Principles of Memory Management in Java

Foojay.io15 Hot10 phút1 ngày trướcAI

No Database Operations Found: What Writing a Spring Boot Analyzer Taught Me About Spring

Bạn đang tìm hiểu Spring Boot nhưng gặp khó khăn khi theo dõi luồng dữ liệu giữa các endpoint? Tác giả đã xây dựng một static analyzer trong 4 tháng để giải quyết vấn đề này. Công cụ phân tích tĩnh của anh ấy quét toàn bộ codebase Spring Boot, phát hiện ra 30% trường hợp truy cập database không được ghi nhận trong annotation như @Transactional. Sau khi chạy thử nghiệm trên 12 dự án mã nguồn mở, kết quả cho thấy 65% lỗi tiềm ẩn liên quan đến việc thiếu truy vấn database trong luồng xử lý. Điều đáng chú ý là Spring Data JPA thường ẩn đi các truy vấn N+1, khiến developer không nhận ra hiệu suất kém. Nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc, hãy xem xét kỹ thuật static analysis kết hợp với Spring AOP để hiểu sâu hơn về luồng dữ liệu trong ứng dụng.

Bài viết chia sẻ kinh nghiệm quý báu về phân tích code Spring Boot qua dự án xây dựng static analyzer giúp theo dõi tác động khi thay đổi endpoint.

#java #spring #spring-boot Nguồn

Inside Java1 Hot2 phút20 giờ trướcAI

Acceleration of Curve25519 Field Operations with Java Software and Intrinsics

JDK 27 và JDK 28 early-access đã tối ưu hoá các phép toán trường Curve25519, nền tảng cho X25519 key agreement, Ed25519 signatures và giao thức TLS 1.3 hybrid key exchange X25519MLKEM768. Trong JDK 27 build 14, việc thay đổi cấu trúc dữ liệu nội bộ tăng kích thước giúp throughput tăng 27‑54% trên các thuật toán đó. JDK 28 build 5 bổ sung intrinsics cho kiến trúc x86_64 và AArch64, mang lại thêm 7‑20% tùy thuộc vào nền tảng và thuật toán cụ thể. Những cải tiến này được áp dụng tự động khi ứng dụng sử dụng API JCE như KeyAgreement, Signature và KeyPairGenerator cũng như JSSE trong TLS 1.3. Vì vậy, các chương trình Java không cần thay đổi mã cũng nhận được hiệu năng tốt hơn mà không cần cấu hình thêm.

Nếu bạn làm việc với cryptography X25519/Ed25519 trong ứng dụng Java, đặc biệt là TLS 1.3 hoặc các giải pháp an ninh hiện đại, hiểu về cách JDK 27/28 tăng tốc Curve25519 sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất của ứng dụng của bạn ngay từ phiên bản hiện tại mà không cần thay đổi mã.

#performance #java #cryptography Nguồn

Foojay.io1 Hot11 phút1 ngày trướcAI

Agentic WMS — Part 1: Where AI Agents Add Value

Bài viết mô tả một dự án thử nghiệm sử dụng tình huống logistics quen thuộc để xem cách một AI agent có thể được tích hợp vào quy trình làm việc thực tế của một hệ thống quản lý kho (WMS). Trong phần đầu, tác giả trình bày bối cảnh WMS và xác định các điểm mà AI agent có thể tạo ra giá trị, như tối ưu hóa việc theo dõi hàng tồn và cảnh báo thiếu hàng. Phần tiếp theo sẽ xác định và kết nối agent bằng Java cùng với framework Spring AI để cho agent truy cập dữ liệu và thực hiện các hành động tự động. Cuối cùng, phần thực thi sẽ thu thập bối cảnh, đưa ra quyết định bổ hàng và thực hiện hành động khi cần thiết. Từ đó, bài học chính là việc xác định rõ vai trò cụ thể của AI agent trong luồng công việc logistics giúp tập trung nỗ lực phát triển vào những nơi mang lại lợi ích đo lường được.

Bài viết giúp hiểu cách AI Agent tích hợp vào quy trình thực tế và tạo giá trị trong hệ thống WMS.

#career #java #ai-agent Nguồn

Wawandco1 Hot9 phút22 giờ trướcAI

Blog: Go 1.27: The Production Features Your Team Should Be Using Now

Go 1.27 ra mắt với ba tính năng mới nhằm nâng cao hiệu suất và khả năng quan sát trong môi trường sản xuất. Goroutine leak profiler cho phép phát hiện tự động các goroutine bị treo, JSON v2 thay đổi cách mã hoá/giải mã bằng API stream và hỗ trợ tùy chỉnh encoder, trong khi size‑specialized allocation sử dụng các lớp bộ nhớ phân bổ theo kích thước đối tượng để giảm fragmentation và chi phí GC. Nhờ profiler, đội dev có thể giảm thời gian debug treo công việc từ giờ xuống phút; JSON v2 tăng tốc độ parse ở edge lên tới 30% và giảm bộ nhớ tạm; size‑specialized allocation giảm chi phí CPU cho đối tượng nhỏ khoảng 15% và giảm thời gian pausa GC. Khi áp dụng, nên bật profiler trong môi trường staging, chuyển sang JSON v2 cho các dịch vụ I/O nặng và xem xét việc điều chỉnh kích thước heap để tận dụng lớp phân bổ chuyên dụng. Việc theo dõi overhead của profiler cũng quan trọng để đảm bảo nó không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất thực tế.

Tính năng mới trong Go 1.27 giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng và cải thiện quy trình gỡ lỗi hiệu quả.

#performance #go Nguồn

Foojay.io1 Hot8 phút1 ngày trướcAI

Did Your AI Agent Run the Debugger? One JVM Bug, Two Agent Runs

Nhiều lập trình viên Java thường bật debugger mà không suy nghĩ tới tác động phụ của nó. Trong trường hợp được mô tả, một lỗi trong JVM khiến công cụ debug được gọi hai lần khi AI agent thực hiện kiểm thử thất bại. Khi breakpoint được đặt, agent chạy test, xem biến và sau đó quyết định sửa lỗi, nhưng do lỗi JVM agent thực hiện hai lần chạy debug liên tiếp. Điều này dẫn đến lãng phí thời gian xử lý và có thể làm thay đổi trạng thái ứng dụng mà không mong muốn. Bài viết nhắc nhở nhóm phát triển cần kiểm tra cách công cụ debug tương tác với môi trường chạy, đặc biệt khi sử dụng tự động hóa hoặc AI agent để tránh chạy lặp lại không cần thiết.

Bài viết này giúp lập trình viên Java hiểu được cách JVM chạy trình gỡ lỗi khi sử dụng AI agent.

#java #ai-agent #kotlin Nguồn

Armin Ronacher29 Hot3 phút13 ngày trướcAI

Fast and Hard Code

LLM đang thay đổi cách lập trình viên chọn ngôn ngữ khi viết code, vì chúng tạo ra đoạn mã nhanh hơn trong các ngôn ngữ bậc cao như Python và JavaScript. Nguyên nhân kỹ thuật là các mô hình đã được huấn luyện chủ yếu trên kho mã nguồn mở dominer bởi những ngôn ngữ này, khiến chúng hiểu và sinh ra cú pháp chính xác hơn so với C++ hoặc Rust. Khi dựa vào LLM, nhóm phát triển có xu hướng ưu tiên các ngôn ngữ mà mô hình hỗ trợ tốt, dù chúng có thể không tối ưu về thời gian thực hiện hoặc mức tiêu thụ bộ nhớ. Hệ quả là các dự án cần hiệu suất cao có thể bị lãng phí thời gian do việc dịch sang ngôn ngữ thấp hơn trở nên khó khăn và tốn lực. Bài học là trước khi quyết định ngôn ngữ, cần cân bằng giữa mức độ hỗ trợ của LLM và yêu cầu về hiệu suất thực tế của sản phẩm.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách lựa chọn ngôn ngữ lập hiệu quả khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

#performance #rust #ai-coding Nguồn

ProAndroidDev3 Hot13 phút4 ngày trướcAI

One Flag, Two Checkpoints: How a Canceled Upload Reported Success

Khi một job upload bị hủy, hệ thống vẫn ghi nhận trạng thái thành công. Nguyên nhân nằm ở một dead flag còn tồn tại và một swallowed interrupt bị nuốt, khiến hai checkpoint được ghi lại. Điều này khiến việc báo cáo upload thành công dù không thực sự hoàn thành. Bài học là cần kiểm tra trạng thái và xử lý gián đoạn một cách chính xác để tránh hiểu lầm. Nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc, hãy chú ý đến cách họ quản lý flag và checkpoint.

Bài này giúp bạn hiểu rõ nguyên nhân dẫn đến lỗi báo cáo thành công khi upload bị hủy trong hệ thống xử lý file.

#java #android Nguồn

PHPUnit Expert2 Hot23 phút2 ngày trướcAI

How PHP generates machine code

PHP JIT không được kích hoạt trong cài đặt mặc định, vì nó phải thực thi đủ lâu để bù đắp chi phí biên dịch. Trên bộ test gồm 177 test cases, function JIT thua cuộc do không bù được thời gian biên dịch. Trong khi đó, tracing JIT chứng tỏ hiệu quả khi thời gian chạy đủ dài để vượt qua chi phí ban đầu. Đây là bài học quan trọng về trade-off giữa chi phí biên dịch và thời gian thực thi khi implement JIT compiler.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu khi nào nên bật JIT trong PHP để tối ưu hiệu suất ứng dụng.

#performance #php #compiler-optimization Nguồn

Principles of Memory Management in Java

Đề xuất cho bạn

Bình luận

No Database Operations Found: What Writing a Spring Boot Analyzer Taught Me About Spring

Acceleration of Curve25519 Field Operations with Java Software and Intrinsics

Agentic WMS — Part 1: Where AI Agents Add Value

Blog: Go 1.27: The Production Features Your Team Should Be Using Now

Did Your AI Agent Run the Debugger? One JVM Bug, Two Agent Runs

Fast and Hard Code

One Flag, Two Checkpoints: How a Canceled Upload Reported Success

How PHP generates machine code

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads