Day 161 of Learning Java & DSA: Solving the Largest Rectangle in a Histogram Using Stack

Medium1 Hot17 min5 h agoAI

Spring Boot Timeouts with Resilience4j TimeLimiter

Resilience4j TimeLimiter quản lý các trường hợp timeout bất đồng bộ, kết quả timeout, giới hạn executor và hủy Future trong các dịch vụ Spring Boot.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và quản lý timeout trong các dịch vụ Spring Boot bằng Resilience4j TimeLimiter, giúp tránh lỗi timeout bất ngờ và cải thiện độ ổn định khi xử lý nhiệm vụ async với các deadline và giới hạn thực thi.

#java #spring-boot Source

Jakarta EE9 Hot1 min3 d agoAI

Add value by doing nothing

Đôi khi, việc không làm gì cũng có thể tạo ra giá trị.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa thời gian và năng lượng của mình bằng cách khám phá những kỹ năng "không làm việc" như quản lý tâm lý, triệt tiêu rối loạn tập trung, và tối ưu hóa quy trình mà vẫn mang lại hiệu quả cao hơn nhiều.

#java #serverless #crawling Source

Sergio Lema331 Hot4 min1 mo agoAI

Why AI is Replacing Junior Developers and How Mid-Level Engineers Can Survive

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.

#aws #career #java Source

JS Dev Space47 Hot5 min10 d agoAI

JavaScript String Algorithms Every Developer Should Know

Tìm hiểu các thuật toán xử lý chuỗi JavaScript phổ biến như đảo ngược chuỗi, phát hiện chuỗi đối xứng (palindrome), sử dụng kỹ thuật hai con trỏ (two pointers) và tối ưu hóa giải pháp thực tế.

Những kỹ thuật và ví dụ về xử lý chuỗi trong JavaScript này sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề thực tế trong interview và dự án, từ đó nâng cao khả năng tư duy logic và hiệu suất lập trình của bạn.

#javascript #algorithms #data-structures Source

Sergio Lema157 Hot4 min25 d agoAI

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.

#career #architecture #data-structures Source

GraalVM Blog29 Hot6 min9 d agoAI

GraalJS 25.1: Modern JavaScript on GraalVM

GraalJS 25.1, phiên bản JavaScript nhúng hiệu năng cao trên GraalVM, vừa ra mắt với hỗ trợ đầy đủ các tính năng ECMAScript mới nhất.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách GraalVM nâng cao hiệu suất và tính tương thích với các tiêu chuẩn ECMAScript mới nhất, giúp tối ưu hóa ứng dụng JavaScript của họ với hiệu năng cao hơn và hỗ trợ tương lai.

#javascript #java #nodejs Source

Code Like A Girl37 Hot7 min12 d agoAI

Hibernate Turned 11,000 Records Into 50 Million Rows

Một tác vụ bulk-import xử lý 15.000 template giao dịch đã khiến hệ thống crash do lỗi Cartesian product của Hibernate. JPQL query dùng JOIN FETCH trên hai collection cùng lúc khiến Hibernate cross-join chúng, biến ~11.000 bản ghi thành 50 triệu dòng trong bộ nhớ. Lỗi này không lộ ra trong test nhỏ vì các collection được mapping dưới dạng Set thay vì List (lẽ ra phải ném MultipleBagFetchException khi khởi động). Giải pháp là tách query thành hai lần fetch riêng biệt, dùng @BatchSize để tải batch, và flush/clear session Hibernate định kỳ trong quá trình import lâu dài, giúp giảm 9 lần số dòng và cải thiện tốc độ xử lý lên 15 lần.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro như biến vấn đề JOIN FETCH thành Cartesian product khổng lồ, gây sập ứng dụng do quá tải bộ nhớ trong các dự án bulk import lớn.

#java Source

Medium1 Hot4 min2 d agoAI

Day 159 of Learning Java & DSA: Solving the Next Greater Element Problem Using Stack

Hôm nay, mình học cách giải bài toán Next Greater Element bằng cấu trúc dữ liệu Stack trong Java & DSA.

Lập trình viên nên đọc bài này vì bài giải Next Greater Element bằng Stack sẽ giúp bạn hiểu cách tối ưu hóa thuật toán với thời gian O(n) và không gian O(n) trong các vấn đề tìm kiếm phần tử lớn hơn trong mảng, một kỹ năng thiết yếu cho các bài toán tìm kiếm và xử lý dữ liệu hiệu quả.

#java #algorithms #data-structures Source

Day 161 of Learning Java & DSA: Solving the Largest Rectangle in a Histogram Using Stack

Recommended for you

Spring Boot Timeouts with Resilience4j TimeLimiter

Add value by doing nothing

Why AI is Replacing Junior Developers and How Mid-Level Engineers Can Survive

JavaScript String Algorithms Every Developer Should Know

Why I Stopped Calling Myself a Full-Stack Developer

GraalJS 25.1: Modern JavaScript on GraalVM

Hibernate Turned 11,000 Records Into 50 Million Rows

Day 159 of Learning Java & DSA: Solving the Next Greater Element Problem Using Stack

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads