GitHub doesn't retry webhooks. So I gave my tunnel a database.

What garbage collection actually costs · Shivanshu Agrawal

Chi phí của một chu kỳ garbage collection (GC) phụ thuộc chủ yếu vào số lượng objects và references chứ không phải dung lượng bộ nhớ (bytes). Trước khi tối ưu hóa, bạn nên đo lường các yếu tố này để đánh giá hiệu quả.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách phân tích chi phí của bộ quản lý nhịp điệu (GC) không chỉ là về dung lượng bộ nhớ mà là về số lượng đối tượng và liên kết tham chiếu, giúp họ có thể xác định đúng mục tiêu tối ưu hóa hiệu suất mà không bỏ qua những yếu tố thực tế của ứng dụng.

Multi-Repo to Monorepo: How I Automated 6 Go Microservice Releases and Then Made It 15x Faster

Tác giả mất hơn một giờ để thực hiện release thủ công cho 6 microservice viết bằng Go trên các repository riêng lẻ.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách chuyển từ nhiều dự án nhỏ sang một dự án monorepo giúp giảm thiểu thời gian và rủi ro trong việc phát triển, kiểm thử và triển khai đồng thời, đặc biệt là khi làm việc với nhiều microservice cùng một ngôn ngữ như Go.

Pressure-testing Ota on Grafana: bounded Go proof and a staged Compose slice

Bài viết giới thiệu cách kiểm thử hiệu suất (pressure-testing) trên Grafana bằng Go proof có giới hạn và Compose staged slice, nhằm đánh giá khả năng sẵn sàng của repository.

Lập trình viên cần đọc bài để hiểu cách áp dụng pressure testing trên OTA (Over-the-Air) trong Grafana bằng Go, giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ bền của hệ thống khi xử lý tải trọng cao trong môi trường sản xuất.

Doltgres is as Fast as MySQL is Slow

Doltgres đã đạt hiệu suất tương đương MySQL nhờ những tối ưu hóa gần đây.

Lập trình viên muốn tối ưu ứng dụng database cho hiệu suất cao và khả năng mở rộng nhanh chóng nên đọc bài này để khám phá cách Doltgres vượt trội so với MySQL trong các trường hợp sử dụng thực tế.

5 Backend System Design Patterns Every Engineer Should Actually Understand

Năm mẫu thiết kế hệ thống backend quan trọng (Outbox, Saga, Cache-Aside, Idempotency, CQRS) được giải thích chi tiết thông qua một ví dụ duy nhất, bằng ngôn ngữ đơn giản và dễ hiểu.

Những mẫu thiết kế backend này giúp giải quyết những thách thức thực tế như đồng bộ hóa dữ liệu phức tạp, xử lý lỗi trùng lặp và tối ưu hóa hiệu suất, giúp lập trình viên xây dựng hệ thống backend mạnh mẽ, đáng tin cậy và dễ bảo trì trong các ứng dụng lớn.

Why Go is an Ideal Language for AI-Assisted Software Engineering

Go phù hợp cho kỹ thuật phần mềm hỗ trợ AI nhờ trình biên dịch nghiêm ngặt và hệ thống công cụ thống nhất, giúp đảm bảo độ tin cậy cho mã nguồn do AI sinh ra.

Lập trình viên nên đọc bài này vì Go giúp bảo đảm chất lượng mã do AI tạo bằng cách kết hợp kiểm tra biên dịch nghiêm ngặt và công cụ tích hợp, giúp tránh lỗi và đảm bảo hiệu suất trong quá trình phát triển tự động hóa.

The bottleneck isn't writing code anymore. It's understanding it.

Việc AI có thể sinh ra bao nhiêu code không quan trọng bằng khả năng bạn hiểu và chịu …