adam bien's blog

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.

Guides, reimagined: categories, search, and improved navigation

Quarkus, được mô tả là framework Java siêu tốc và siêu nhỏ, vừa công bố bản cập nhật hướng dẫn sử dụng mới. Bản cập nhật này chia sách thành các danh mục rõ ràng, tích hợp công cụ tìm kiếm toàn văn và thiết kế lại thanh điều hướng để truy cập nhanh. Nguyên nhân kỹ thuật là hệ thống tài liệu trước đây bị phân mảnh và thiếu phân loại, khiến việc tìm kiếm thông tin tốn thời gian. Sau khi triển khai, các nhà phát triển báo cáo giảm thời gian tra cứu và tăng hiệu suất làm việc với Quarkus. Điều này cho thấy việc đầu tư vào cấu trúc tài liệu và khả năng tìm kiếm là yếu tố then chốt để nâng trải nghiệm sử dụng framework.

Bài viết hướng dẫn cải thiện điều hướng và khám phá tài liệu Quarkus giúp lập trình viên Java tiết kiệm thời gian tìm kiếm thông tin cần thiết.

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 …

Spring Boot Tips: Easiest Way To Provide Environment Variables

Spring Boot cung cấp khả năng cấu hình bên ngoài qua nhiều nguồn như file properties, YAML, biến môi trường và đối số dòng lệnh. Tuy nhiên trong quá trình phát triển local, việc xác định nơi đặt các biến môi trường thường gây khó khăn vì xuất chúng vào .bashrc hoặc .zshrc làm ảnh hưởng tới mọi phiên terminal. Cách đặt trong IDE cũng không lý tưởng khi mỗi cấu hình chạy và mỗi nhà phát triển phải lặp lại cùng một thiết lập. Điều này dẫn tới cấu hình không nhất quán, làm ô nhiễm môi trường shell và tốn thời gian để đồng bộ giữa các thành viên zespołu. Bí quyết đơn giản là tạo một file nhỏ trong thư mục dự án (ví dụ .env) để Spring Boot tự động nạp biến môi trường chỉ cho môi trường dev local, không ảnh hưởng tới các phiên khác.

Bài viết cung cấp giải pháp đơn giản nhất để quản lý biến môi trường trong khi phát triển với Spring Boot.

MCP Logging in Spring AI

Spring AI giới thiệu cơ chế logging cho MCP (Model Context Protocol) trên cả server và client. Ghi log trong Spring AI MCP được thực hiện thông qua class McpLogger với các mức độ log khác nhau như TRACE, DEBUG. Việc implement logging này giúp tracking các request/response giữa server và client một cách chi tiết. Nếu bạn đang xây dựng ứng dụng AI sử dụng Spring AI và MCP, việc hiểu cơ chế logging này rất quan trọng để debug và tối ưu hiệu năng.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách triển khai và sử dụng MCP logging trong Spring AI để giám sát hiệu năng và gỡ lỗi hệ thống AI.

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).

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.