Topic

#performance

Latest developer news about performance, summarized in Vietnamese by AI.

Baeldung1 Hot8 min4 h agoAI

Performance Improvements in JDK 26

JDK 26 mang đến những cải thiện hiệu năng đáng chú trọng, đặc biệt với việc Virtual Threads trở thành tính năng ổn định. Thời gian khởi tạo các virtual thread giảm 30% nhờ cấu trúc internal fork-join pool được tối ưu hóa. ConcurrentMap.put() giờ đây nhanh hơn 25% với cải tiến đến từ stripe locking mechanism. Bộ nhớ tiêu thụ cho các giao tiếp giữa thread trong Structured Concurrency giảm 40%. Những thay đổi này cho thấy JDK đang tập trung mạnh vào cải thiện hiệu năng đa luồng mà không ảnh hưởng đến khả năng tương thích với mã nguồn cũ.

JDK 26 mang những cải tiến hiệu năng quan trọng giúp lập trình viên tối ưu ứng dụng Java tốt hơn.

#performance

Daily DevOps & .NET24 Hot13 min2 d agoAI

What Actually Changed Inside the .NET 11 JIT Compiler — Daily DevOps & .NET

.NET 11 RC JIT Compiler đã được nâng cấp đáng kể với guarded devirtualization cho phép tối ưu hóa gọi phương thức ảo, cùng escape analysis được mở rộng để tối ưu bộ nhớ. Trình biên dịch này cũng cải tiến layout của delegate, giảm chi phí tạo đối tượng và loại bỏ bounds-check một cách thông minh hơn. Những thay đổi này giúp tăng hiệu suất thực thi lên đến 15% trong các ứng dụng sử dụng delegate và nhiều đối tượng. Lập trình viên nên đọc bài gốc để hiểu rõ từng kỹ thuật như Escape Analysis và Bounds-Check Elimination, từ đó tối ưu code tốt hơn.

Bài viết tiết lộ những thay đổi nội bộ quan trọng trong trình biên dịch JIT .NET 11 giúp tăng hiệu năng ứng dụng .NET của bạn.

#performance

Go1 Hot17 min13 h agoAI

Platform-independent SIMD in Go

Go 1.27 giới thiệu API SIMD độc lập platform dưới dạng experimental. Go sử dụng package internal/cpu để detect instruction sets như AVX-512 hay NEON mà không require inline assembly. API này cung cấp các intrinsic cho các operation vector như add, multiply, shuffle với 64-element vectors. Hệ quả là lập trình viên Go có thể viết code hiệu năng cao mà không cần lo về platform-specific code. Điều đáng học là cách Go giải quyết bài toán vector computing một cách an toàn mà vẫn giữ được tính portable.

Bài này giúp lập trình viên Go khai thác sức mạnh xử lý song song trên nhiều nền tảng không phụ thuộc vào kiến trúc cụ thể.

#performance #hardware

Awesome Go29 Hot20 min7 d agoAI

A Million Go Map Entries Take 38MB, Not 16MB

Bối cảnh là cấu trúc map mới trong Go chiếm nhiều bộ nhớ hơn dự kiến. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách Go xử lý collision bucket, mỗi entry đều phải lưu trữ hash value 8 bytes dù không cần thiết cho tìm kiếm. Hệ quả là 1 triệu entries trong Go map chiếm tới 38MB thay vì 16MB như kỳ vọng, gây lãng phí tài nguyên đáng kể. Điều đáng học là bài viết phân tích chi tiết cách tối ưu bộ nhớ trong Go map, giúp lập trình viên hiểu rõ trade-off giữa performance và memory usage khi sử dụng hash table trong Go.

Bài viết tiết lộ lý do tại sao cấu trúc Go map mới chiếm dụng bộ nhớ nhiều hơn so với dự kiến.

#performance #go

ESLint16 Hot3 min6 d agoAI

ESLint v10.11.0 released

ESLint phiên bản 10.11.0 đã được phát hành, đây là công cụ linting có khả năng mở rộng và cấu hình để phát hiện và báo cáo các mẫu mã trong JavaScript. Phiên bản mới này tập trung vào cải thiện hiệu suất và trải nghiệm người dùng với các tính năng mới như auto-fix cho nhiều quy tắc phổ biến. ESLint giúp duy trì chất lượng code một cách dễ dàng nhờ hệ thống quy tắc linh hoạt và khả năng tùy chỉnh cao. Với hơn 50 quy tắc tích hợp sẵn và hỗ trợ plugins từ cộng đồng, ESLint trở thành công cụ không thể thiếu cho các dự án JavaScript quy mô lớn.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật các tính năng mới và cải tiến trong ESLint v10.11.0 giúp nâng cao chất lượng code JavaScript.

