Understanding the CAP Theorem: Consistency, Availability, and Partition Tolerance in System Design

(comic) Flexible working hours

Bối cảnh: một loạt các strip ngắn về văn phòng, tiêu đề (comic) Flexible working hours, tập trung vào cách làm việc linh hoạt. Nguyên nhân: các tác giả dùng phương pháp vẽ nhanh, kết hợp hình ảnh và văn bản để truyền tải thông điệp, thường dùng coffee làm nguồn cảm hứng. Hệ quả: người đọc nhận ra lợi ích của thời gian làm việc linh hoạt, giảm áp lực và tăng sáng tạo. Điều đáng học: việc kết hợp yếu tố sáng tạo như love và coffee vào sản phẩm giúp tăng cường sự gắn kết với người dùng.

Những truyện tranh về giờ làm việc linh hoạt sẽ mang đến cho bạn góc nhìn hài hước và thực tế về cách cân bằng giữa công việc và cuộc sống.

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 …

How to Check Idempotency and Duplicates of Requests in Web Applications

Trong quá trình phát triển web application, việc kiểm tra idempotency và request duplicates là cần thiết để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định. QA teams cần xác định các endpoint nơi việc thực thi trùng lặp có thể làm thay đổi trạng thái business, đặc biệt với các API như POST /orders hay PUT /user_profile. Việc không xử lý idempotency có thể dẫn đến duplicate transactions, ví dụ như việc trừ tiền tài khoản hai lần khi gửi request đến /payment endpoint. Các kỹ thuật như sử dụng idempotency key hoặc version identifiers giúp ngăn chặn vấn đề này, nên được tích hợp trong giai đoạn thiết kế API. Bài viết cung cấp các phương pháp test cụ thể để phát hiện và xử lý các vấn đề idempotency, giúp tránh các lỗi nghiêm trọng trong production.

Bài viết này giúp lập trình viên xác định các điểm kết thúc trong ứng dụng web cần kiểm tra tính đảm bảo để tránh lỗi trùng lặp ảnh hưởng đến trạng thái kinh doanh.

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.

Cancelation Terminology

Bối cảnh là khi thiết kế hệ thống đa luồng hoặc dịch vụ mạng cần có cách dừng tác vụ một cách rõ ràng để tránh tình trạng treo hoặc rò rỉ tài nguyên. Synchronous cancelation nghĩa là luồng gọi sẽ chờ cho tới khi tác vụ bị dừng hoàn toàn trước khi tiếp tục thực hiện, do đó có thể gây block nếu tác vụ không phản hồi nhanh. Asynchronous cancelation ngược lại, tác vụ bị dừng ngay lập tức mà không chờ hoàn thành, có nguy cơ để tài nguyên như bộ nhớ hoặc khóa không được giải phóng đúng cách. Graceful shutdown cho phép tác vụ hoàn thành công việc hiện tại, giải phóng tài nguyên rồi mới dừng, vì vậy thường được dùng khi cần tắt dịch vụ một cách an toàn. Bài học là phải phân biệt rõ ba cách này và chọn механизм phù hợp với yêu cầu về độ tin cậy, hiệu suất và khả năng hồi phục của hệ thống.

Bài viết này giúp lập trình viên phân biệt rõ ràng giữa các khái niệm hủy bỏ đồng bộ, không đồng bộ và đóng gọn mượt mà, tránh nhầm lẫn trong thiết kế hệ thống.