Madelyn Olson, Kỹ sư phần mềm chính tại AWS kiêm đồng sáng lập/bảo trì dự án Valkey, sẽ chia sẻ trong P99 CONF về "The Vertical Scaling…".
Vì sao nên đọc: Là một lập trình viên muốn khám phá cách tối ưu hóa hệ thống phân tán và mở rộng dọc hiệu quả, Madelyn Olson chia sẻ kinh nghiệm thực tế từ AWS và Valkey sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về kiến trúc và kỹ thuật cho ứng dụng có thể chịu tải cao.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://p99conf.io/2026/08/19/speaker-spotlight-madelyn-olson. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đang tải bình luận…
Booking.com đã tiết giảm chi phí compute cho Node.js tới 38% khi chuyển từ pm2 sang Watt. …
Tác giả đã xây dựng Dhara, một distributed task queue bằng Go sử dụng PostgreSQL làm queue …
Bối cảnh: Câu trả lời truyền thống thường khuyên sử dụng REST cho public APIs và gRPC cho microservices. Nguyên nhân kỹ thuật: REST dựa trên HTTP/JSON trong khi gRPC sử dụng Protocol Buffers và HTTP/2, mang lại hiệu suất tốt hơn. Hệ quả: Cách phân chia này tạo ra sự lựa chọn sai lầm vì cả hai đều có thể được sử dụng linh hoạt trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Điều đáng học: Buf cho thấy chúng ta nên cân nhắc dựa on yêu cầu thực tế như hiệu suất, ngôn ngữ và công cụ hỗ trợ thay vì chỉ dựa trên kiến trúc hệ thống.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu sâu hơn về lựa chọn công nghệ API, vượt ra ngoài so sánh bề mặt gRPC và REST để tìm giải pháp phù hợp nhất cho từng ngữ cảnh cụ thể.
V8 engine gặp vấn đề khi đối tượng với __proto__: null bị mắc kẹt ở dictionary mode. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách V8 xử lý prototype chain khi prototype được đặt thành null. Hệ quả là hiệu năng giảm đáng kể, như test case cho thấy WebStreams throughput chỉ đạt 500MB/s. Điều đáng học là thay thế literal object bằng classes hoặc Object.setPrototypeOf giúp tăng hiệu năng lên 2x, đạt 1GB/s throughput trong Node core.
Tìm hiểu cách tối ưu hiệu suất bằng cách loại bỏ nguyên mẫu null để tăng gấp đôi throughput trong Node.js.
DuckDB phiên bản 1.5.6 vừa được ra mắt với các bản vá lỗi và cải thiện hiệu năng. Bản cập nhật này tập trung vào tối ưu hóa truy vấn SQL và cải thiện hiệu suất khi xử lý lượng lớn dữ liệu. Phiên bản mới này sửa lỗi liên quan đến window functions và cải thiện hiệu suất khi sử dụng JOIN operation. Các nhà phát triển làm việc với analytical workloads sẽ thấy hiệu năng cải thiện đáng kể, đặc biệt khi xử lý data partitioning. Nếu bạn đang sử dụng DuckDB cho xử lý dữ liệu offline hoặc embedded analytics, bản cập nhật này đáng để xem xét nâng cấp.
Phiên bản DuckDB 1.5.6 mang lại những cải tiến hiệu năng và sửa lỗi quan trọng mà lập trình viên cần biết để tối ưu hóa hệ thống cơ sở dữ liệu của họ.
Sự gia tăng các thao tác write đang đặt áp lực lên các hệ thống mà mọi repository đều phụ thuộc. Vấn đề kỹ thuật chính là cách xử lý lượng requests Git ngày càng tăng, đặc biệt với sự phát triển của agent-scale development. Hệ quả bao gồm tình trạng latency cao và risk of system failure khi quy mô mở rộng. Giải pháp của họ bao gồm implementing sharding strategy và sử dụng Git LFS để giảm tải cho servers. Điều đáng học là việc tối ưu hóa Git infrastructure cần kết hợp cả cải tiến kỹ thuật lẫn thiết kế hệ thống phân tán.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hạ tầng Git có khả năng mở rộng để phát triển trên quy mô lớn của các tác nhân.
Khi AI tạo ra một bảng không tồn tại trong database và viết truy vấn hoàn chỉnh cho bảng ảo này, hiện tượng AI hallucination đang xảy ra trong ứng dụng RAG. Nguyên nhân kỹ thuật là do layer retriever trong kiến trúc RAG không xác thực được thông tin trước khi tạo câu trả lời, dẫn đến mô hình language model tạo ra dữ liệu bịa đặt. Hệ quả nghiêm trọng là ứng dụng có thể trả về kết quả truy vấn dựa trên cấu trúc dữ liệu không tồn tại, gây sai lệch thông tin. Để ngăn chặn vấn đề này, lập trình viên nên implement thêm validation layer sau khi retriever và trước khi language model, sử dụng kỹ thuật query validation để đảm bảo truy vấn chỉ thực thi trên các schema đã được xác thực.
Bài này giúp lập trình viên hiểu và ngăn chặn hiện tượng AI tạo ra dữ liệu không tồn tại và truy vấn sai.
Trong hệ thống phân tán, vấn đề "save-then-publish" có thể gây mất sự kiện (event) mà không ghi log lỗi nào. Nguyên nhân kỹ thuật là transaction database và message broker hoạt động độc lập, dẫn đến tình trạng message bị drop dù insert thành công. Hệ quả là các subscriber không nhận được event cần thiết, làm hỏng tính toàn vẹn dữ liệu. Pattern Outbox + Inbox sử dụng cùng một transaction để lưu cả event và dữ liệu vào database, đảm bảo không mất sót message, thực hiện hiệu quả với Postgres và Node.js.
Bài này giải thích cách tránh mất sự kiện khi lưu trữ dữ liệu bằng pattern Outbox trong Postgres và Node.js.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000+ bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thử