#javascript #performance

Astro45 Hot4 min16 d agoAI

Affordable and Fast Migration

Evil Martians đã hoàn thành migration từ Gatsby sang Astro trong chỉ 9 ngày mà không cần viết lại bất kỳ React component nào. Họ tận dụng tính năng Islands Architecture của Astro để giữ nguyên giao diện người dùng hiện có. Quy trình này giảm 60% bundle size và cải thiện tốc độ tải trang lên tới 70%. Học hỏi từ bài viết, lập trình viên có thể áp dụng migration strategy tương tự bằng cách sử dụng adapter cho framework hiện tại và tận dụng tính năng server-side rendering của Astro.

Bài viết tiết lộ bí quyết di chuyển dự án Gatsby sang Astro chỉ trong chín ngày mà không cần viết lại bất kỳ React component nào.

#react #performance

Medium54 Hot5 min20 d agoAI

We Fixed N+1 With Eager Loading. Memory Usage Tripled.

Bài viết mô tả việc đội phát triển gặp vấn đề N+1 khi truy vấn danh sách đối tượng và quyết định áp dụng eager loading để giảm số lượng query. Sau khi bật eager loading, tổng số query giảm từ 801 xuống chỉ một câu SQL duy nhất. Tuy nhiên, câu query duy nhất này trả về lượng dữ liệu lớn hơn khả năng bộ nhớ của ứng dụng, khiến mức sử dụng RAM tăng lên gấp ba lần so với trước khi tối ưu. Kết quả là, mặc dù hiệu suất về số lượng query cải thiện, ứng dụng dễ gặp lỗi out‑of‑memory hoặc trễ do việc xử lý khối dữ liệu lớn. Bài học là khi tối ưu N+1 cần cân bằng giữa giảm query và kiểm soát lượng dữ liệu được tải, ví dụ qua việc chọn trường cụ thể, sử dụng pagination hoặc batch loading thay vì eager loading toàn bộ liên kết.

Bài viết này dạy bài học quý giá rằng tối ưu hóa database không lúc nào cũng tốt nếu không cân nhắc đến giới hạn tài nguyên hệ thống.

#performance

Awesome Java Newsletter25 Hot4 min14 d agoAI

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.

#performance #java

Armin Ronacher29 Hot3 min1 mo agoAI

Fast and Hard Code

LLM đang thay đổi cách lập trình viên chọn ngôn ngữ khi viết code, vì chúng tạo ra đoạn mã nhanh hơn trong các ngôn ngữ bậc cao như Python và JavaScript. Nguyên nhân kỹ thuật là các mô hình đã được huấn luyện chủ yếu trên kho mã nguồn mở dominer bởi những ngôn ngữ này, khiến chúng hiểu và sinh ra cú pháp chính xác hơn so với C++ hoặc Rust. Khi dựa vào LLM, nhóm phát triển có xu hướng ưu tiên các ngôn ngữ mà mô hình hỗ trợ tốt, dù chúng có thể không tối ưu về thời gian thực hiện hoặc mức tiêu thụ bộ nhớ. Hệ quả là các dự án cần hiệu suất cao có thể bị lãng phí thời gian do việc dịch sang ngôn ngữ thấp hơn trở nên khó khăn và tốn lực. Bài học là trước khi quyết định ngôn ngữ, cần cân bằng giữa mức độ hỗ trợ của LLM và yêu cầu về hiệu suất thực tế của sản phẩm.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách lựa chọn ngôn ngữ lập hiệu quả khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

#performance #rust

Typescript119 Hot21 min2 mo agoAI

Announcing TypeScript 7.0

TypeScript 7.0 ra mắt phiên bản biên dịch gốc bằng Go, cải thiện tốc độ build lên 8–12 lần và giảm đáng kể bộ nhớ sử dụng. Tính năng mới bao gồm kiểm tra kiểu song song, chế độ --watch được tái thiết kế, và hỗ trợ đầy đủ LSP cho trình soạn thảo. Phiên bản này loại bỏ các tùy chọn lỗi thời như es5, baseUrl, AMD/UMD, nhưng chưa tương thích với các framework nhúng do thiếu API lập trình.

Nếu bạn đang phát triển với TypeScript và muốn tối ưu hóa hiệu suất cho dự án, từ bỏ các tính năng cũ và nâng cấp công cụ tích hợp với IDE, hãy đọc để cập nhật những thay đổi quan trọng trong phiên bản mới nhất.

#performance #typescript #golang

DoltHub Blog43 Hot9 min1 mo agoAI

Doltgres is as Fast as MySQL is Slow

Doltgres đã đạt hiệu suất tương đương MySQL nhờ những tối ưu hóa gần đây.

Lập trình viên muốn tối ưu ứng dụng database cho hiệu suất cao và khả năng mở rộng nhanh chóng nên đọc bài này để khám phá cách Doltgres vượt trội so với MySQL trong các trường hợp sử dụng thực tế.

#performance #golang #postgresql

freeCodeCamp29 Hot32 min1 mo agoAI

High-Frequency Real-Time Data in React: From Ring Buffers to OffscreenCanvas

React xử lý hàng nghìn điểm dữ liệu mỗi giây không hiệu quả, từ ring buffers đến OffscreenCanvas cần được tối ưu hóa.

Bài này hướng dẫn bạn xử lý dữ liệu thời gian thực tần suất cao trong React bằng kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất như Ring Buffer và OffscreenCanvas.

#webdev #react #performance

Laravel News14 Hot1 min29 d agoAI

Compile PHP to Native Binaries with TypePHP

TypePHP là trình biên dịch AOT open-source từ Swoole, giúp biến source code PHP thành binary native, extension hoặc shared libraries. Công nghệ này giải quyết hạn chế hiệu năng của PHP vốn được biên dịch động runtime bằng cách chuyển code thành native code trước khi thực thi. Kết quả là ứng dụng PHP chạy nhanh hơn đáng kể, giảm thời gian khởi động và giảm memory footprint. Các lập trình viên làm việc với PHP nên cân nhắc TypePHP nếu đang gặp vấn đề về hiệu năng, đặc biệt với các ứng dụng cần start time nhanh và sử dụng nhiều memory.

TypePHP giúp bạn tăng hiệu suất và bảo mật mã PHP biên dịch thành tệnh thực thi gốc.

#performance #php

ITNEXT35 Hot28 min1 mo agoAI

15 Advanced C# Mistakes You’re Probably Still Making

Bài viết chỉ ra 15 lỗi nâng cao thường gặp trong lập trình C# mà nhiều lập trình viên vẫn mắc phải.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh những lỗi nâng cao trong C# gây ra hiệu suất kém, code khó bảo trì và các vấn đề an toàn dữ liệu mà nhiều người vẫn thường mắc phải mà không biết.

#performance #.net #c#

DuckDB41 Hot1 min2 mo agoAI

Announcing DuckDB 1.5.5

Phiên bản DuckDB 1.5.5 vừa được phát hành với các bản sửa lỗi và cải thiện hiệu suất.

Nếu bạn làm việc với cơ sở dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu, DuckDB 1.5.5 là phiên bản mới nhất giúp tối ưu hóa hiệu suất và sửa lỗi trong các nhiệm vụ xử lý lớn, đặc biệt là khi làm việc với dữ liệu lớn và các thao tác SQL phức tạp.

#performance #backend #duckdb

Syncfusion24 Hot9 min1 mo agoAI

React Compiler Explained: Do You Still Need useMemo, useCallback, and React.memo?

React Compiler tự động tối ưu hóa memoization trong React, giảm nhu cầu sử dụng thủ công useMemo, useCallback và React.memo trong nhiều trường hợp. Tuy nhiên, những công cụ này vẫn hữu ích khi cần kiểm soát chặt chẽ hiệu suất hoặc xử lý logic phức tạp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách React Compiler thay đổi cách hoạt động của memoization trong ứng dụng, giúp xác định khi nào nên sử dụng useMemo, useCallback, hay để tối ưu hiệu suất mà không phải tùy tiện.

JS Dev Space68 Hot8 min3 mo agoAI

35 React Interview Questions Senior Developers Still Get Wrong

Bài viết cung cấp 35 câu hỏi phỏng vấn React dành cho senior developer, xoay quanh các chủ đề như rendering behavior, hooks (useState, useRef, useEffect, useLayoutEffect), tính năng React 19 (Actions, useOptimistic, React Compiler), Server Components, tối ưu hiệu suất, quản lý state, React Router và testing. Mỗi câu hỏi đi kèm ví dụ code thực tế và giải thích chi tiết, tập trung vào hiểu bản chất React thay vì ghi nhớ API.

Lập trình viên senior cần đọc bài này để khắc phục lỗi thường gặp trong các câu hỏi thực tế về React—không chỉ là nhớ kỹ thuật mà là hiểu sâu về cơ chế hoạt động, từ rendering đến các tính năng mới nhất như Server Components và React Compiler, giúp họ ứng dụng kiến thức một cách chính xác trong công việc.

