From Symptoms to Systems: Understanding Observability

Strangler Fig Pattern in C#: Refactoring a Monolith to Microservices

Bài viết hướng dẫn cách áp dụng mẫu thiết kế Strangler Fig trong C# để từ từ chuyển đổi ứng dụng monolith sang microservices, kèm theo ví dụ code .NET thực tế và sử dụng YARP.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách áp dụng Strangler Fig Pattern trong C# để chuyển đổi monolith thành microservices một cách tự động hóa, bảo mật và không gián đoạn, giúp tối ưu hóa quy mô và linh hoạt của ứng dụng mà không cần thay đổi toàn bộ hệ thống ngay lập tức.

The Difference Between Knowing Kubernetes and Understanding Kubernetes

Sau một tuần học, tôi có thể thuộc lòng sơ đồ kiến trúc Kubernetes, nhưng phải trải qua sự …

Software Architecture with C# 14 and .NET 10 (Fifth Edition): Book Review

Cuốn sách "Software Architecture with C# 14 and .NET 10 (Fifth Edition)" cung cấp hướng …

Eligible Leader Replicas (ELR) in Kafka 4.1: What You Need to Know

Kafka 4.1 giới thiệu ELR (Eligible Leader Replicas) cùng KIP-966 nhằm giải quyết vấn đề "Last Replica Standing", bảo vệ dữ liệu đã cam kết khỏi mất mát khi hệ thống tắt không sạch.

Lập trình viên cần hiểu về ELR trong Kafka 4.1 để tối ưu hóa hệ thống phân tán, tránh mất dữ liệu khi xảy ra sự cố không được kiểm soát, đặc biệt khi triển khai ứng dụng yêu cầu độ tin cậy cao.

Perfection is not over-engineering — var0.xyz

Hoàn hảo không đồng nghĩa với over-engineering. Over-engineering xảy ra khi giải quyết sai vấn đề, trong khi giải pháp hoàn hảo chỉ xuất hiện khi yêu cầu được xác định rõ ràng.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào sai lầm thường gặp là cố gắng hoàn thiện quá mức khi thực chất dự án chỉ cần giải quyết nhu cầu cơ bản, tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho việc phát triển hiệu quả hơn.

When to repeat yourself

Nguyên tắc DRY (Don't Repeat Yourself) quan trọng nhưng việc loại bỏ trùng lặp cũng có chi phí. Khi chia sẻ code giữa các service, lựa chọn giữa thư viện chung (gây coupling) hay microservice (thêm độ trễ mạng) đều có nhược điểm. Trong codebase, kế thừa tạo coupling cứng nhắc, trong khi composition linh hoạt nhưng phức tạp. Tốt nhất nên giữ trùng lặp cho đến khi có bằng chứng thực tế để tách thành abstraction phù hợp.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào sai lầm về DRY quá cứng nhắc, vì sự trùng lặp có thể là dấu hiệu cần thiết cho sự linh hoạt và bảo trì hiệu quả hơn là cố gắng loại bỏ ngay từ đầu.

Why "It Worked on My Machine" Still Happens in 2026

Mặc dù là câu nói đùa quen thuộc trong ngành phần mềm, "Nó chạy trên máy tôi" vẫn xảy ra thường xuyên, gây rắc rối khi triển khai sản phẩm thực tế do sự khác biệt môi trường phát triển và sản xuất.

Những lỗi không dự kiến do môi trường khác nhau gây ra có thể khiến dự án bị trì hoãn hoặc phá hủy, và bài viết này sẽ giúp bạn tránh những rắc rối này bằng cách hiểu rõ cách kiểm tra và chuẩn hóa môi trường để đảm bảo code hoạt động ổn định từ đầu.

I let Google Antigravity 2.0 write a microservice from scratch while I ate lunch, and I’m mildly terrified

Một nhà phát triển đã giao nhiệm vụ cho Google Antigravity 2.0 xây dựng một microservice theo dõi thói quen toàn stack, bao gồm timer, đếm streak, nhật ký giờ làm, phân tích tuần, lưu trữ SQLite, API REST và bảng điều khiển web cục bộ. Sau khi quay lại sau bữa trưa, công cụ này đã tạo ra một ứng dụng hoàn chỉnh có tên Antigravity Focus với sidebar, thẻ phân tích và nhật ký phiên đầy đủ chức năng. Mặc dù ấn tượng, tác giả vẫn sẽ rà soát code, kiểm tra trường hợp biên và xác thực logic trước khi triển khai.

Những công cụ AI như Google Antigravity 2.0 không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp lập trình viên nhận thức được cách tối ưu hóa quy trình phát triển từ những khái niệm cơ bản đến việc kiểm soát chất lượng cuối cùng.