Scaling Java-Based Real-Time Systems: The Hidden Tradeoffs of Event-Driven Design

Why I Stopped Calling Myself a Full-Stack Developer

Một chuyên gia công nghệ với 20 năm kinh nghiệm lập luận rằng danh xưng "Full-Stack Developer" đang trở nên hạn chế, thay vào đó đề xuất khái niệm "Feature Expert" (Chuyên gia Tính năng). Giá trị cốt lõi không nằm ở ngôn ngữ hay framework mà ở khả năng nhận diện các mẫu vấn đề lặp đi lặp lại (tính toán giá, tối ưu tìm kiếm, caching) và giải quyết chúng bất kể tech stack. Bài viết khuyên các lập trình viên trình độ trung cấp nên tập trung vào cấu trúc dữ liệu và xây dựng kho kiến thức các vấn đề đã giải quyết thay vì tích lũy ngôn ngữ.

Là người muốn nâng cao hiệu quả làm việc và chuyên sâu trong các vấn đề thực tế như tính toán giá, tối ưu tìm kiếm hay quản lý bộ nhớ, bài viết này giúp bạn chuyển từ kiến thức kỹ thuật sang tư duy giải quyết vấn đề xuyên suốt các ngôn ngữ và công nghệ.

Monolith to Service Architecture

Di chuyển từ kiến trúc monolith sang microservices cần áp dụng các pattern cụ thể thay vì …

CQRS Without the Astronaut Architecture

Bài viết hướng dẫn triển khai CQRS trong Node.js/TypeScript theo cách đơn giản, không cần cơ sở hạ tầng phức tạp như event sourcing hay message queues. CQRS ở đây chỉ là cách tổ chức code tách biệt logic ghi (commands) và đọc (queries), với ví dụ TypeScript cụ thể về rich write side và lean read side. Tác giả khuyên nên bắt đầu từ phân tách code đơn giản rồi nâng cấp dần khi cần thiết.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng CQRS một cách đơn giản và hiệu quả trong Node.js/TypeScript mà không cần phụ thuộc vào kiến trúc phức tạp, từ đó tối ưu hóa quy trình phát triển và bảo trì ứng dụng của mình.

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.

Getting Started With NATS JetStream in .NET

NATS JetStream là hệ thống nhắn tin nhẹ, nhanh, hoạt động dưới dạng binary Go 18 MB duy nhất, cung cấp giao hàng bền vững (ít nhất một lần) và là lựa chọn thay thế hấp dẫn cho RabbitMQ hay Azure Service Bus. Hướng dẫn triển khai NATS bằng Docker Compose, tích hợp client .NET vào ASP.NET Core DI, xuất bản message từ Minimal API và tiêu thụ chúng trong BackgroundService, đồng thời giải thích các khái niệm như retention modes, storage options và tầm quan trọng của việc xác nhận message sau khi hoàn thành side effect.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá NATS JetStream—một giải pháp nhẹ nhàng, hiệu suất cao và đáng tin cậy hơn nhiều so với các giải pháp truyền thống trong .NET mà họ có thể áp dụng ngay trong dự án hiện tại.

Regular Expression Support in HQL

Hibernate 7.2 bổ sung toán tử like regexp trong HQL, cho phép truy vấn chuỗi bằng regex mà không cần SQL native. Mỗi database dịch sang hàm regex riêng (Oracle: REGEXP_LIKE, PostgreSQL: ~, MySQL: REGEXP), nhưng cú pháp HQL có thể không tương thích hoàn toàn giữa các hệ thống do khác biệt về regex engine.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách sử dụng tìm kiếm biểu thức chính quy (regex) trong HQL một cách hiệu quả, tránh phụ thuộc vào SQL nguyên sinh và tối ưu hóa các truy vấn tìm kiếm phức tạp trên các cơ sở dữ liệu khác nhau.

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.