The Maven Build Cache in Practice · Maarten on IT

The Feature Flag Graveyard: How a Safety Net Becomes Technical Debt

Các flag feature không được dọn dẹp sẽ biến thành technical debt nghiêm trọng, làm tăng …

How to Test an API Without a Frontend

Khi chưa có giao diện người dùng, bạn có thể kiểm tra API trực tiếp bằng bốn phương pháp khác nhau. Bài viết hướng dẫn sử dụng Postman, curl, HTTPie và Python requests để thực hiện các API call cơ bản, sau đó biến thử nghiệm đầu tiên thành bộ kiểm tự động chạy trong CI. Các công cụ này giúp phát hiện lỗi endpoint, xử lý response và xác thực data trước khi xây dựng frontend. Bài hướng dẫn chi tiết cách thiết lập test suite cho API, biến request đơn giản thành quy trình kiểm tra tự động hóa trong môi trường CI.

Bài này giúp bạn kiểm tra API ngay cả khi chưa có giao diện người dùng, biến yêu cầu đầu tiên thành bộ kiểm tự động chạy trong CI.

Improving First Request Latency in Java Spring Application

Tối ưu hóa latency của request đầu tiên trong ứng dụng Java Spring là vấn đề quan trọng với thời gian khởi động ứng dụng lên tới 12-15 giây. Nguyên nhân chính nằm ở cơ chế dependency injection và lazy initialization của Spring container khi tải các bean. Điều này gây ra độ trễ đáng kể cho request đầu tiên, ảnh hưởng trải nghiệm người dùng. Giải pháp bao gồm sử dụng Spring Boot 3.x với cải tiến khởi động, áp dụng eager initialization cho các bean quan trọng, và triển khai warm-up mechanism trước khi tiếp nhận traffic thực tế.

Bài viết này giúp giảm độ trễ của yêu cầu đầu tiên trong ứng dụng Java Spring.

Help us stabilize environment variable context propagation

Bối cảnh: Các hệ thống như workflow runner hoặc batch processing tạo ra chuỗi tiến trình con mà trace không luôn đi xuyên qua ranh giới mạng. Nguyên nhân kỹ thuật: Thiếu cơ chế chia sẻ truyền tải thông tin trace qua các biên giới này khiến các span từ từng tiến trình kết thúc ở các trace riêng lẻ. Hệ quả: Context propagation - cơ chế mang thông tin từ dịch vụ này sang dịch vụ khác - trở nên quan trọng, bao gồm trace identifiers và span identifiers để các span mới tham gia cùng trace. Điều đáng học: Context propagation còn có thể mang theo baggage - các cặp khóa-giá trị do ứng dụng định nghĩa được truyền xuống các công việc hạ nguồn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách đảm bảo việc truyền ngữ cảnh thông qua biến môi trường để duy trì tính nhất quán trong hệ thống phân tán và quy trình liên tục.

I moved all my side projects off GitHub to Forgejo, and my workflow stayed exactly the same

Di chuyển tất cả side projects từ GitHub sang Forgejo giúp giảm một dependency, tự do kiểm soát source code nhưng tự chịu trách nhiệm vận hành server. Quy trình làm việc không hề thay đổi nhờ Forgejo hỗ trợ đầy đủ Git protocol, GitHub API và webhooks. Việc hosting riêng trên máy chủ với Forgejo cung cấp thêm quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu. Lập trình viên nên cân nhắc Forgejo khi muốn giảm phụ thuộc vào dịch vụ cloud lớn mà không muốn thay đổi workflow hiện tại.

Bài viết này giúp lập trình viên giảm sự phụ thuộc vào nền tảng tập trung bằng cách chuyển sang Forgejo mà không làm gián đoạn quy trình làm việc hiện tại.

No Database Operations Found: What Writing a Spring Boot Analyzer Taught Me About Spring

Bạn đang tìm hiểu Spring Boot nhưng gặp khó khăn khi theo dõi luồng dữ liệu giữa các endpoint? Tác giả đã xây dựng một static analyzer trong 4 tháng để giải quyết vấn đề này. Công cụ phân tích tĩnh của anh ấy quét toàn bộ codebase Spring Boot, phát hiện ra 30% trường hợp truy cập database không được ghi nhận trong annotation như @Transactional. Sau khi chạy thử nghiệm trên 12 dự án mã nguồn mở, kết quả cho thấy 65% lỗi tiềm ẩn liên quan đến việc thiếu truy vấn database trong luồng xử lý. Điều đáng chú ý là Spring Data JPA thường ẩn đi các truy vấn N+1, khiến developer không nhận ra hiệu suất kém. Nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc, hãy xem xét kỹ thuật static analysis kết hợp với Spring AOP để hiểu sâu hơn về luồng dữ liệu trong ứng dụng.

Bài viết chia sẻ kinh nghiệm quý báu về phân tích code Spring Boot qua dự án xây dựng static analyzer giúp theo dõi tác động khi thay đổi endpoint.

Quarkus 3.39.4 - Maintenance release

Quarkus 3.39.4 là bản bảo trì sửa lỗi quan trọng cho framework Java Supersonic Subatomic. Bản patch này tập trung khắc phục vấn đề memory leak trong extension Hibernate ORM khi sử dụng second-level cache với Infinispan. Việc sửa lỗi này giúp tăng hiệu suất và giảm tiêu thụ tài nguyên cho các ứng dụng enterprise sử dụng stack Quarkus. Bạn nên đọc nếu đang triển khai Quarkus với Hibernate ORM và Infinispan để đảm bảo ứng dụng hoạt động ổn định.

Phiên bản bảo trì Quarkus 3.39.4 mang lại những sửa lỗi quan trọng và cải thiện đáng kể hiệu suất ứng dụng Java.