#javascript

Hacker News20 Hot8 min1 mo agoAI

Why you might want to build your WebApp in Canvas instead of HTML

Các công ty lớn như Google, Microsoft và Canva thường sử dụng phần tử HTML Canvas thay vì DOM cho các ứng dụng web đòi hỏi hiệu suất cao nhờ khả năng xử lý không gian làm việc vô hạn, lưới phóng to, bố cục z-index phức tạp. Bài viết so sánh ưu nhược điểm giữa Canvas và HTML, đồng thời giới thiệu các kỹ thuật triển khai như layered canvases, quản lý mật độ pixel, coordinate translation, hit testing và rendering tập trung với requestAnimationFrame.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Canvas vượt trội trong các ứng dụng cần hiệu suất cao như đồ họa phức tạp, zoom hoặc scroll vô hạn, và biết cách tối ưu hóa nó thay vì phụ thuộc vào DOM khi công nghệ và yêu cầu phát triển ngày càng đòi hỏi tính linh hoạt và hiệu năng cao hơn.

#webdev #javascript

Code with Mukesh20 Hot54 min1 mo agoAI

35 Senior .NET Developer Interview Questions That Actually Get Asked…

Bài viết cung cấp 35 câu hỏi phỏng vấn senior .NET kèm đáp án, dấu hiệu cảnh báo và câu hỏi tiếp nối, bao gồm các chủ đề như GC, thread pool starvation, diagnostics, được cập nhật cho .NET 10.

Bạn nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi những câu hỏi cơ bản nhưng ẩn chứa những vấn đề thực tế như quản lý bộ nhớ, vấn đề đồng bộ hóa (thread pool), và cách debug lỗi trong môi trường sản xuất, đặc biệt khi ứng tuyển vị trí senior trong .NET hiện đại.

#performance #.net

Hacker News33 Hot6 min2 mo agoAI

Postgres LISTEN/NOTIFY actually scales

Họ đã tối ưu hóa cơ chế LISTEN/NOTIFY của Postgres để xử lý 60.000 ghi dữ liệu mỗi giây trên một server duy nhất với độ trễ mili giây.

Là người phát triển hệ thống cần xử lý dữ liệu thời gian thực, bạn nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất của LISTEN/NOTIFY trong PostgreSQL để xử lý hàng triệu ghi nhập đồng thời mà vẫn giữ được độ trễ cực nhỏ.

#performance #postgresql Source

ITNEXT27 Hot15 min1 mo agoAI

Benchmark, Profile, Prove: A 12x Go Performance Win

Bài viết trình bày cách benchmark, phân tích hiệu suất bằng pprof và chứng minh cải thiện tốc độ 12 lần trong Go bằng công cụ benchstat, thông qua trường hợp thực tế là plugin Kafka cho Grafana.

Là người phát triển Go, bạn nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hiệu suất thực tế bằng cách sử dụng các công cụ như benchmark, profile và pprof, giúp bạn xác định và giải quyết điểm cản trở hiệu năng trong ứng dụng Grafana Kafka plugin với kết quả cụ thể là tăng tốc 12 lần.

#performance #golang

Medium16 Hot14 min1 mo agoAI

Why React.memo Doesn’t Fix Most Performance Problems (And What Senior Engineers Do Instead)

React.memo thường bị hiểu nhầm là giải pháp tối ưu hiệu suất phổ biến trong React, nhưng nó thường thất bại trong môi trường sản xuất. Các kỹ sư React có kinh nghiệm thay vào đó tập trung vào những kỹ thuật nâng cao hơn để xây dựng ứng dụng nhanh và có khả năng mở rộng.

Bạn sẽ hiểu cách React.memo chỉ là một công cụ nhỏ trong bộ công cụ của lập trình viên chuyên nghiệp, và thực tế, để tối ưu hiệu suất ứng dụng React, bạn cần biết những chiến lược thực tế hơn như cách quản lý state, batching update, hoặc sử dụng các công cụ như Suspense và Code Splitting.

#react #performance

Platformatic1 Hot10 min9 d agoAI

Platformatic Memcached: A Faster Client for Node.js

Platformatic giới thiệu memcached client cho Node.js với hiệu năng vượt trội. Không phụ thuộc vào thư ngoài nào (zero dependencies), client này hỗ trợ request pipelining giúp xử lý đồng thời nhiều yêu cầu. Trong điều kiện thử nghiệm, đạt tốc độ hơn 350,000 SET operations mỗi giây. Đây là giải pháp tối ưu cho ứng dụng Node.js cần hiệu năng cao với memcached.

Khách hàng Node.js nên đọc bài này để biết về Platformatic Memcached, client memcached hiệu suất cao không có phụ thuộc với khả năng xử lý hơn 350,000 lệnh SET mỗi giây.

#performance #nodejs

Inside Java1 Hot2 min21 d agoAI

Acceleration of Curve25519 Field Operations with Java Software and Intrinsics

JDK 27 và JDK 28 early-access đã tối ưu hoá các phép toán trường Curve25519, nền tảng cho X25519 key agreement, Ed25519 signatures và giao thức TLS 1.3 hybrid key exchange X25519MLKEM768. Trong JDK 27 build 14, việc thay đổi cấu trúc dữ liệu nội bộ tăng kích thước giúp throughput tăng 27‑54% trên các thuật toán đó. JDK 28 build 5 bổ sung intrinsics cho kiến trúc x86_64 và AArch64, mang lại thêm 7‑20% tùy thuộc vào nền tảng và thuật toán cụ thể. Những cải tiến này được áp dụng tự động khi ứng dụng sử dụng API JCE như KeyAgreement, Signature và KeyPairGenerator cũng như JSSE trong TLS 1.3. Vì vậy, các chương trình Java không cần thay đổi mã cũng nhận được hiệu năng tốt hơn mà không cần cấu hình thêm.

Nếu bạn làm việc với cryptography X25519/Ed25519 trong ứng dụng Java, đặc biệt là TLS 1.3 hoặc các giải pháp an ninh hiện đại, hiểu về cách JDK 27/28 tăng tốc Curve25519 sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất của ứng dụng của bạn ngay từ phiên bản hiện tại mà không cần thay đổi mã.

Awesome Elixir1 Hot1 min14 d agoAI

Beam Bots

Resilient Robotics giới thiệu Beam Bots - framework xây dựng robot fault-tolerant bằng Elixir với declarative DSL, OTP supervision và real-time control. Framework này tận dụng tính năng fault-tolerance của Erlang/OTP để robot tự phục hồi sau lỗi mà không cần can thiệp. Hệ thống sử dụng supervision trees để quản lý các process, đảm bảo robot tiếp tục hoạt động ngay cả khi một component gặp sự cố. Điểm đáng học là cách tiếp cận functional programming giúp quản lý state phức tạp trong môi trường real-time mà không gây race condition.

Beam Bots giúp lập trình viên xây dựng robot có khả năng chống lỗi cao bằng cách sử dụng Elixir và OTP supervision.

#webdev #performance #authentication

PHPUnit Expert2 Hot23 min23 d agoAI

How PHP generates machine code

PHP JIT không được kích hoạt trong cài đặt mặc định, vì nó phải thực thi đủ lâu để bù đắp chi phí biên dịch. Trên bộ test gồm 177 test cases, function JIT thua cuộc do không bù được thời gian biên dịch. Trong khi đó, tracing JIT chứng tỏ hiệu quả khi thời gian chạy đủ dài để vượt qua chi phí ban đầu. Đây là bài học quan trọng về trade-off giữa chi phí biên dịch và thời gian thực thi khi implement JIT compiler.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu khi nào nên bật JIT trong PHP để tối ưu hiệu suất ứng dụng.

#performance #php #compiler-optimization

NVIDIA Developer1 Hot14 min15 d agoAI

CUDA Toolkit 13.4 Adds Windows on Arm Support and Greater Control over Shared GPUs

CUDA Toolkit 13.4 bổ sung hỗ trợ Windows on Arm, giúp các lập trình viên tận dụng được sức mạnh của GPU NVIDIA trên nền tảng ARM. Phiên bản này mang lại kiểm soát chi tiết hơn cho shared GPUs thông qua tính năng Multi-Process Service (MPS), cho phép nhiều process chia sẻ tài nguyên hiệu quả hơn. Performance improvements đáng kể đạt được, với tốc độ xử lý tăng lên đáng kể trong các tác vụ AI và high-performance computing. Điểm đáng học hỏi là cách NVIDIA tích hợp đa nền tảng, từ traditional x86 đến ARM, chứng tỏ chiến lược phần mềm linh hoạt. Đối với lập trình viên, bản cập nhật này mở ra cơ hội tối ưu hóa ứng dụng trên nhiều kiến trúc phần cứng khác nhau.

Lập trình viên nên đọc bài này để biết về tính năng hỗ trợ Windows on Arm và kiểm soát GPU chia sẻ trong CUDA Toolkit 13.4.

#python

freeCodeCamp1 Hot20 min17 d agoAI

How a System Call Actually Works in Linux

Bài viết giải thích chi tiết cơ chế hoạt động của system call trong Linux bằng một chương trình C đơn giản sử dụng clock_gettime(). Nguyên nhân kỹ thuật là khi chương trình gọi hàm system call, CPU chuyển từ user mode sang kernel mode để thực thi yêu cầu tại kernel space. Hệ quả là mỗi lần gọi system call tạo ra một context switch tốn kém, ảnh hưởng hiệu năng ứng dụng. Điều đáng học là hiểu rõ quy trình này giúp tối ưu hóa việc sử dụng system call trong các ứng dụng hiệu năng cao, đặc biệt khi cần thực hiện nhiều lần như trong ví dụ.

Bài viết giải thích chi tiết cách thức hoạt động của system call Linux giúp lập trình viên hiểu sâu hơn về cơ chế hệ điều hành và tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng.

#linux #performance

Medium5 Hot2 min2 mo agoAI

qs-fast: a drop-in faster qs (2.3× parse, 3.8× stringify, identical output)

qs-fast là phiên bản tối ưu hóa của thư viện qs, cung cấp tốc độ parse nhanh gấp 2,3 lần và stringify nhanh gấp 3,8 lần so với bản gốc, đồng thời duy trì đầu ra giống hệt nhau. Thư viện này tương thích hoàn toàn (drop-in replacement) với qs, vốn là công cụ phân tích chuỗi truy vấn (query-string) quan trọng trong Express.js và nhiều hệ thống xử lý HTTP khác.

Lập trình viên cần đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất xử lý chuỗi truy vấn HTTP bằng một giải pháp thay thế nhanh gọn hơn, giúp giảm thời gian xử lý lên đến 3,8 lần khi chuyển đổi chuỗi, đặc biệt quan trọng trong ứng dụng có lưu lượng truy vấn cao.

#javascript #performance

DEV1 Hot11 min18 d agoAI

I Built a Version Bump Tool in Rust That Is 10,000x Faster Than Its Python Counterparts.

Nhiều dự án vẫn sử dụng script Python để tăng phiên bản trong quy trình CI, nhưng việc này thường tốn giây đến phút mỗi lần chạy do overhead của interpreter và các thư viện động. Tác giả đã viết lại công cụ tăng phiên bản bằng Rust, sử dụng crate clap để phân tích tham số và semver để xử lý số phiên bản, tất cả được biên dịch thành mã máy nguyên bản. Nhờ absence of runtime và tối ưu hóa tại thời điểm biên dịch, công cụ Rust thực hiện việc tăng phiên bản nhanh hơn 10.000 lần so với các counterpart Python tương đương. Khi tích hợp vào pipeline, thời gian giảm từ vài giây xuống dưới milisecond, giúp tiết kiệm tài nguyên và tăng tốc độ phát hành. Bài học là đối với các công cụ CLI cần hiệu năng cao, việc chuyển sang Rust có thể mang lại cải tiến đáng kể mà không phải hy sinh sự dễ sử dụng.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách Rust có thể tăng tốc độ xử lý version bump lên đến 10,000 lần so với Python.

#python

Medium2 Hot18 min1 mo agoAI

Vue SSR Performance Optimization: A Complete Beginner-to-Practical Guide

Khi triển khai SSR với Vue, nhiều dự án gặp độ trễ render do tải tài nguyên không tối ưu. Nguyên nhân là cấu hình caching, streaming và hydration chưa được tối ưu, khiến quá trình hydration tốn thời gian. Hệ quả là thời gian tải trang tăng, SEO giảm và người dùng có xu hướng thoát. Để giảm latency, cần áp dụng caching hợp lý, bật streaming và tối ưu hydration. Vì vậy, nếu bạn đang cân nhắc đọc bài, hãy xem cách bài hướng dẫn áp dụng các chiến lược này để tăng tốc SSR.

Hướng dẫn tối ưu hóa hiệu suất Vue SSR này cung cấp chiến lược thực tế từ cơ bản đến nâng cao giúp tăng tốc độ ứng dụng của bạn.

#webdev #performance

Wawandco1 Hot9 min21 d agoAI

Blog: Go 1.27: The Production Features Your Team Should Be Using Now

Go 1.27 ra mắt với ba tính năng mới nhằm nâng cao hiệu suất và khả năng quan sát trong môi trường sản xuất. Goroutine leak profiler cho phép phát hiện tự động các goroutine bị treo, JSON v2 thay đổi cách mã hoá/giải mã bằng API stream và hỗ trợ tùy chỉnh encoder, trong khi size‑specialized allocation sử dụng các lớp bộ nhớ phân bổ theo kích thước đối tượng để giảm fragmentation và chi phí GC. Nhờ profiler, đội dev có thể giảm thời gian debug treo công việc từ giờ xuống phút; JSON v2 tăng tốc độ parse ở edge lên tới 30% và giảm bộ nhớ tạm; size‑specialized allocation giảm chi phí CPU cho đối tượng nhỏ khoảng 15% và giảm thời gian pausa GC. Khi áp dụng, nên bật profiler trong môi trường staging, chuyển sang JSON v2 cho các dịch vụ I/O nặng và xem xét việc điều chỉnh kích thước heap để tận dụng lớp phân bổ chuyên dụng. Việc theo dõi overhead của profiler cũng quan trọng để đảm bảo nó không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất thực tế.

Tính năng mới trong Go 1.27 giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng và cải thiện quy trình gỡ lỗi hiệu quả.

P99 Conf2 Hot5 min1 mo agoAI

P99 CONF Speaker Spotlight: Madelyn Olson

Madelyn Olson, Kỹ sư phần mềm chính tại AWS kiêm đồng sáng lập/bảo trì dự án Valkey, sẽ chia sẻ trong P99 CONF về "The Vertical Scaling…".

Là một lập trình viên muốn khám phá cách tối ưu hóa hệ thống phân tán và mở rộng dọc hiệu quả, Madelyn Olson chia sẻ kinh nghiệm thực tế từ AWS và Valkey sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về kiến trúc và kỹ thuật cho ứng dụng có thể chịu tải cao.

#performance #backend #distributed-systems

Lobsters1 Hot14 min24 d agoAI

Could Cargo's scheduler be better?

Bài viết nghiên cứu xem có thể cải thiện lịch trình của Cargo không bằng cách theo dõi syscall trong 17 dự án Rust thực tế để dựng lại đồ thị phụ thuộc và chạy lại dưới các lịch trình thay thế. Họ thử nghiệm một lịch trình b-level (bottom-level) ưu tiên các nhiệm vụ trên đường đi quan trọng, cho thấy nó vượt qua lịch trình mặc định của Cargo, giảm trung bình khoảng 8% thời gian wall tại 4 nhân và khoảng 2% tại 16 nhân, và đạt khoảng 1,3% so với mức tối ưu giả định. Thử nghiệm thêm cho thấy lịch trình này vẫn hoạt động tốt ngay cả khi ước lượng thời gian có nhiễu, và chỉ cần một bit thông tin (ngắn vs dài) hoặc chỉ dựa vào độ sâu của đồ thị cũng thường tốt hơn Cargo mặc định, mặc dù đuôi kết quả kém hơn. Kết quả gợi ý rằng việc lưu trữ một cơ sở dữ liệu cục bộ hoặc chia sẻ các cờ thời gian biên dịch của crate có thể nâng cấp lịch trình Cargo mà không cần dữ liệu thời gian chính xác.

Nghiên cứu này cho thấy một trình lập lịch đơn giản dựa trên đường dẫn phản ứng có thể tăng tốc thời gian biên dịch Rust lên đến 8% mà không cần dữ liệu thời gian chính xác.

#performance

Lobsters1 Hot12 min27 d agoAI

How I made Rustdoc 33% faster in one week

Bài viết mô tả cách tác giả phát hiện một lỗi lạ trong Rustdoc khi chạy cargo doc trên một crate lớn. Sau khi profiling, lỗi được truy vết tới việc tạo lại không cần thiết của bảng chỉ mục HTML trong mỗi lần sinh tài liệu. Việc sửa đổi chỉ một hàm trong bộ nhớ cache giảm thời gian sinh tài liệu xuống 33% so với bản gốc. Tác giả hoàn thành toàn bộ quá trình trong một tuần làm việc, không cần thay đổi cấu trúc dự án hay phụ thuộc bên ngoài. Bài học là việc kiểm tra chi tiết các bước lặp lại và sử dụng công cụ profiling có thể khám phá ra cơ hội tối ưu lớn ngay cả trong các công cụ đã được coi là ổn định.

Bài viết này tiết lộ quy trình tối ưu hiệu suất Rustdoc bằng cách xử lý lỗi tưởng chừng đơn giản.

#performance #rust

Machine Learning Mastery1 Hot7 min29 d agoAI

Learn Vectorized Thinking in Python Through Examples

Bài viết giải thích tại sao vòng lặp Python thường chậm khi xử lý dữ liệu lớn và giới thiệu cách thay thế bằng các phép toán vector hóa của NumPy. Nó trình bày từng kỹ thuật như phép toán phần tử, masking boolean, broadcasting giữa các hình dạng mảng và tổng hợp theo trục, kèm ví dụ song song giữa mã loop và mã vector hóa cho thuế, cảnh báo nhiệt độ, chuẩn hoá CTR chiến dịch và tính lương làm thêm. Các thí nghiệm cho thấy việc sử dụng NumPy có thể cải thiện đáng kể thời gian thực thi so với vòng lặp thuần Python. Bài cũng đưa ra danh sách kiểm tra để nhanh chóng nhận diện các vòng lặp có thể được vector hóa, giúp lập trình viên tối ưu hoá mã mà không thay đổi logic. Kết luận, việc áp dụng tư duy vector hóa không chỉ làm mã ngắn gọn hơn mà còn nâng đáng kể hiệu suất, đặc biệt khi làm việc với mảng đa chiều và các điều kiện phức tạp.

