Episode 68 “Operator Overloading with Type Classes” [AtA]

Quarkus1 Hot6 phút21 giờ trướcAI

Quarkus Flow 1.0.0 released

Quarkus Flow 1.0.0 là bản ổn định đầu tiên của phần mở rộng reactive programming cho framework Quarkus,aimed at bringing supersonic, subatomic Java to cloud‑native applications. Nó được xây dựng trên Mutiny và Vert.x, sử dụng mô hình luồng không chặn và quản lý lifecycle của các luồng reactive qua các annotation như @Blocking và @Async. Nhờ đó, các ứng dụng có thể đạt được độ trễ thấp và throughput cao mà không cần viết mã boilerplate phức tạp, đồng thời vẫn tương thích với các chuẩn MicroProfile Reactive Streams và Reactive Manifesto. Khi sử dụng Quarkus Flow, các nhà phát triển giảm đáng kể thời gian khởi động và tiêu thụ bộ nhớ nhờ tích hợp sâu với native image của GraalVM, làm cho dịch vụ phù hợp với môi trường serverless và microservices. Điều đáng học là việc kết hợp một mô hình reactive nhẹ với khả năng biên dịch ahead‑of‑time giúp đạt được hiệu suất gần như native mà không hy sinh tính di động của Java.

Lập trình viên nên đọc bài viết này để cập nhật phiên bản mới nhất của Quarkus Flow - giải pháp lập trình hướng luồng hiệu suất cao cho các ứng dụng Java hiện đại.

#kubernetes #java #quarkus Nguồn

InfoQ1 Hot17 phút1 ngày trướcAI

Beyond Offset Lag: Computing Time in Queue for Apache Hudi Data Lake Pipelines at Petabyte Scale

Hệ thống data lake của bài viết sử dụng Apache Hudi để lưu trữ và xử lý dữ liệu cho analytics, reporting và machine learning ở mức petabyte. Các pipeline chỉ dựa vào offset lag của Kafka để đo lường độ trễ, nhưng metric này không phản ánh thời gian thực tế mà bản ghi chờ trong hàng đợi trước khi được Hudi ingest. Vì vậy, việc cảnh báo và tối ưu hoá tài nguyên thường bị lệch, dẫn tới việc 과다 hoặc thiếu cung cấp tài nguyên xử lý stream. Bài viết đề xuất cách tính “time in queue” bằng cách so sánh timestamp khi bản ghi vào Kafka và thời điểm Hudi commit, cho phép truy vấn độ trễ thực tế qua các bảng Hudi timeline. Kết luận là, trong các data lake quy mô lớn, cần kết hợp metric thời gian chờ trong hàng đợi với offset lag để có cái nhìn toàn diện về latency và đưa ra quyết định scaling hoặc tuning chính xác hơn.

Bài viết này giúp quản lý độ trễ tiêu thụ dữ liệu hiệu quả trong hệ thống data lake quy mô petabyte bằng cách tích hợp Kafka và Apache Hudi.

#java #observability #apache-kafka Nguồn

Sergio Lema331 Hot4 phút2 tháng trướcAI

Why AI is Replacing Junior Developers and How Mid-Level Engineers Can Survive

AI đang thay thế các nhiệm vụ cơ bản, khiến lập trình viên mới khó tìm việc. Các công ty giờ cần kỹ sư cấp cao để sửa lỗi code do AI sinh ra. Lập trình viên nên dùng AI hỗ trợ giải quyết vấn đề thay vì viết code trực tiếp, đồng thời nắm vững công việc của mình để cải thiện thiết kế hệ thống và xử lý vấn đề tương lai.

Là một lập trình viên, đọc bài này giúp bạn hiểu cách AI không thay thế kỹ năng sáng tạo và quản lý dự án của bạn mà chỉ là công cụ hỗ trợ, giúp bạn nâng cao vị trí và hiệu suất trong công việc.

#aws #career #java Nguồn

Medium43 Hot11 phút21 ngày trướcAI

Microservices Fundamentals Complete Guide

Bài viết giới thiệu các khái niệm cơ bản về microservices, so sánh với kiến trúc monolith, giải thích về modular monoliths, giao tiếp giữa các service, định lý CAP, hệ thống phân tán và các best practices trong kiến trúc microservices.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng lớn hoặc muốn nâng cấp kiến thức về thiết kế hệ thống phân tán, Microservices Fundamentals Complete Guide sẽ giúp bạn hiểu rõ cách chuyển đổi từ kiến trúc monolith sang microservices, tối ưu hóa giao tiếp giữa dịch vụ và tránh rủi ro của hệ thống phân tán.

#java #microservices #distributed-systems Nguồn

PostgreSQL25 Hot2 phút15 ngày trướcAI

New Modern JDBC Driver for PostgreSQL

Bộ driver JDBC mới cho PostgreSQL tên pg-java được viết từ đầu bởi Sehrope Sarkini, tận dụng cách tiếp cận native của PostgreSQL thay vì dựa trên các trừu tượng tối giản của JDBC. Sử dụng Java 21 virtual threads và ReentrantLock thay cho synchronized, driver hỗ trợ hàng nghìn kết nối mà không cần event loop hay callback API.

Nếu bạn đang làm việc với PostgreSQL và gặp khó khăn về hiệu suất với JDBC truyền thống, thì bài này sẽ giúp bạn khám phá một giải pháp tiên tiến, tối ưu hóa hiệu suất bằng cách loại bỏ rào cản của JDBC và sử dụng cơ chế pull cursor cùng virtual threads trong Java 21.

#java #postgresql Nguồn

Sergio Lema57 Hot4 phút1 tháng trướcAI

Centralizing Pricing Logic: Stop Scattering Your Business Rules

Bài viết chỉ ra vấn đề khi logic định giá bị phân tán ở nhiều nơi (frontend, backend, job xử lý hóa đơn) dẫn đến sự không nhất quán, khó truy vết khi xảy ra tranh chấp. Nó nhấn mạnh rằng backend cần là nơi duy nhất quản lý logic định giá để đảm bảo tính thống nhất và minh bạch.

Một lập trình viên nên đọc bài này để tránh rắc rối khi các quy tắc tính giá phân tán trên frontend, backend và các dịch vụ phụ gây ra lỗi nhỏ nhưng khó debug và dẫn đến tranh chấp khách hàng khi tính toán không nhất quán.

#java #architecture #backend Nguồn

freeCodeCamp17 Hot41 phút20 ngày trướcAI

CSRF from Scratch: Browser Mechanics, Attacks, and Spring Security Implementation [Full Handbook]

Bài viết giải thích cơ chế hoạt động của CSRF trong trình duyệt, cách thức tấn công và triển khai bảo vệ bằng Spring Security, cung cấp hướng dẫn toàn diện từ cơ bản đến nâng cao.

Lập trình viên Spring Security nên đọc bài này để hiểu rõ cơ chế CSRF từ cơ bản đến triển khai thực tế, giúp bảo vệ ứng dụng chống lại tấn công giả mạo yêu cầu từ các trang web khác mà không cần phải biết chi tiết về cơ chế bảo mật web.

#security #java #web-security Nguồn

Medium1 Hot17 phút3 ngày trướcAI

Java Full Stack Training in Pondicherry: Complete Roadmap to Become Job-Ready

Bài viết giới thiệu về khóa đào tạo Java Full Stack tại Pondicherry do Students Bazaar tổ chức, nhằm giúp sinh viên và người mới bắt đầu nhanh chóng nắm vững kỹ năng cần thiết để xin việc. Nội dung khóa học bao gồm Core Java nâng cao, framework Spring Boot để phát triển dịch vụ RESTful, thư viện React để xây dựng giao diện người dùng, cùng với cơ sở dữ liệu SQL và các bài tập thực hành dự án thực tế. Qua quá trình học, học viên sẽ hoàn thành nhiều dự án tích hợp backend và frontend, từ đó tạo ra portfolio thể hiện khả năng làm việc full‑stack thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, các nhà tuyển dụng thường xem xét ứng viên này vì họ đã có kinh nghiệm làm việc với các công nghệ Java, Spring Boot, React và SQL, tăng cơ hội nhận được việc làm trong lĩnh vực phát triển phần mềm. Điều đáng học từ bài viết là việc định tuyến học tập có cấu trúc, kết hợp ngôn ngữ backend mạnh mäß với framework hiện đại và thư viện frontend phổ biến giúp người học nhanh chóng đạt chuẩn làm việc sẵn sàng cho thị trường công việc.

Bài này cung cấp lộ trình toàn diện từ Core Java đến React giúp lập trình viên Java trở thành ứng viên toàn diện và sẵn sàng cho thị trường việc làm.

#react #career #java Nguồn

Episode 68 “Operator Overloading with Type Classes” [AtA]

Đề xuất cho bạn

Bình luận

Quarkus Flow 1.0.0 released

Beyond Offset Lag: Computing Time in Queue for Apache Hudi Data Lake Pipelines at Petabyte Scale

Why AI is Replacing Junior Developers and How Mid-Level Engineers Can Survive

Microservices Fundamentals Complete Guide

New Modern JDBC Driver for PostgreSQL

Centralizing Pricing Logic: Stop Scattering Your Business Rules

CSRF from Scratch: Browser Mechanics, Attacks, and Spring Security Implementation [Full Handbook]

Java Full Stack Training in Pondicherry: Complete Roadmap to Become Job-Ready

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads