Arena Allocators in C

Python 3.15

Python 3.15 đã được phát hành đi kèm các cập nhật cho công cụ Ruff, uv và ty. Phiên bản Python mới này tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất và cải tiến hệ thống type hinting. Ruff hiện đã hỗ trợ kiểm tra mã nguồn nhanh hơn gấp 20 lần so với các công cụ truyền thống. uv cải thiện tốc độ cài đặt package lên đến 10-100 lần nhờ thuật toán dependency resolution mới. Đáng chú ý nhất là tính năng Type Parameters trong typing module giúp viết code generic mạnh mẽ hơn mà không cần dùng đến thư viện third-party.

Python 3.15 ra kèm cập nhật cho Ruff, uv và ty giúp lập trình viên nắm bắt tính năng mới và công cụ tối ưu.

How Booking.com cut Node.js costs by 38% with Watt

Booking.com đã tiết giảm chi phí compute cho Node.js tới 38% khi chuyển từ pm2 sang Watt. …

Optimizing objects with null prototypes

V8 engine gặp vấn đề khi đối tượng với __proto__: null bị mắc kẹt ở dictionary mode. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách V8 xử lý prototype chain khi prototype được đặt thành null. Hệ quả là hiệu năng giảm đáng kể, như test case cho thấy WebStreams throughput chỉ đạt 500MB/s. Điều đáng học là thay thế literal object bằng classes hoặc Object.setPrototypeOf giúp tăng hiệu năng lên 2x, đạt 1GB/s throughput trong Node core.

Tìm hiểu cách tối ưu hiệu suất bằng cách loại bỏ nguyên mẫu null để tăng gấp đôi throughput trong Node.js.

Announcing DuckDB 1.5.6

DuckDB phiên bản 1.5.6 vừa được ra mắt với các bản vá lỗi và cải thiện hiệu năng. Bản cập nhật này tập trung vào tối ưu hóa truy vấn SQL và cải thiện hiệu suất khi xử lý lượng lớn dữ liệu. Phiên bản mới này sửa lỗi liên quan đến window functions và cải thiện hiệu suất khi sử dụng JOIN operation. Các nhà phát triển làm việc với analytical workloads sẽ thấy hiệu năng cải thiện đáng kể, đặc biệt khi xử lý data partitioning. Nếu bạn đang sử dụng DuckDB cho xử lý dữ liệu offline hoặc embedded analytics, bản cập nhật này đáng để xem xét nâng cấp.

Phiên bản DuckDB 1.5.6 mang lại những cải tiến hiệu năng và sửa lỗi quan trọng mà lập trình viên cần biết để tối ưu hóa hệ thống cơ sở dữ liệu của họ.

Try SqlClient’s new connection pool for faster parallel connections

Các ứng dụng sử dụng Microsoft.Data.SqlClient thường mất quá nhiều thời gian để thiết lập kết nối cơ sở dữ liệu khi có nhiều yêu cầu đồng thời. Nguyên nhân chính do cơ chế connection pool cũ không tối ưu cho các tác vụ song song. Microsoft đã giới thiệu phiên bản connection pool mới, cải thiện đáng kể hiệu năng với 56% ít thời gian kết nối hơn trong các kịch bản test. Hệ quả là ứng dụng phản hồi nhanh hơn, giảm độ trễ và tăng throughput đáng kể. Lập trình viên nên cân nhắc áp dụng cải tiến này nếu ứng dụng của họ thường xuyên xử lý nhiều kết nối song song.

Bài viết hướng dẫn cách sử dụng connection pool mới trong SqlClient để tăng tốc độ kết nối song song.

Front-End Checklist – Master.dev Blog

David Dias đã phát triển Front-End Checklist trong suốt một thập kỷ với phiên bản mới nhất ra mắt cách đây hơn một năm. Checklist này bao gồm nhiều lời khuyên hữu ích nhưng dễ bị quên như việc triển khai print stylesheet và quản lý lazy loading/preload. Công cụ này đặc biệt quan trọng với lập trình viên front-end để đảm bảo không bỏ sót các yếu tố quan trọng trong quá trình phát triển. Việc tham khảo checklist có thể giúp cải thiện chất lượng code và trải nghiệm người dùng trên nhiều thiết bị khác nhau.

Front-End Checklist giúp lập trình viên không bỏ sót các chi tiết quan trọng khi phát triển giao diện người dùng.

.NET 11 Performance Gains That Matter for AI-Adjacent Backends — Daily DevOps & .NET

.NET 11 mang lại cải thiện hiệu năng đáng kể cho các backend AI nhờ tối ưu hóa async runtime, JIT output gọn nhẹ hơn và giảm số lần bounds checks. Các cải tiến này giúp giảm tail latency và giảm instance count trong các inference gateways và embedding pipelines. Cụ thể, việc giảm bounds checks giúp giảm chi phí CPU khoảng 10-15% trong các tác vụ xử lý dữ liệu lớn. Những thay đổi này cho thấy tầm quan trọng của việc tối ưu hóa runtime-level performance trong các hệ thống xử lý AI hiện đại.

.NET 11 giúp tối ưu hiệu suất cho hệ thống AI backend bằng cách giảm độ trễ và số lượng instance thông qua cải tiến runtime async, JIT và kiểm tra giới hạn.