protobuf/benchmarks/gen_synthetic_protos.py at 336d6f04e94efebcefb5574d0c8d487bcb0d187e · protocolbuffers/protobuf

ElixirStatus1 Hot9 min5 h agoAI

Changelog — Protox v2.1.0

Protox 2.1.0 cải thiện hiệu năng đáng kể với giảm ~40% bộ nhớ và ~37% số lần reduction khi mã hóa, cùng ~30% CPU/bộ nhớ khi giải mã. Phiên bản này nâng cấp generator version lên 2, yêu cầu phải regen file cho các phiên bản cũ hơn hoặc compilation sẽ thất bại. Error handling được cải tiến với nhiều invalid field values hơn ném ra EncodingError/DecodingError, và giải mã giờ xử lý wire-type mismatches như unknown fields thay vì misparse. Phiên bản 2.0.0 đã loại bỏ JSON support, bỏ các generated functions thay bằng schema/0, và thay đổi encoding functions để trả về size cùng iodata.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật về những thay đổi quan trọng về hiệu năng và API trong Protox v2.1.0.

#backend #elixir #semantic-versioning Source

Real Python1 Hot1 min8 h agoAI

Thinking Recursively in Python Quiz – Real Python

Bài viết cung cấp bộ quiz kiểm tra khả năng tư duy đệ quy trong Python, bao gồm các khái niệm như base cases, cấu trúc dữ liệu đệ quy, duy trì trạng thái và caching kết quả. Các bài tập được thiết kế giúp lập trình viên nắm vững cách tiếp cận vấn đề thông qua hàm tự gọi chính nó. Bạn sẽ được làm việc với các ví dụ thực tế như Fibonacci và tree traversal để hiểu cách tối ưu hóa performance bằng memoization. Bộ quiz này hữu ích cho ai muốn củng cố kiến thức về đệ quy - một kỹ thuật nền tảng trong giải thuật và cấu trúc dữ liệu.

Bài kiểm tra này giúp củng cố kỹ năng tư duy đệ quy của bạn qua các bài tập thực tế về base case, cấu trúc dữ liệu đệ quy, duy trì trạng thái và caching kết quả.

#python #algorithms #recursion Source

MotherDuck97 Hot11 min9 d agoAI

Why DuckDB 2.0 is faster

DuckDB 2.0 mang lại hiệu suất vượt trội với recursive CTEs nhanh hơn tới 90x so với phiên bản 1.5.5, kiểu dữ VARIANT xử lý nhanh hơn 6x so với JSON text, và async I/O trên S3 tăng 2.4x. Sự cải thiện đến từ tối ưu hóa engine xử lý, đặc biệt là việc bổ sung cache-aware execution plan và cải thiện cách quản lý memory cho variant data. Điều này cho thấy việc hiểu cách DuckDB lưu trữ và xử lý dữ liệu (đặc biệt với variant và variant types) sẽ giúp tối ưu hóa truy vấn tốt hơn. Bài viết cung cấp những insight thực tế về cách thiết kế schema dữ liệu để tận dụng tối đa hiệu năng mới mà không cần thay đổi code ứng dụng.

DuckDB 2.0 mang đến tốc độ vượt trội với cải tiến đáng kể trong CTE đệ quy, xử lý VARIANT và I/O bất đồng bộ, giúp lập trình viên tối ưu hiệu suất truy vấn dữ liệu.

#database #backend #big-data Source

InfoQ1 Hot4 min1 d agoAI

WSO2 Releases Agent Manager as Enterprises Look to Control Growing AI Agent Sprawl

WSO2 vừa phát hành Agent Manager như giải pháp cho vấn đề AI Agent Sprawl ngày gia tăng trong doanh nghiệp. Nền tảng mã nguồn mở này cung cấp centralized governance, identity management, security controls và operational oversight cho toàn bộ hệ sinh thái AI agent. Việc thiếu kiểm soát sẽ dẫn đến rủi ro bảo mật, quản lý phân quyền và khó khăn trong việc giám sát hiệu suất. Agent Manager giúp doanh nghiệp giải quyết các thách thức này bằng cách tích hợp với các công nghệ hiện có như Kubernetes và cung cấp dashboard giám sát tập trung. Đây là giải pháp đáng cân nhắc cho tổ chức đang triển khai nhiều AI agent cần quản lý an toàn và hiệu quả.