Bài viết này giúp lập trình viên Python tối ưu hóa hiệu suất bằng cách thay thế vòng lặp chậm bằng các thao tác vector hóa của NumPy.

#python

Real Python1 Hot1 min29 d agoAI

Python 3.15 Preview: Sampling Profiler Quiz – Real Python

Python 3.15 preview đưa ra một sampling profiler mới được tích hợp vào bản phát hành để hỗ trợ đo lường hiệu suất mà không cần thay đổi mã. Profiler hoạt động ở hai chế độ – CPU (lấy mẫu dựa trên thời gian CPU thực) và GIL (lấy mẫu khi luồng giữ GIL), cho phép chọn mức độ chi tiết tùy thuộc vào workload đa luồng hoặc đơn luồng. Người dùng có thể tạo flame graphs và heatmaps trực tiếp từ dữ liệu lấy mẫu, đồng thời có thể đính kèm profiler vào một tiến trình đang chạy để phân tích vấn đề hiệu suất thực tế mà không cần khởi động lại. Việc hiểu sự khác biệt giữa hai chế độ lấy mẫu giúp lập trình viên chọn công cụ phù hợp – CPU mode cho phân tích tổng thời gian thực thi, GIL mode để xác định điểm cạnh tranh về lock trong các ứng dụng đa luồng. Kết hợp với khả năng xuất dữ liệu định dạng phổ biến như Speedscope hoặc perfetto, sampling profiler này trở thành một công cụ nhanh chóng, ít can thiệp để tối ưu hoá mã Python 3.15.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm vững công cụ profiling mới trong Python 3.15 để tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng.

#python

PHPUnit Expert1 Hot24 min1 mo agoAI

How PHP optimises bytecode

OPcache trong PHP thường được gọi là cache nhưng thực tế nó không chỉ lưu trữ bytecode mà còn thực hiện chuỗi tối ưu hoá. Khi PHP biên dịch script, OPcache chèn mười lăm bước xử lý (passes) giữa trình biên dịch và trình thực thi để xây dựng lại bytecode. Những bước này bao gồm việc loại bỏ mã không dùng, gộp hằng số, tối ưu hoá vòng lặp và tái cấu trúc cây cú pháp. Nghiên cứu đo lường cho thấy chỉ một phần nhỏ bytecode sau các passes này còn sống sót vào thời gian chạy, phần lớn được thay đổi hoặc loại bỏ. Bài học là để hiểu hiệu suất PHP thực sự cần quan tâm đến các pass tối ưu hoá của OPcache chứ không chỉ dựa vào việc cache bytecode.

Để hiểu sâu hơn cách PHP tối ưu hoá bytecode và lợi ích thực tế của OPcache trong triển khai ứng dụng.

#performance #php

Lobsters2 Hot24 min1 mo agoAI

Rust std fs slower than Python!? No, it's hardware

Bài viết chỉ ra rằng hiệu suất chậm của thư viện std::fs trong Rust so với Python không phải do ngôn ngữ, mà chủ yếu do phần cứng (CPU, ổ đĩa) và cách tối ưu hóa hệ thống tập tin. Rust vẫn có thể đạt hiệu suất tương đương nếu được cấu hình và sử dụng đúng cách.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Rust và Python khác nhau về mặt hiệu suất hệ thống, và cách giải quyết hiệu suất thấp không phải do ngôn ngữ mà là do cấu hình phần cứng hoặc hệ thống file.

#linux #performance

Buf Blog1 Hot3 min1 mo agoAI

Protobuf-ES just got a lot faster · Buf

Protobuf-ES là thư viện JavaScript/TypeScript dùng để làm việc với Protocol Buffers, thường được tích hợp vào các dự án frontend và Node. Phiên bản v2.14 đã tối ưu hóa đường đi mã hoá và giải mã bằng cách sử dụng các hàm nội tuyến và cấu trúc dữ liệu tĩnh hơn, giảm thiểu việc cấp phát bộ nhớ trung gian. Khi serialize, tốc độ tăng lên tới 5 lần; khi parse, tăng lên tới 2 lần so với phiên bản trước, mà không cần thay đổi API hoặc thêm tùy chọn biên dịch. Cập nhật gói đơn giản (npm update protobuf-es) có thể mang lại cải thiện hiệu năng đáng kể mà không ảnh hưởng tới mã nguồn hiện tại. Điều này nhắc nhở các lập trình viên nên theo dõi phiên bản thư viện và áp dụng bản vá hiệu năng khi có sẵn.

Protobuf-ES vừa được cập nhật với hiệu suất tăng gấp 5 lần khi serialize và gấp 2 lần khi parse, giúp mã của bạn chạy nhanh hơn mà không cần thay đổi API.

#performance

8 Sync ecosystem

One account, the whole ecosystem

Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.