Amazon Corretto October 2026 Patch Updates

How to Create System Design Diagrams using Python

Việc tạo hệ thống diagram cho kiến trúc hệ thống là phần quan trọng trong tài liệu kỹ thuật. Khi độ phức tạp của hệ thống tăng, tính minh bạch trong nhóm trở nên cần thiết hơn. Bài viết hướng dẫn sử dụng Python để tự động tạo diagram, giúp tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán. Công cụ như Graphviz và Mermaid.js được đề xuất để kết hợp với Python cho việc tạo diagram chất lượng cao. Lập trình viên có thể tự động hóa quy trình này, giảm thiểu sai sót khi làm việc với hệ thống phức tạp.

Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên tự động tạo sơ đồ thiết kế hệ thống bằng Python để tăng hiệu quả và độ chính xác trong tài liệu kỹ thuật.

How We Share Foojay Posts on Social Media

Every new Foojay article is announced on Mastodon, Bluesky and LinkedIn by one small JBang script. How it works and which problems we had to solve.

AWS Introduces Preview of Well-Architected Agent

AWS vừa công bố bản preview của Well-Architected Agent, một dịch vụ phân tích môi trường theo các best practice của Well-Architected Framework. Agent này sử dụng các thuật toán machine learning để quét toàn bộ cloud infrastructure và phát hiện điểm cần cải thiện. Dịch vụ sẽ đưa ra các khuyến nghị được ưu tiên theo mức độ ảnh hưởng đến cost optimization và security posture. Lập trình viên nên thử công cụ này để đánh giá hệ thống hiện tại, đặc biệt nếu đang sử dụng nhiều dịch vụ AWS như EC2, S3, RDS mà chưa có cơ chế kiểm tra tự động.

AWS Well-Architected Agent giúp lập trình viên tối ưu hóa chi phí và bảo mật hệ thống đám mây theo chuẩn best practices.

New Java Features Are Not Just for Interviews. Two Real-World Use Cases from Axelix

Axelix áp dụng Java ScopedValue để truyền ngữ cảnh bảo mật trong hệ thống sản xuất thực tế. Công nghệ ScopedValue trong Java mới giúp quản lý context an toàn hơn so với cách truyền thông qua tham số truyền thống. Sealed interfaces trong Java giúp bảo toàn các quy tắc domain model, ngăn chặn các implement trái phép. Các tính năng mới của Java không chỉ là lý thuyết phỏng vấn mà đã được chứng minh hiệu quả trong giải pháp thực tế tại Axelix.

Bài viết này cho thấy cách sử dụng tính năng mới của Java như ScopedValue và sealed interfaces trong thực tế để bảo mật bảo toàn dữ liệu, giúp bạn ứng dụng kiến thức vào code production chứ không chỉ lý thuyết phỏng vấn.

JVM on Unikernel Nanos — GC trade-offs and heap uncommit

Testing five HotSpot garbage collectors and heap uncommit on Nanos, revisiting the Akamas study with Eclipse Temurin 25 and Renaissance.

What I Learned Building an AI Code Reviewer with Java and Spring Boot

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm xây dựng hệ thống AI code reviewer tích hợp với GitHub Pull Request sử dụng Java và Spring Boot. Điểm cốt lận là việc kết hợp nhiều AI providers (OpenAI, Anthropic, Google) để tăng độ chính xác và giảm hạn chế của từng nền tảng riêng lẻ. Hệ thống xử lý khoảng 500 PRs/tuần với thời gian phản hồi trung bình 12 giây, đạt độ chính xác 85% trong phát hiện lỗi. Bài học quan trọng là phải implement fallback mechanism khi một provider gặp sự cố, cùng với việc thiết kế prompt engineering để tối ưu hóa output từ các model khác nhau.

Bài chia sẻ này giúp lập trình viên hiểu cách tích hợp AI vào quy trình kiểm tra code với GitHub Pull Requests, Spring Boot và các nhà cung cấp AI đa dạng.

We Didn't Want to Build Another Java Server

Để tránh xây dựng server Java truyền thống với đầy đủ framework và dependency, nhóm tác giả đã mang runtime của Codename One lên server. Thay vì dùng các container JVM nặng nề, họ tạo executable native size chỉ 14MB, so sánh hiệu năng với Go và đạt thời gian khởi động nhanh hơn gấp 3 lần. Điều này cho phép chia sẻ code từ ứng dụng mobile đến database, giảm đáng kể lượng code cần bảo trì. Bài viết cung cấp bài học quý về việc tối ưu hóa runtime Java để tạo các binary nhẹ mà vẫn giữ được khả năng tương thích với hệ sinh thái Java hiện có.

Bài này cho bạn thấy cách chạy Java mobile runtime trên server với mã nguồn chia sẻ và hiệu năng tương tự Go.

OpenLDK: Bringing the Java World into Common Lisp

OpenLDK là framework cho phép tích hợp Java với Common Lisp, biến Java classes thành CLOS classes. Nguyên nhân kỹ thuật là sự kết hợp giữa JVM và Common Lisp runtime, cho phép các ngôn ngữ JVM như Java, Kotlin, Scala, Clojure, Groovy, JRuby và Jython chia sẻ cùng một Lisp expression. Hệ quả là một ứng dụng Spring Boot có thể khởi động trong chỉ 84 milliseconds, tạo ra hiệu năng vượt trội. Điều đáng học là cách OpenLDK phá vỡ rào cản giữa các hệ sinh thái lập trình, cho phép tận dụng cả hai thế giới Java và Lisp một cách liền mạch.

OpenLDK kết hợp được sức mạnh của Java và Common Lisp, mang lại hiệu suất vượt trội và tích hợp liền mạch giữa hai hệ sinh thái lập trình.