Try SqlClient’s new connection pool for faster parallel connections

Where Your Bytes Live: Memory Layout in Rust and Java

Bài viết so sánh layout memory giữa Rust và Java, giải thích cách dữ liệu được tổ chức trong stack và heap. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cơ chế boxing (khi dữ liệu được đặt vào heap) và borrowing (cho mượn tham chiếu) trong Rust khác với garbage collection của Java. Hệ quả là Rust giúp kiểm soát bộ nhớ tốt hơn trong khi Java có thể gây overhead do garbage collector. Điều đáng học là cách tổ chức data structure ảnh hưởng hiệu năng, ví dụ struct trong Rust có thể tối ưu hơn class trong Java nhờ predictable layout.

Hướng dẫn này giúp lập trình viên hiểu cách bố trí bộ nhớ trong Rust và Java quan trọng hơn so với việc chỉ phân biệt giữa stack và heap.

Multi-Tenant Best Practices Can Backfire

Multi-tenant architecture giúp tối ưu tài nguyên nhưng các best practices như shared …

pg_plan_filter 1.0.0 released

pg_plan_filter 1.0.0 là module PostgreSQL có thể tải vào để đánh giá các câu lệnh trước khi thực thi dựa trên tiêu chí cost. Module này có thể từ chối các câu lệnh vượt quá giới hạn statement_cost_limit, giới hạn tổng cost của transaction bằng transaction_cost_limit, và tùy chọn chỉ áp dụng cho câu lệnh SELECT qua filter_select_only. Module được thiết kế để có thể mở rộng cho các loại filter khác và hỗ trợ PostgreSQL phiên bản 14 đến 18. Đây là công cụ hữu ích cho các nhà phát triển muốn kiểm soát resource usage trong các ứng dụng sử dụng PostgreSQL.

pg_plan_filter giúp quản lý chi phí thực thi truy vấn trong PostgreSQL bằng cách kiểm tra và giới hạn cost trước khi thực thi.

AI added a vulnerable NuGet package to our .NET app

Tình huống xảy ra khi Claude AI đã vô tình thêm gói NuGet Newtonsoft.Json 13.0.3 vào ứng dụng .NET, phiên bản này chứa lỗ hổng bảo mật CVE-2023-23397. Nguyên nhân kỹ thuật là do training data của Claude chưa được cập nhật với thông tin bảo mật mới nhất và thiếu hiểu biết về các package vulnerable. Hệ quả là ứng dụng dễ bị tấn công khai thác lỗ hổng này. Bài viết đề xuất giải pháp bằng cách prompt Claude kiểm tra version compatibility và security status trước khi thêm package, giúp tránh được các rủi ro tương tự.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu và tránh được những lỗ hổng bảo mật do AI tự động đưa vào dự án .NET khi sử dụng Claude.

AI Row Count Estimates Come From Nothing

AI row count estimates trông chắc chắn nhưng thực tế hoàn toàn không dựa trên dữ liệu thực tế. Các hệ thống thống kê như PostgreSQL, MySQL sử dụng heuristic để ước lượng số lượng hàng trong khi AI model lại đưa ra con số một cách ngẫu nhiên mà không dựa trên dữ liệu training. Sự khác biệt này dẫn đến các quyết định tối ưu hóa query kém hiệu quả, làm giảm performance database. Điều đáng học là các nhà phát triển nên hiểu cơ chế ước lượng của optimizer để cải thiện query execution plan.

Bài viết này giải thích tại sao ước tính số dòng AI nghe chắc chắn nhưng thực chất không dựa trên cơ sở dữ liệu thực tế, giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về cách tối ưu hóa truy vấn.

Control How Your GPU Shares Work with Green Contexts

GPU ngày càng phải xử lý nhiều thành phần độc lập trong cùng một process, với các operator nhạy cảm độ trễ và các tác vụ heavy-weight chạy song song. Vấn đề nảy sinh khi GPU scheduler hiện tại (như CUDA's Concurrent Kernel Execution) không phân biệt rõ rệt giữa các context, dẫn đến tình trạng operator nhạy cảm độ trễ bị block bởi các tác vụ nặng. Hệ quả là hiệu năng của các ứng dụng real-time giảm đáng kể, có thể lên đến 30-40% độ trễ tăng thêm. Green Contexts là giải pháp từ Microsoft Research cho phép lập trình viên tách biệt các tác vụ thành các context ưu tiên khác nhau, qua đó kiểm soát chính xác GPU allocation và cải thiện đáng kể hiệu năng cho các ứng dụng đa thành phần.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu suất GPU bằng cách kiểm soát cách chia sẻ công việc giữa các thành phần khác nhau trong cùng một tiến trình.

Announcing DuckDB 1.5.6

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.