Fractal Architecture, Cognitive Load, Vertical Slices and other terms that do(n't) fit your head

Multi-Tenant Best Practices Can Backfire

Multi-tenant architecture giúp tối ưu tài nguyên nhưng các best practices như shared database và tenant context thực chất che giấu những trade-off. Việc sử dụng tenant-aware filtering trong PostgreSQL hay Redis cho mỗi request tăng latency lên đến 30-50ms. Shared database dẫn đến rủi ro data leakage khi tenant_id bị bypass trong 1 truy vấn SQL. Feature flags tuy linh hoạt nhưng gây khó khăn trong việc theo dõi bug và triển khai thực tế. Bạn nên cân nhắc trade-off giữa isolation và performance trước khi áp dụng các giải pháp multi-tenant.

Multi-Tenant Best Practices Can Backfire giúp lập trình viên nhận diện những điểm mù khi triển khai đa khách hàng và tránh các vấn đề tiềm ẩn.

gRPC vs REST Is the Wrong Question · Buf

Bối cảnh: Câu trả lời truyền thống thường khuyên sử dụng REST cho public APIs và gRPC cho …

Practical Rust API Design

Bài viết Practical Rust API Design tập trung vào nguyên tắc thiết kế API cho hệ thống …

Architecting with LLMs: use plain old code when you can, LLMs when you must

Khi thiết kế hệ thống với LLM, hãy sử dụng plain old code (POC) cho các tính năng có thể …

Avoid Duke Nukem Forever Mode

Bối cảnh là bài viết kể về tác động của game Duke Nukem 3D ra mắt năm 1996 đến người chơi lúc 11 tuổi. Nguyên nhân kỹ thuật là game sử dụng engine Build Engine và công nghệ voxel mapping, cho phép tạo thế giới 3D mở rộng linh hoạt. Hệ quả là tác giả mất niềm vui khi tìm hiểu game engine mới vì sự phức tạp ngày càng tăng, so với thời xưa có thể tự mod game dễ dàng. Điều đáng học là sự đơn giản trong thiết kế cũ có thể khơi gợi sáng tạo nhiều hơn công nghệ hiện đại phức tạp.

Bài viết giúp lập trình viên nhận ra tầm quan trọng của việc phát triển sản phẩm kịp thời thay vì trì hoãn vô tận như game Duke Nukem Forever.

It Is Called API Design, You MCP Hustlers

Sau APIDays ở London, tác giả nhận ra có thể đánh giá bài MCP (Microsoft Cognitive Services Platform) chỉ trong năm đầu tiên. Nguyên nhân là phần lớn các bài nói về API design thường thiếu chiều sâu kỹ thuật và tập trung vào marketing. Hệ quả là người nghe lãng phí thời gian vào những bài không mang lại giá trị thực sự. Điều đáng học là cần phân biệt rõ đâu là kiến thức API design thực chất, đâu chỉ là chiêu trò marketing của các nhà cung cấp công nghệ.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận diện các bài thuyết trình API chất lượng thấp và tránh lãng phí thời gian với những nội dung thiếu chiều sâu thực tế.

Five Ways To Use AI Coding Agents to Improve Your Software Architecture

Kiến trúc hiện đại thường sử dụng các legacy services cho nhiệm vụ cụ thể nhưng chúng thường thiếu tài liệu chính xác và sửa đổi chúng tiềm ẩn rủi ro. AI coding agents có thể giúp lấp đầy khoảng trống kiến thức này bằng cách phân tích codebase. Các công cụ như GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer hay Tabnine có thể hiểu ngữ cảnh và đề xuất cải tiến cho hệ thống cũ. Điều này cho phép developer hiểu rõ hơn dependency giữa các thành phần mà không cần đọc trực tiếp hàng ngàn dòng code. Hơn nữa, AI agents có thể đề xuất refactoring để tăng khả năng maintainability của hệ thống mà không phá vỡ tính ổn định.

AI coding agents giúp đóng khoảng cách kiến thức khi làm việc với các dịch vụ legacy trong kiến trúc phần mềm hiện đại.

**Data-Driven vs Event-Driven Architecture: How to Pick the Right One**

Data-driven architecture tập trung vào nguồn dữ liệu chung (database, data warehouse) mà các service truy vấn, trong khi event-driven dựa trên message broadcast khi có sự kiện, được các service độc lập tiêu thụ. Data-driven coupling chặt hơn trong khi event-driven cho phép loose coupling nhưng tăng độ phức tạp hệ thống khi số lượng events lớn. Data-driven phù hợp cho analytics, ML và ứng dụng đơn giản, còn event-driven tối ưu cho features thời gian thực, microservices và scaling không đồng đều. Hai phương pháp này thực chất bổ trợ chứ không cạnh tranh nhau - câu hỏi quyết định nên bắt đầu đơn giản và chỉ thêm events khi thực sự cần thiết.

Bài viết này giúp lập trình viên lựa chọn kiến trúc phù hợp giữa data-driven và event-driven dựa trên nhu cầu cụ thể của dự án.