Introduction to Apache Causeway

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 …

Optimistic Locking vs Pessimistic Locking

Cơ chế locking (khóa) trong hệ thống backend giúp xử lý tình trạng truy cập đồng thời, gồm hai loại chính: Optimistic Locking (khóa lạc quan) dựa vào versioning để phát hiện xung đột, còn Pessimistic Locking (khóa bi quan) khóa dữ liệu ngay từ đầu để ngăn chặn xung đột.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chọn giữa hai phương pháp đồng bộ hóa dữ liệu hiệu quả—optimistic (hoà bình) và pessimistic (không tin tưởng)—để tối ưu hiệu suất và độ tin cậy cho ứng dụng của mình trong môi trường đa luồng.

Front-End Architecture with Domain-Driven Design

Một kỹ sư front-end kỳ cựu chia sẻ cách áp dụng Domain-Driven Design (DDD) vào ứng dụng SaaS React chuyên tính toán tải nổ, với các khối xây dựng như entities, value objects, services, aggregates định hình cấu trúc thư mục, quy ước đặt tên và thiết kế component. DDD giúp hình thành ngôn ngữ chung, thúc đẩy cộng tác giữa đội kỹ thuật và phi kỹ thuật, đồng thời kết nối chương "Supple Design" của DDD với các mẫu lập trình hàm hiện đại như pure functions và higher-order functions, vốn được thể hiện rõ qua React hooks.

Lập trình viên frontend cần đọc bài này để hiểu cách áp dụng DDD giúp tổ chức mã nguồn rõ ràng, giảm sự rối loạn giữa các thành viên và kết hợp tốt với React để tạo ra các giải pháp linh hoạt, dễ bảo trì và đồng bộ hóa với các nguyên tắc lập trình chức năng hiện đại.

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.

Add value by doing nothing

Đôi khi, việc không làm gì cũng có thể tạo ra giá trị.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa thời gian và năng lượng của mình bằng cách khám phá những kỹ năng "không làm việc" như quản lý tâm lý, triệt tiêu rối loạn tập trung, và tối ưu hóa quy trình mà vẫn mang lại hiệu quả cao hơn nhiều.

GraalJS 25.1: Modern JavaScript on GraalVM

GraalJS 25.1, phiên bản JavaScript nhúng hiệu năng cao trên GraalVM, vừa ra mắt với hỗ trợ đầy đủ các tính năng ECMAScript mới nhất.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách GraalVM nâng cao hiệu suất và tính tương thích với các tiêu chuẩn ECMAScript mới nhất, giúp tối ưu hóa ứng dụng JavaScript của họ với hiệu năng cao hơn và hỗ trợ tương lai.

Spring Boot Timeouts with Resilience4j TimeLimiter

Resilience4j TimeLimiter quản lý các trường hợp timeout bất đồng bộ, kết quả timeout, giới hạn executor và hủy Future trong các dịch vụ Spring Boot.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và quản lý timeout trong các dịch vụ Spring Boot bằng Resilience4j TimeLimiter, giúp tránh lỗi timeout bất ngờ và cải thiện độ ổn định khi xử lý nhiệm vụ async với các deadline và giới hạn thực thi.

Hibernate Turned 11,000 Records Into 50 Million Rows

Một tác vụ bulk-import xử lý 15.000 template giao dịch đã khiến hệ thống crash do lỗi Cartesian product của Hibernate. JPQL query dùng JOIN FETCH trên hai collection cùng lúc khiến Hibernate cross-join chúng, biến ~11.000 bản ghi thành 50 triệu dòng trong bộ nhớ. Lỗi này không lộ ra trong test nhỏ vì các collection được mapping dưới dạng Set thay vì List (lẽ ra phải ném MultipleBagFetchException khi khởi động). Giải pháp là tách query thành hai lần fetch riêng biệt, dùng @BatchSize để tải batch, và flush/clear session Hibernate định kỳ trong quá trình import lâu dài, giúp giảm 9 lần số dòng và cải thiện tốc độ xử lý lên 15 lần.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rủi ro như biến vấn đề JOIN FETCH thành Cartesian product khổng lồ, gây sập ứng dụng do quá tải bộ nhớ trong các dự án bulk import lớn.