Testing your auto-configuration against a missing optional dependency

We now auto-approve and merge 15% of PRs

Để giải quyết vấn đề hiệu suất làm việc, công ty đã triển khai hệ thống auto-approve và …

MapStruct — Nothing Falls Through

Bối cảnh là strict object mapping với MapStruct trên JDK 25, đảm bảo mỗi khi dữ liệu …

Introduction to FitNesse – An Acceptance Testing Framework

FitNesse là một acceptance testing framework giúp viết test cho ứng dụng Java. Framework này cho phép tạo test case bằng ngôn ngữ tự nhiên (wiki format) mà không cần code, nhưng bên dưới vẫn hỗ trợ kết nối với code thực tế. FitNesse tích hợp tốt với các công cụ build như Maven và CI/CD pipeline. Điểm mạnh của FitNesse là khả năng self-testing và documentation trực tiếp từ test case. Lập trình viên nên cân nhắc FitNesse khi cần test hệ thống phức tạp với yêu cầu nghiệp vụ chi tiết, đặc biệt trong team có cả người không chuyên kỹ thuật.

FitNesse giúp lập trình viên viết test chấp nhận cho ứng dụng Java một cách dễ dàng và hiệu quả.

Introduction to Triton Java API

Bối cảnh là server NVIDIA Triton hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình bao gồm Java để triển khai inference. Nguyên nhân kỹ thuật là bài viết hướng dẫn tích hợp Triton Java API cho bài toán object detection trên hình ảnh. Hệ quả là lập trình viên có thể xây dựng ứng dụng Java sử dụng Triton để phân tích ảnh thực tế với độ trễ thấp. Điều đáng học là cách cấu hình model repository và gửi request inference qua Java client đến Triton server với các cụ thể về protocol và serialization.

Bài viết này giúp bạn tích hợp Triton Inference Server vào ứng dụng Java để thực hiện phát hiện đối tượng trong ảnh hiệu quả.

Containerizing Java, Python, and JavaScript Apps - Multi-Stage Docker Builds, Non-Root Users, and Docker Hub Tagging

Bài viết hướng dẫn container hóa ứng dụng Java, Python và JavaScript với kỹ thuật multi-stage Docker builds để tối ưu kích thước image. Nguyên nhân kỹ thuật là việc sử dụng Docker layer caching và separate build environments giúp giảm thời gian build và kích thước image cuối cùng. Hệ quả là các container nhỏ hơn, bảo mật hơn với việc sử dụng non-root users và được quản lý hiệu quả hơn qua Docker Hub tagging. Điểm đáng học là cách tổ chức Dockerfile tối ưu cho từng ngôn ngữ cụ thể và quy trình container hóa production-ready.

Bài viết này giúp bạn học cách tạo Docker an toàn và tối ưu cho nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau.

How to Test an API Without a Frontend

Khi chưa có giao diện người dùng, bạn có thể kiểm tra API trực tiếp bằng bốn phương pháp khác nhau. Bài viết hướng dẫn sử dụng Postman, curl, HTTPie và Python requests để thực hiện các API call cơ bản, sau đó biến thử nghiệm đầu tiên thành bộ kiểm tự động chạy trong CI. Các công cụ này giúp phát hiện lỗi endpoint, xử lý response và xác thực data trước khi xây dựng frontend. Bài hướng dẫn chi tiết cách thiết lập test suite cho API, biến request đơn giản thành quy trình kiểm tra tự động hóa trong môi trường CI.

Bài này giúp bạn kiểm tra API ngay cả khi chưa có giao diện người dùng, biến yêu cầu đầu tiên thành bộ kiểm tự động chạy trong CI.

AI Is Making Software Creation Faster. That May Also Be Making It More Fragile.

Các công cụ AI đang đẩy nhanh tốc độ tạo code nhưng không tự động hóa các quy trình cần thiết để triển khai an toàn như review, testing, observability và rollback. Vấn đề này dẫn đến vòng luẩn quẩn khi áp lực giao hàng làm giảm thời gian kiểm tra, gia tăng lỗi tiềm ẩn và sự cố, lại càng tạo áp lực phải tăng tốc. Trường hợp mất kết nối Amazon trong 13 giờ được cho là do code AI tạo ra là minh chứng rõ ràng cho sự thiếu cân bằng này. Các tổ chức thành công với AI là những đơn vị đã có nền tảng vững chắc về nguyên tắc DORA như components nhỏ có thể kiểm thử, automated tests đáng tin cậy và observability/rollback tốt. Cuốn Signals and Levers đã chính thức hóa mô hình nhân-quả này để giúp các đội nhóm ứng dụng AI một cách an toàn.

Bài viết giúp hiểu được cách AI tăng tốc phát triển phần mềm nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro nếu thiếu các thực hành kiểm tra và giám sát cần thiết.

Improving First Request Latency in Java Spring Application

Tối ưu hóa latency của request đầu tiên trong ứng dụng Java Spring là vấn đề quan trọng với thời gian khởi động ứng dụng lên tới 12-15 giây. Nguyên nhân chính nằm ở cơ chế dependency injection và lazy initialization của Spring container khi tải các bean. Điều này gây ra độ trễ đáng kể cho request đầu tiên, ảnh hưởng trải nghiệm người dùng. Giải pháp bao gồm sử dụng Spring Boot 3.x với cải tiến khởi động, áp dụng eager initialization cho các bean quan trọng, và triển khai warm-up mechanism trước khi tiếp nhận traffic thực tế.

Bài viết này giúp giảm độ trễ của yêu cầu đầu tiên trong ứng dụng Java Spring.