Spring Boot cung cấp khả năng cấu hình bên ngoài qua nhiều nguồn như file properties, YAML, biến môi trường và đối số dòng lệnh. Tuy nhiên trong quá trình phát triển local, việc xác định nơi đặt các biến môi trường thường gây khó khăn vì xuất chúng vào .bashrc hoặc .zshrc làm ảnh hưởng tới mọi phiên terminal. Cách đặt trong IDE cũng không lý tưởng khi mỗi cấu hình chạy và mỗi nhà phát triển phải lặp lại cùng một thiết lập. Điều này dẫn tới cấu hình không nhất quán, làm ô nhiễm môi trường shell và tốn thời gian để đồng bộ giữa các thành viên zespołu. Bí quyết đơn giản là tạo một file nhỏ trong thư mục dự án (ví dụ .env) để Spring Boot tự động nạp biến môi trường chỉ cho môi trường dev local, không ảnh hưởng tới các phiên khác.
Why read it: Bài viết cung cấp giải pháp đơn giản nhất để quản lý biến môi trường trong khi phát triển với Spring Boot.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://www.sivalabs.in/blog/spring-boot-tips-easiest-way-to-provide-env-vars. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Đang tải bình luận…
Bạn đang tìm hiểu Spring Boot nhưng gặp khó khăn khi theo dõi luồng dữ liệu giữa các endpoint? Tác giả đã xây dựng một static analyzer trong 4 tháng để giải quyết vấn đề này. Công cụ phân tích tĩnh của anh ấy quét toàn bộ codebase Spring Boot, phát hiện ra 30% trường hợp truy cập database không được ghi nhận trong annotation như @Transactional. Sau khi chạy thử nghiệm trên 12 dự án mã nguồn mở, kết quả cho thấy 65% lỗi tiềm ẩn liên quan đến việc thiếu truy vấn database trong luồng xử lý. Điều đáng chú ý là Spring Data JPA thường ẩn đi các truy vấn N+1, khiến developer không nhận ra hiệu suất kém. Nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc, hãy xem xét kỹ thuật static analysis kết hợp với Spring AOP để hiểu sâu hơn về luồng dữ liệu trong ứng dụng.
Bài viết chia sẻ kinh nghiệm quý báu về phân tích code Spring Boot qua dự án xây dựng static analyzer giúp theo dõi tác động khi thay đổi endpoint.
Spring AI giới thiệu cơ chế logging cho MCP (Model Context Protocol) trên cả server và client. Ghi log trong Spring AI MCP được thực hiện thông qua class McpLogger với các mức độ log khác nhau như TRACE, DEBUG. Việc implement logging này giúp tracking các request/response giữa server và client một cách chi tiết. Nếu bạn đang xây dựng ứng dụng AI sử dụng Spring AI và MCP, việc hiểu cơ chế logging này rất quan trọng để debug và tối ưu hiệu năng.
Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách triển khai và sử dụng MCP logging trong Spring AI để giám sát hiệu năng và gỡ lỗi hệ thống AI.
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.
JDK 27 và JDK 28 early-access đã tối ưu hoá các phép toán trường Curve25519, nền tảng cho X25519 key agreement, Ed25519 signatures và giao thức TLS 1.3 hybrid key exchange X25519MLKEM768. Trong JDK 27 build 14, việc thay đổi cấu trúc dữ liệu nội bộ tăng kích thước giúp throughput tăng 27‑54% trên các thuật toán đó. JDK 28 build 5 bổ sung intrinsics cho kiến trúc x86_64 và AArch64, mang lại thêm 7‑20% tùy thuộc vào nền tảng và thuật toán cụ thể. Những cải tiến này được áp dụng tự động khi ứng dụng sử dụng API JCE như KeyAgreement, Signature và KeyPairGenerator cũng như JSSE trong TLS 1.3. Vì vậy, các chương trình Java không cần thay đổi mã cũng nhận được hiệu năng tốt hơn mà không cần cấu hình thêm.
Nếu bạn làm việc với cryptography X25519/Ed25519 trong ứng dụng Java, đặc biệt là TLS 1.3 hoặc các giải pháp an ninh hiện đại, hiểu về cách JDK 27/28 tăng tốc Curve25519 sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất của ứng dụng của bạn ngay từ phiên bản hiện tại mà không cần thay đổi mã.
Khi một job upload bị hủy, hệ thống vẫn ghi nhận trạng thái thành công. Nguyên nhân nằm ở một dead flag còn tồn tại và một swallowed interrupt bị nuốt, khiến hai checkpoint được ghi lại. Điều này khiến việc báo cáo upload thành công dù không thực sự hoàn thành. Bài học là cần kiểm tra trạng thái và xử lý gián đoạn một cách chính xác để tránh hiểu lầm. Nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc, hãy chú ý đến cách họ quản lý flag và checkpoint.
Bài này giúp bạn hiểu rõ nguyên nhân dẫn đến lỗi báo cáo thành công khi upload bị hủy trong hệ thống xử lý file.
Bài viết giới thiệu các khái niệm cơ bản về microservices, so sánh với kiến trúc monolith, giải thích về modular monoliths, giao tiếp giữa các service, định lý CAP, hệ thống phân tán và các best practices trong kiến trúc microservices.
Nếu bạn đang phát triển ứng dụng lớn hoặc muốn nâng cấp kiến thức về thiết kế hệ thống phân tán, Microservices Fundamentals Complete Guide sẽ giúp bạn hiểu rõ cách chuyển đổi từ kiến trúc monolith sang microservices, tối ưu hóa giao tiếp giữa dịch vụ và tránh rủi ro của hệ thống phân tán.
Bài viết chỉ ra vấn đề khi logic định giá bị phân tán ở nhiều nơi (frontend, backend, job xử lý hóa đơn) dẫn đến sự không nhất quán, khó truy vết khi xảy ra tranh chấp. Nó nhấn mạnh rằng backend cần là nơi duy nhất quản lý logic định giá để đảm bảo tính thống nhất và minh bạch.
Một lập trình viên nên đọc bài này để tránh rắc rối khi các quy tắc tính giá phân tán trên frontend, backend và các dịch vụ phụ gây ra lỗi nhỏ nhưng khó debug và dẫn đến tranh chấp khách hàng khi tính toán không nhất quán.
Bộ driver JDBC mới cho PostgreSQL tên pg-java được viết từ đầu bởi Sehrope Sarkini, tận dụng cách tiếp cận native của PostgreSQL thay vì dựa trên các trừu tượng tối giản của JDBC. Sử dụng Java 21 virtual threads và ReentrantLock thay cho synchronized, driver hỗ trợ hàng nghìn kết nối mà không cần event loop hay callback API.
Nếu bạn đang làm việc với PostgreSQL và gặp khó khăn về hiệu suất với JDBC truyền thống, thì bài này sẽ giúp bạn khám phá một giải pháp tiên tiến, tối ưu hóa hiệu suất bằng cách loại bỏ rào cản của JDBC và sử dụng cơ chế pull cursor cùng virtual threads trong Java 21.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it