Centralizing Pricing Logic: Stop Scattering Your Business Rules

Learn How to Design Software Systems Like a Senior Engineer in Our New Course

Bối cảnh: Thiết kế hệ thống là kỹ năng quan trọng đối với các kỹ sư phần mềm hiện nay, đặc biệt khi ứng tuyển vào vị trí senior hoặc staff-level. Nguyên nhân kỹ thuật: Khóa học mới này tập trung vào các nguyên tắc thiết kế architecture và giải quyết bài toán scale cho hệ thống thực tế. Hệ quả: Học viên sẽ nắm vững cách thiết kế hệ thống như một senior engineer, tăng khả năng ứng tuyển vào các vị trí cao cấp. Điều đáng học: Khóa học bao gồm các case study thực tế với công nghệ như microservices, load balancing và database sharding.

Khóa học này giúp bạn nâng cao kỹ năng thiết kế hệ thống phần mềm như một kỹ sư senior.

Budgets, Quotas, and Monitors: The Cost Controls I Map Before Agents Go Wider

Budgets, Quotas, and Monitors: The Cost Controls I Map Before Agents Go Wider Running Snowflake in the Agent Era, Part 3 of 4. The cost_center tag from Part 1 finally earns its keep, and I learn …

Migrating a Real Android App to Kotlin Multiplatform 1/4 — Before the Migration

BikeHub is KMP app that runs on Android, on iOS and in the browser via WebAssembly. It started as native Android. Around 84 percent of its Kotlin code lives in commonMain. At no point during the …

5 Event Driven Architecture Problems (And How to Avoid Them)

Event-driven architecture (EDA) phổ biến nhưng tiềm nhiều thách thức trong production environment. Vấn đề truy xuất lỗi (tracing) trở nên phức tạp khi sự kiện (event) đi qua nhiều service khác nhau, đòi hỏi hệ thống phân tích log tập trung như ELK stack. Hàng đợi tin hỏi (dead letter queues) dễ bị đầy nếu không implement validation logic kỹ càng, dẫn đến mất dữ kiện quan trọng. Sự không nhất quán cuối cùng (eventual consistency) gây race condition khi nhiều consumer xử lý cùng event đồng thời. Các EDA system cần thiết kế event schema versioning và comprehensive testing framework với Contract Testing để đảm bảo reliability khi số lượng service tăng lên.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận diện và giải quyết các vấn đề phổ biến trong kiến trúc hướng sự kiện như tracing, dead letter queues, tính nhất quán cuối cùng và testing.

AI in Production Without a WHERE Clause

Bối cảnh triển khai AI mà không có bước review rủi ro giống như thiếu một WHERE clause trong SQL có thể dẫn đến đêm dài khắc phục sự cố. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các model AI có thể tạo ra dữ liệu không mong muốn khi không có bộ lọc phù hợp. Hệ quả có thể rất nghiêm trọng khi hệ thống AI vô tình tạo ra nội dung độc hại, sai lệch hoặc vi phạm chính sách. Đáng học hỏi là bài nhấn mạnh việc xác định rõ vị trí của cơ chế "phanh" (brake) trong hệ thống AI và ai chịu trách nhiệm kiểm soát nó.

Bài viết này giải thích tại sao thiếu bước kiểm duyệt trong AI sản xuất có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng như lỗi query SQL không có WHERE clause.

MCP server design: tools, authentication, and rate limits

Bối cảnh thiết kế MCP server tập trung vào việc tạo giao diện hữu ích với các công cụ rõ ràng, quyền tài khoản, giới hạn sử dụng và kết quả có thể dự đoán được. Nguyên nhân kỹ thuật chính là yêu cầu đảm bảo an toàn khi thực hiện các hoạt động ghi dữ liệu, đòi hỏi phải triển khai authentication mechanism chặt chẽ và rate limiting để ngăn chặn lạm dụng. Hệ quả của thiết kế tốt sẽ mang lại trải nghiệm người dùng ổn định, giảm thiểu rủi ro bảo mật và tài nguyên hệ thống. Điều đáng học là việc cấu trúc tools thành các đơn vị chức năng độc lập cùng với việc thiết kế hệ thống phân quyền chi tiết sẽ giúp mở rộng dễ dàng trong tương lai.

Bài hướng dẫn này giúp bạn thiết kế MCP server hiệu quả với công cụ bảo mật, xác thực và giới hạn sử dụng tối ưu.

CAP Theorem and PACELC Explained in Plain English

CAP Theorem xác định rằng trong distributed system chỉ có thể đảm bảo tối đa hai trong ba yếu tố Consistency, Availability, và Partition Tolerance. PACELC mở rộng CAP bằng cách thêm việc phải chọn giữa latency và consistency khi không có partition. Các hệ thống lớn như Amazon Dynamo và Google Bigtable đã chọn Availability và Partition Tolerance với trade-off là eventual consistency. Ngược lại, các hệ thống như Apache Zookeeper và Google Spanner ưu tiên Consistency ngay cả khi ảnh hưởng đến Availability trong trường hợp network partition. Việc hiểu rõ hai định lý này giúp lập trình viên đưa ra quyết định thiết kế phù hợp dựa trên yêu cầu cụ thể của ứng dụng.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ các sự đánh đổi trong hệ thống phân tán qua CAP và PACELC để thiết kế ứng dụng hiệu quả.

The new core skills: agentic engineering at Granola

My (winning!) submission for the Pragmatic Engineer essay contest