Debezium in Production: PostgreSQL to Kafka to Iceberg CDC Patterns That Actually Work

The strangler fig pattern: modernizing without a big-bang rewrite

The strangler fig pattern hiện đại hóa hệ thống legacy bằng cách thay thế từng phần nhỏ …

Concurrency Control: Arbitration vs. Serialization

Concurrency control trong hệ thống phân tạp tồn tại hai hình thức khác nhau và hầu hết lỗi …

Your Neon Functions can now run on a schedule

Neon Functions nay ho tro chay theo lịch triger bang cron job, su dung tinh nang scale to zero de tien ich. He thong se tu dong goi ham khi dieu kien thoi gian duoc dat ra. Cac cron job trong Neon Functions hoan toan tuong thich voi quy mo scale to zero. Feature nay giup tinh toan chi khi can, giam chi phi khi khong su dung. Neu ban dang su dung Neon va can thuc thi ham theo chu ky, tinh nang nay rat huu ich.

Cron jobs trong Neon Functions giúp tự động hóa và tối ưu chi phí bằng cách chạy code theo lịch trình với khả năng mở rộng về quy mô.

When a file is uploaded, run the job on Neon

Function Triggers hiện có thể kích hoạt Neon Function khi có file được tải lên Object Storage. Tính năng này giúp tự động hóa xử lý dữ liệu mà không cần thiết lập server riêng, giảm độ trễ xử lý từ vài giây xuống còn 200ms. Neon cho phép người dùng định nghĩa function chạy trực tiếp trên data storage, tối ưu hóa hiệu năng nhờ Edge Computing. Với hỗ trợ các trigger event từ S3, Azure Blob và Google Cloud Storage, Neon cung cấp giải pháp serverless hiệu quả và tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển.

Function Triggers giúp tự động chạy Neon Function khi có file được upload lên Object Storage, tối ưu hóa xử lý dữ liệu.

pgBackRest Compression: How Much CPU Is a Smaller Backup Worth?

pgBackRest đã được benchmark với các thuật toán nén khác nhau (gz, lz4, zst, bz2) trên dữ liệu thực từ Stack Exchange. Zstandard ở mức thấp (zst(3)) cho tỷ lệ CPU-cost-to-savings tốt nhất với tỷ lệ tiết kiệm 64.7% chỉ trong 59 CPU-seconds, trong khi mức zst(22) chỉ giảm thêm 9.4% dung lượng nhưng tốn gấp 90 lần CPU. LZ4 chỉ hiệu quả ở mức 1 hoặc thấp hơn, gzip đạt đỉnh ở mức 5-6, còn bz2 không bao giờ nằm trên biên hiệu quả. Bạn nên tự benchmark với dữ liệu thực của mình trước khi chọn mức nén sản phẩm.

Bài này giúp bạn chọn mức nén tối ưu cho pgBackRest bằng cách phân tích chi phí CPU và hiệu suất lưu trữ cho từng thuật toán.

Avoid Duke Nukem Forever Mode

Bối cảnh là việc phát triển phần mềm bị đình trệ, đặc biệt với dự án Duke Nukem Forever. Nguyên nhân kỹ thuật thường đến từ việc liên tục thay đổi yêu cầu và tái cấu trúc code mà không có kế hoạch rõ ràng. Hệ quả là dự án kéo dài vô hạn, tốn hàng triệu USD và cuối cùng phải hủy bỏ. Điều đáng học là áp dụng phương pháp agile và thiết kế hệ thống vững chắc ngay từ đầu để tránh rơi vào "Duke Nukem Forever Mode".

Bài này giúp lập trình viên tránh sa vào tình trạng trì hoãn vô tận như Duke Nukem Forever.

Scaling Down Costs, Not Performance: How We Migrated from Couchbase to PostgreSQL

Trendyol xử lý hàng triệu sự kiện và giao dịch mỗi ngày và trước đây dựa vào Couchbase làm kho dữ liệu chính. Khi chi phí cấp phép và vận hành Couchbase tăng theo mức sử dụng, đội ngũ quyết định tìm giải pháp thay thế mã nguồn mở để giảm chi phí mà không làm giảm hiệu suất. Họ đã thiết kế lại mô hình dữ liệu, chuyển các truy vấn và bộ đệm sang PostgreSQL, sử dụng partitioning và indexing tối ưu để duy trì thời gian phản hồi ở mức mili giây. Sau khi hoàn tất migration, chi phí hạ tầng đã giảm đáng kể trong khi latency trung bình vẫn ổn định ở mức trước khi thay đổi. Bài viết nhấn mạnh bài học quan trọng: trước khi thay đổi công nghệ cần đo lường rõ ràng cả chi phí và chỉ số hiệu suất để đảm bảo quyết định mang lại lợi ích thực tế.

Bài viết này cho thấy cách giảm chi phí cơ sở dữ liệu mà không làm giảm hiệu suất thông qua việc di chuyển từ Couchbase sang PostgreSQL.

Eloquent Performance and Database Design: Evidence Before Eager Loading

Bài viết phân tích hiệu năng Eloquent trong Laravel, tập trung vào phát hiện N+1 queries và các kỹ thuật tối ưu hóa database design. Tác giả chỉ ra việc sử dụng eager loading thay vì lazy loading giúp giảm từ 150 truy vấn xuống còn 2 truy vấn cho cùng dữ liệu. Các kỹ thuật quan trọng được đề cập bao gồm pagination với chunking, transaction boundaries và việc phân tích query plans bằng EXPLAIN. Điều đáng học là cách cân bằng giữa tính chính xác dữ liệu và hiệu năng thông qua chọn lọc aggregation functions và indexes phù hợp.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hiệu năng ứng dụng bằng cách giải quyết các vấn đề về truy vấn N+1, thiết kế cơ sở dữ liệu và chiến lược xử lý dữ liệu hiệu quả.