JEP 545: Faster Startup and Warmup with ZGC

dukehoff-decide: Typed, Calibrated Decisions from Small Language Models

Many LLM calls in Java apps are multiple choice. dukehoff-decide answers them with a small local model and returns a typed value with calibrated probabilities.

How Netflix Uses AI Agents for Performance Engineering

The Netflix engineering team has developed an autonomous performance agent system. In this article, we’ll be learning more about it.

From Shipping Features to Owning the P&L: My Technical PRD for an AI-Native Cloud & LLM FinOps Control Plane

From Shipping Features to Owning the P&L: My Technical PRD for an AI-Native Cloud & LLM FinOps Control Plane How I built a Java, ClickHouse, Kubernetes, and Prometheus gateway to stop “whale” …

What I Learned Building an AI Code Reviewer with Java and Spring Boot

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm xây dựng hệ thống AI code reviewer tích hợp với GitHub Pull Request sử dụng Java và Spring Boot. Điểm cốt lận là việc kết hợp nhiều AI providers (OpenAI, Anthropic, Google) để tăng độ chính xác và giảm hạn chế của từng nền tảng riêng lẻ. Hệ thống xử lý khoảng 500 PRs/tuần với thời gian phản hồi trung bình 12 giây, đạt độ chính xác 85% trong phát hiện lỗi. Bài học quan trọng là phải implement fallback mechanism khi một provider gặp sự cố, cùng với việc thiết kế prompt engineering để tối ưu hóa output từ các model khác nhau.

Bài chia sẻ này giúp lập trình viên hiểu cách tích hợp AI vào quy trình kiểm tra code với GitHub Pull Requests, Spring Boot và các nhà cung cấp AI đa dạng.

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.

We Didn't Want to Build Another Java Server

Để tránh xây dựng server Java truyền thống với đầy đủ framework và dependency, nhóm tác giả đã mang runtime của Codename One lên server. Thay vì dùng các container JVM nặng nề, họ tạo executable native size chỉ 14MB, so sánh hiệu năng với Go và đạt thời gian khởi động nhanh hơn gấp 3 lần. Điều này cho phép chia sẻ code từ ứng dụng mobile đến database, giảm đáng kể lượng code cần bảo trì. Bài viết cung cấp bài học quý về việc tối ưu hóa runtime Java để tạo các binary nhẹ mà vẫn giữ được khả năng tương thích với hệ sinh thái Java hiện có.

Bài này cho bạn thấy cách chạy Java mobile runtime trên server với mã nguồn chia sẻ và hiệu năng tương tự Go.

Stop Using Java When Kotlin Exists

Kotlin tương thích hoàn toàn với Java, biên dịch ra cùng bytecode và tạo ra các file .class giống hệt như Java. Lý do kỹ thuật là Kotlin được thiết kế để hoạt động trên JVM (Java Virtual Machine) mà không cần thay đổi cơ bản của nền tảng. Hệ quả là các dự án có thể chuyển đổi dần từ Java sang Kotlin mà không cần viết lại hoàn toàn, đồng thời tận dụng các tính năng an toàn hơn như null-safety. Điều đáng học là Kotlin giảm thiểu tới 40% lượng code cần viết so với Java theo khảo sát của Jetbrains, nhờ cú pháp ngắn gọn hơn mà vẫn giữ được hiệu năng tương đương.

Kotlin cho phép bạn giữ lại mã Java hiện có trong khi tận dụng những cải tiến về cú pháp và an toàn kiểu dữ liệu.

Batch Processing with MongoDB and Jakarta EE: From Customer Segmentation to Scalable Workflows

Build a Jakarta Batch job that reclassifies e-commerce customers into tiers on MongoDB, with a Jakarta Faces preview flow before execution.