAL_MS khi chưa kịp poll dữ liệu, xảy ra khi xử lý record lâu hơn khoảng thời gian cấu hình. Giải pháp gồm điều chỉnh MAX_POLL_INTERVAL_MS/MAX_POLL_RECORDS_CONFIG hoặc chuyển sang xử lý bất đồng bộ bằng virtual threads kèm theo theo dõi offset theo partition. Phương pháp bất đồng bộ sử dụng CompletableFuture, ConcurrentHashMap và ConsumerRebalanceListener để commit an toàn các offset đang xử lý. Thêm vào đó, nên triển khai idempotency và Dead Letter Queue cho các message lỗi.

Lập trình viên cần đọc bài này để khắc phục lỗi CommitFailedException trong Kafka khi xử lý dữ liệu chậm, từ đó tối ưu hiệu suất và đảm bảo không mất dữ liệu trong trường hợp tái cân bằng nhóm.

Guide to @EmbeddedTable in Hibernate

Hibernate 7.2 giới thiệu annotation @EmbeddedTable nhằm đơn giản hóa việc ánh xạ các đối tượng embeddable tới các bảng phụ trong cơ sở dữ liệu. Thay vì sử dụng @SecondaryTable kết hợp @AttributeOverride cho từng trường, annotation mới này cho phép ánh xạ toàn bộ các cột của đối tượng embedded chỉ với một annotation duy nhất.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách @EmbeddedTable trong Hibernate 7.2 giúp tiết kiệm thời gian và giảm lỗi khi xử lý các đối tượng embeddable với bảng phụ, thay vì phải sử dụng nhiều annotation phức tạp trước đây.

Bean Background Initialization in Spring Framework

Spring hỗ trợ khởi tạo nền (background initialization) cho các bean đơn lẻ thông qua annotation @Bean(bootstrap = BACKGROUND), giúp tách các tác vụ nặng (cache warming, connection pool) khỏi luồng khởi động chính, giảm độ trễ. Cơ chế này vẫn đảm bảo an toàn phụ thuộc và tương thích với vòng đời tiêu chuẩn của Spring.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách optimize thời gian khởi động ứng dụng bằng cách chuyển các công việc initial heavy sang chạy nền, giảm thiểu chậm trễ trong quá trình deploy và cải thiện trải nghiệm người dùng.

JavaFX In Action #27 with David Gutierrez about JMathAnim to Create Mathematical Animations · webtechie.be

JMathAnim là thư viện JavaFX do nhà toán học David Gutierrez phát triển, cho phép tạo các hình ảnh toán học động và xuất ra video. Thư viện hỗ trợ hoạt ảnh công thức LaTeX, hình học, fractal và lý thuyết số, tích hợp trình soạn thảo mã Ruby, highlighting cú pháp, render LaTeX và xuất video. Gutierrez xây dựng nó trong thời gian giãn cách COVID mà không có nền tảng kỹ thuật phần mềm truyền thống.

Nếu bạn muốn khám phá cách kết hợp toán học với lập trình để tạo ra những biểu diễn động thú vị cho giáo dục hoặc nghiên cứu, JMathAnim sẽ là nguồn tư liệu hữu ích để bạn học cách xây dựng các animation toán học chuyên nghiệp từ JavaFX.

JRuby & Rails Compatibility Table - FastRuby.io

Bảng tham chiếu tương thích này liệt kê phiên bản JRuby từ 9.2 đến 10.1, bao gồm mức ngôn ngữ Ruby, phiên bản Java tối thiểu và phiên bản Rails hỗ trợ. JRuby 10 cải thiện thời gian khởi động nhờ AppCDS và Project CRaC, trong khi lợi thế của JRuby so với CRuby MRI bao gồm đa luồng thực sự (không có GVL), truy cập hệ sinh thái JVM và triển khai dưới dạng một artifact duy nhất.

Lập trình viên phát triển ứng dụng Rails cần tham khảo bảng so sánh này để chọn phiên bản JRuby phù hợp với yêu cầu Ruby version, Java cốt lõi và Rails version, giúp tối ưu hiệu năng, tương thích và triển khai nhanh chóng.

AI-Assisted Unused & Dead Code Removal

Việc loại bỏ code không sử dụng (dead/unused code) trong Java giúp cải thiện hiệu suất trợ lý AI bằng cách giảm thiểu tiêu thụ token ngữ cảnh, hạn chế lỗi ảo (hallucinations) và tiết kiệm chi phí. Công cụ Code Inventory của Azul Intelligence Cloud sử dụng dữ liệu runtime từ JVM sản xuất để phát hiện code chưa từng được thực thi, bổ sung cho các trình phân tích tĩnh. Quy trình thực tế bao gồm: triển khai công cụ, xuất báo cáo Parquet, cung cấp cho AI agent (như Claude Code) để loại bỏ code chết cùng test liên quan, mang lại lợi ích như rút ngắn CI cycle và nâng cao chất lượng đầu ra AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và chi phí của các công cụ AI hỗ trợ lập trình bằng cách loại bỏ mã chết dư thừa, từ đó cải thiện chất lượng phản hồi AI và giảm thiểu rủi ro sai sót trong quá trình phát triển.

A Guide to Apache Paimon Java API

A hands-on guide to using the Apache Paimon Java API for managing a data lakehouse. Covers setting up a catalog and table schema on HDFS storage, then walks through all CRUD operations: batch inserts using BatchWriteBuilder and GenericRow, filtered queries with PredicateBuilder and column projection, updates via upsert-on-primary-key semantics, and deletes using RowKind.DELETE. Code examples use a metrics monitoring use case with a composite primary key schema.