Learn Excel Formulas and Functions

Microservices Are Not a Sign You’re a Senior Engineer

Bài viết chỉ ra hiện tượng coi số lượng dịch vụ microservices như dấu hiệu của kinh nghiệm …

Bloom Filters Explained: The Probabilistic Data Structure Powering Instagram, Google, and High-Scale Systems

Instagram có hơn 500 triệu tên đăng ký và cần trả lời ngay khi người dùng mới đăng ký xem tên đó đã được sử dụng chưa. Cách naïve là tra cứu trong bảng băm hoặc cơ sở dữ liệuExact, nhưng khi dữ liệu đạt hàng trăm triệu bản ghi thì thời gian truy cập và bộ nhớ cần thiết trở thành bottleneck. Bằng cách áp dụng Bloom filter – cấu trúc xác suất với mảng bit và một số hàm băm – hệ thống có thể trả lời câu hỏi trong thời gian hằng số với bộ nhớ chỉ vài megabyte, dù có khả năng trả về kết quả dương giả (false positive) nhỏ. Điều đáng học là Bloom filter cho đổi lấy một xác suất sai nhỏ để đạt tốc độ và hiệu quả bộ nhớ cao, vì vậy trong các hệ thống quy mô lớn thường kết hợp nó với bước kiểm tra lại chính xác để loại bỏ lỗi dương giả. Ví dụ cụ thể, Instagram, Google và nhiều dịch vụ cao tải sử dụng cấu trúc này để giảm latency trong các thao tác kiểm tra thành viên như username, từ chối spam hoặc truy cập cache.

Bloom Filters giúp bạn hiểu cách các hệ thống quy mô lớn như Instagram giải quyết bài toán kiểm trùng dữ liệu hiệu quả.

How to Build API Documentation From Scratch [A Roadmap for Technical Writers]

Bài viết mô tả quá trình xây dựng tài liệu API công khai từ zeros cho một sản phẩm thực, bắt đầu bằng việc thu thập yêu cầu từ đội phát triển và xác định phạm vi endpoints cần документировать. Nguyên nhân kỹ thuật chính là sự thiếu một mô tả chuẩn hóa, dẫn đến việc nhóm phải viếtруч OpenAPI/Swagger specification bằng tay trước khi tạo ra tài liệu. Sau khi có file spec, tác giả sử dụng công cụ như Redoc hoặc Stoplight để render HTML, đồng thời tích hợp Postman collection và các ví dụ mã trong các ngôn ngữ như JavaScript, Python và Go để tăng tính thực tiễn. Hệ quả là thời gian tích hợp API của khách hàng giảm khoảng 30% và số ticket hỗ trợ liên quan đến việc hiểu endpoint giảm hơn một nửa trong vòng ba tháng sau khi tài liệu được công bố. Điều đáng học là nên bắt đầu bằng việc viết spec OpenAPI, giữ nó trong kho Git để có thể version control, tự động hóa quá trình build qua CI/CD và luôn tham khảo phản hồi từ các developer thực tế để cải tiến liên tục.

Bài viết này cung cấp lộ trình chi tiết để xây dựng tài liệu API từ đầu, giúp người viết kỹ thuật chuyển từ tài liệu giả định sang tài liệu thực tế cho sản phẩm thật.

Junior engineers are skipping straight to architect-level thinking

Các kỹ sư junior ngày nay sử dụng công cụ AI để tạo mã nguồn và triển khai chúng nhanh hơn …

System Design Explained: APIs, Databases, Caching, CDNs, Load Balancing & Production Infra

Bài viết giải thích thiết kế hệ thống từ đơn giản (máy chủ đơn) đến phức tạp (hàng triệu người dùng), bao gồm API, cơ sở dữ liệu, caching, CDN, load balancing và hạ tầng sản xuất.

Bài viết giúp bạn hiểu rõ cách xây dựng cơ sở hạ tầng thực tế từ những nguyên tắc cơ bản nhất, từ đó tránh những sai lầm thường gặp khi mở rộng hệ thống khi còn mới mẻ.

(comic) Tie initiatives to P&L

Bài viết là bộ truyện tranh ngắn intitulé "Tie initiatives to P&L", mô tả cách các dự án trong doanh nghiệp liên hệ trực tiếp đến báo cáo lãi lỗ. Nguyên nhân kỹ thuật là tác giả sử dụng hình vẽ đơn giản, đối thoại ngắn gọn và màu sắc restrained để minh họa các khái niệm tài chính mà không cần biểu đồ phức tạp. Hệ quả là người đọc, đặc biệt là lập trình viên hoặc quản lý dự án, có thể nhanh chóng nắm được tác động của quyết định kỹ thuật đến doanh thu và chi phí mà không phải đọc tài liệu tài chính dài. Điều đáng học là việc kết hợp nghệ thuật truyện tranh với giải thích P&L giúp tăng khả năng ghi nhớ và truyền đạt ý tưởng giữa các bộ phận khác nhau. Nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc, đây là một nguồn tài liệu ngắn gọn, sáng tạo để làm quen với cách các iniciativa công nghệ được đo lường qua lợi nhuận.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách liên kết sáng kiến kỹ thuật với lợi nhuận doanh nghiệp.

You should never be angry at work

Bài viết bắt đầu bằng việc chia sẻ kinh nghiệm cá nhân của tác giả về việc tránh cho phép giận dữ ảnh hưởng đến quyết định trong môi trường công nghệ. Ông giải thích rằng giận dữ thường xuất hiện khi các mục tiêu sprint không thực tế, khi phản hồi mã nguồn bị bỏ qua hoặc khi các cuộc họp hàng ngày trở thành nơi chia lỗi. Những cơn giận này không chỉ làm giảm khả năng tập trung mà còn tăng nguy cơ lỗi trong code review và làm giảm độ tin cậy của hệ thống CI/CD. Tác giả khuyên nên áp dụng các kỹ thuật như nghỉ ngắn sau mỗi 90 phút làm việc, sử dụng công cụ theo dõi cảm xúc (ví dụ: Moodnotes) và thiết lập các chuẩn mực phản hồi xây dựng trong retrospectives để chuyển đổi năng lượng tiêu cực thành hành động cải tiến. Cuối cùng, bài viết nhấn mạnh rằng việc nhận ra và xử lý giận dữ sớm giúp duy trì sự ổn định của đội ngũ và bảo vệ chất lượng sản phẩm phần mềm.

Bài viết này giúp lập trình viên giữ được sự bình tĩnh và chuyên nghiệp trong môi trường làm việc đầy áp lực, từ đó cải thiện hiệu suất và mối quan hệ đồng nghiệp.