WSO2 Agent Manager giúp doanh nghiệp quản lý và kiểm soát hệ sinh thái AI agent đang ngày càng gia tăng, giải quyết bài toán quản trị trung tâm.

#ai-agent #kubernetes #backend Source

The Polymathic Engineer1 Hot11 min1 d agoAI

You can refactor everything except your API

Coupling là yếu tố cốt lõi quyết định chất lượng API, không phải việc đặt tên. Các hàm như getUser(id) nên tránh để lộ database ID mà cần trừu tượng hóa thành getUser(userId) hoặc getUserByExternalId(externalId) để giảm coupling. API bám chặt vào implementation detail sẽ gây khó khăn khi thay đổi backend, ví dụ như khi cần thay đổi database. Bài viết nhấn mạnh việc thiết kế API tốt cần tách biệt khỏi implementation detail để dễ dàng tái cấu trúc mà không ảnh hưởng đến client.

Bài viết giúp bạn hiểu coupling thay vì naming mới là yếu tố cốt lõi khi thiết kế API hiệu quả.

#career #architecture #backend Source

gitconnected201 Hot5 min1 mo agoAI

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.

#career #backend Source

Buf Blog50 Hot11 min17 d agoAI

gRPC-Web Failed the Web · Buf

gRPC-Web được ra đời để cho phép các ứng dụng trình duyệt gọi dịch vụ gRPC mà không cần thay đổi máy chủ, nhưng nó dựa trên việc mã hóa lại payload và thường yêu cầu một proxy như Envoy để chuyển đổi giữa HTTP/1.1 của trình duyệt và HTTP/2 của máy chủ. Vì trình duyệt không hỗ trợ nguyên bản HTTP/2, gRPC-Web buộc phải sử dụng định dạng mã hóa đặc biệt và thường chỉ hỗ trợ gọi unary, khiến các tính năng streaming của gRPC bị hạn chế hoặc mất đi. Điều này dẫn đến độ trễ tăng lên, kích thước gói tin lớn hơn và khiến trình duyệt trở thành khách hàng hạng hai so với các client gốc sử dụng gRPC qua HTTP/2. Bài viết gợi ý thay vào đó các nhà phát triển nên cân nhắc sử dụng giao thức RPC gốc cho web như ConnectRPC hoặc tRPC, hoặc đơn giản là REST/GraphQL khi không cần các tính năng streaming mạnh mẽ của gRPC. Bài học là khi chọn RPC cho ứng dụng web, ưu tiên những giải pháp không cần proxy và không làm thay đổi semantics của giao thức gốc để tránh những Overshoot về hiệu suất và tính năng.

Đọc bài này để hiểu cách gRPC-Web đã bị hạn chế trong môi trường web so với gRPC truyền thống, và tìm hiểu về những lỗ hổng về an toàn và hiệu suất, cùng so sánh với các giải pháp RPC phù hợp hơn cho web như Protocol Buffers Web để tối ưu hóa ứng dụng web hiện đại.

#architecture #backend #grpc Source

ploeh blog109 Hot2 min1 mo agoAI

Why use ORMs if LLMs write code?

ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ sở dữ liệu, trong khi LLMs chỉ sinh code tiềm ẩn rủi ro lỗi, kém tối ưu và khó bảo trì. ORMs giúp chuẩn hóa truy vấn, tránh SQL injection và tối ưu hóa hiệu suất thông qua caching, điều mà code do LLM sinh ra khó đảm bảo.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ORM và SQL vẫn giữ vai trò quan trọng trong quản lý dữ liệu cơ bản, giúp tránh rủi ro lỗi và tối ưu hóa hiệu suất khi ứng dụng lớn cần kiểm soát trực tiếp dữ liệu.

#llm #backend #sql Source

protobuf/benchmarks/gen_synthetic_protos.py at 336d6f04e94efebcefb5574d0c8d487bcb0d187e · protocolbuffers/protobuf

Recommended for you

Bình luận

Changelog — Protox v2.1.0

Thinking Recursively in Python Quiz – Real Python

Why DuckDB 2.0 is faster

WSO2 Releases Agent Manager as Enterprises Look to Control Growing AI Agent Sprawl

You can refactor everything except your API

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

gRPC-Web Failed the Web · Buf

Why use ORMs if LLMs write code?

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads