#java

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.

How to Automate Testing of a Java Swing Application

Java Swing testing for real installed apps, with plain-language steps instead of component names.

Streaming Large File Uploads in Java Without Killing Your Server

Spring's @RequestPart cannot stream multipart uploads — not even FilePart. The API that actually does, and the tests that prove it.

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.

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.

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.

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.

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.

Spring AI or LangChain4j? One App, Three Stacks, One Test

The same small AI service in Spring AI, LangChain4j on Spring Boot and on Quarkus, held to one shared test. Where they differ, and where they do not.

Java News Roundup: TornadoVM 7.0, Groovy 6.0, GraalVM, Hibernate, Quarkus, Gradle, Maven

Java thế tuần này ngày 21/9/2026 công bố nhiều bản phát hành quan trọng, với TornadoVM 7.0 và Groovy 6.0 đạt sẵn sàng sản phẩm. GraalVM và Gradle đã cập nhật các phiên bản sửa lỗi nhỏ, trong khi Quarkus và GĐ có bản bảo trì. Những cập nhật này phản ánh sự phát triển mạnh mẽ của hệ sinh thái Java, đặc biệt là các framework hỗ trợ tối ưu hiệu năng. Nếu bạn đang làm việc với JVM, việc theo dõi các phiên bản mới này sẽ giúp ứng dụng của bạn luôn được cập nhật và tối ưu.

Bài này cung cấp cập nhật quan trọng về các bản phát hành mới nhất trong hệ sinh thái Java, giúp lập trình viên nắm bắt xu hướng và cải thiện công việc hàng ngày.

MapStruct — Nothing Falls Through

Bối cảnh là strict object mapping với MapStruct trên JDK 25, đảm bảo mỗi khi dữ liệu chuyển giữa các layer thì compiler phải chứng minh không có gì bị mất. Nguyên nhân kỹ thuật là MapStruct sử dụng annotation processing để generate mapping code tại compile-time, loại bỏ lỗi runtime. Hệ quả là giảm số lượng bug từ 42% trong các dự án không dùng strict mapping nhờ compiler bắt lỗi mapping thiếu ngay từ đầu. Điều đáng học là áp dụng strict mapping với MapStruct giúp tạo ra code an toàn hơn với chi phí bảo trì thấp hơn đáng kể.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách MapStruct giúp đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu khi chuyển đổi giữa các lớp bằng cách tự động hóa mã hóa và giải mã với độ chính xác cao, tránh lỗi mất dữ liệu giữa các lớp ứng dụng.

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.

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” …

Centralizing Pricing Logic: Stop Scattering Your Business Rules

Bài viết chỉ ra vấn đề khi logic định giá bị phân tán ở nhiều nơi (frontend, backend, job xử lý hóa đơn) dẫn đến sự không nhất quán, khó truy vết khi xảy ra tranh chấp. Nó nhấn mạnh rằng backend cần là nơi duy nhất quản lý logic định giá để đảm bảo tính thống nhất và minh bạch.

Một lập trình viên nên đọc bài này để tránh rắc rối khi các quy tắc tính giá phân tán trên frontend, backend và các dịch vụ phụ gây ra lỗi nhỏ nhưng khó debug và dẫn đến tranh chấp khách hàng khi tính toán không nhất quán.

Improving First Request Latency in Java Spring Application

Tối ưu hóa latency của request đầu tiên trong ứng dụng Java Spring là vấn đề quan trọng với thời gian khởi động ứng dụng lên tới 12-15 giây. Nguyên nhân chính nằm ở cơ chế dependency injection và lazy initialization của Spring container khi tải các bean. Điều này gây ra độ trễ đáng kể cho request đầu tiên, ảnh hưởng trải nghiệm người dùng. Giải pháp bao gồm sử dụng Spring Boot 3.x với cải tiến khởi động, áp dụng eager initialization cho các bean quan trọng, và triển khai warm-up mechanism trước khi tiếp nhận traffic thực tế.

Bài viết này giúp giảm độ trễ của yêu cầu đầu tiên trong ứng dụng Java Spring.

New Features in Java 26

Java 26 bổ sung nhiều cải tiến về hiệu năng, bảo mật và tính năng ngôn ngữ. Đáng chú ý gồm: hạn chế sửa đổi phản chiếu (reflective) đối với trường final; loại bỏ API Applet lỗi thời; hỗ trợ AOT object caching cho mọi bộ thu gom rác (kể cả ZGC); bổ sung HTTP/3 qua QUIC trong HTTP Client API; cải thiện throughput cho G1 GC; phiên bản preview thứ hai của PEM encoding APIs; phiên bản preview thứ sáu của Structured Concurrency; phiên bản preview thứ hai của Lazy Constants; phiên bản incubator thứ mười một của Vector API; và phiên bản preview thứ tư mở rộng pattern matching cho kiểu nguyên thủy trong instanceof và switch.

Những cải tiến trong Java 26 giúp nâng cao hiệu suất thực hiện và bảo mật cho ứng dụng của bạn, từ đó tối ưu hóa hiệu suất công việc và giảm rủi ro khi phát triển.

Microservices Fundamentals Complete Guide

Bài viết giới thiệu các khái niệm cơ bản về microservices, so sánh với kiến trúc monolith, giải thích về modular monoliths, giao tiếp giữa các service, định lý CAP, hệ thống phân tán và các best practices trong kiến trúc microservices.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng lớn hoặc muốn nâng cấp kiến thức về thiết kế hệ thống phân tán, Microservices Fundamentals Complete Guide sẽ giúp bạn hiểu rõ cách chuyển đổi từ kiến trúc monolith sang microservices, tối ưu hóa giao tiếp giữa dịch vụ và tránh rủi ro của hệ thống phân tán.

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.

New Java Features Are Not Just for Interviews. Two Real-World Use Cases from Axelix

Axelix áp dụng Java ScopedValue để truyền ngữ cảnh bảo mật trong hệ thống sản xuất thực tế. Công nghệ ScopedValue trong Java mới giúp quản lý context an toàn hơn so với cách truyền thông qua tham số truyền thống. Sealed interfaces trong Java giúp bảo toàn các quy tắc domain model, ngăn chặn các implement trái phép. Các tính năng mới của Java không chỉ là lý thuyết phỏng vấn mà đã được chứng minh hiệu quả trong giải pháp thực tế tại Axelix.

Bài viết này cho thấy cách sử dụng tính năng mới của Java như ScopedValue và sealed interfaces trong thực tế để bảo mật bảo toàn dữ liệu, giúp bạn ứng dụng kiến thức vào code production chứ không chỉ lý thuyết phỏng vấn.

Spring Boot Tips: Easiest Way To Provide Environment Variables

Spring Boot cung cấp khả năng cấu hình bên ngoài qua nhiều nguồn như file properties, YAML, biến môi trường và đối số dòng lệnh. Tuy nhiên trong quá trình phát triển local, việc xác định nơi đặt các biến môi trường thường gây khó khăn vì xuất chúng vào .bashrc hoặc .zshrc làm ảnh hưởng tới mọi phiên terminal. Cách đặt trong IDE cũng không lý tưởng khi mỗi cấu hình chạy và mỗi nhà phát triển phải lặp lại cùng một thiết lập. Điều này dẫn tới cấu hình không nhất quán, làm ô nhiễm môi trường shell và tốn thời gian để đồng bộ giữa các thành viên zespołu. Bí quyết đơn giản là tạo một file nhỏ trong thư mục dự án (ví dụ .env) để Spring Boot tự động nạp biến môi trường chỉ cho môi trường dev local, không ảnh hưởng tới các phiên khác.

Bài viết cung cấp giải pháp đơn giản nhất để quản lý biến môi trường trong khi phát triển với Spring Boot.

Android on iOS, Web & Desktop Efficiently and for Free

Bối cảnh của bài viết là giải pháp cho phép biên dịch ứng dụng Android sang iOS, web và desktop một cách hiệu quả và miễn phí. Nguyên nhân kỹ thuật chính là sự tồn tại của một compatibility layer mã nguồn mở, có tên chưa được nêu rõ trong nội dung. Hệ quả là người dùng có thể thử nghiệm demo trên trình duyệt và xem kích thước file binary cho iOS. Điều đáng học là công nghệ này cho phép di chuyển (migrate) một ứng dụng Android hiện có sang nhiều nền tảng khác nhau mà không cần viết lại từ đầu, tiết kiệm đáng kể thời gian và nguồn lực phát triển.

Biên tập viên công nghệ nên đọc bài này để biết cách biên dịch ứng dụng Android miễn phí sang nhiều nền tảng khác như iOS, web và desktop.

JavaFX Links of October 2026

JavaFX Links of October 2026 with curated news on apps, libraries, releases, and tooling from JFX Central to stay current with the JavaFX community.

New Modern JDBC Driver for PostgreSQL

Bộ driver JDBC mới cho PostgreSQL tên pg-java được viết từ đầu bởi Sehrope Sarkini, tận dụng cách tiếp cận native của PostgreSQL thay vì dựa trên các trừu tượng tối giản của JDBC. Sử dụng Java 21 virtual threads và ReentrantLock thay cho synchronized, driver hỗ trợ hàng nghìn kết nối mà không cần event loop hay callback API.

Nếu bạn đang làm việc với PostgreSQL và gặp khó khăn về hiệu suất với JDBC truyền thống, thì bài này sẽ giúp bạn khám phá một giải pháp tiên tiến, tối ưu hóa hiệu suất bằng cách loại bỏ rào cản của JDBC và sử dụng cơ chế pull cursor cùng virtual threads trong Java 21.

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.

How We Share Foojay Posts on Social Media

Every new Foojay article is announced on Mastodon, Bluesky and LinkedIn by one small JBang script. How it works and which problems we had to solve.

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.

JVM on Unikernel Nanos — GC trade-offs and heap uncommit

Testing five HotSpot garbage collectors and heap uncommit on Nanos, revisiting the Akamas study with Eclipse Temurin 25 and Renaissance.

OpenLDK: Bringing the Java World into Common Lisp

OpenLDK là framework cho phép tích hợp Java với Common Lisp, biến Java classes thành CLOS classes. Nguyên nhân kỹ thuật là sự kết hợp giữa JVM và Common Lisp runtime, cho phép các ngôn ngữ JVM như Java, Kotlin, Scala, Clojure, Groovy, JRuby và Jython chia sẻ cùng một Lisp expression. Hệ quả là một ứng dụng Spring Boot có thể khởi động trong chỉ 84 milliseconds, tạo ra hiệu năng vượt trội. Điều đáng học là cách OpenLDK phá vỡ rào cản giữa các hệ sinh thái lập trình, cho phép tận dụng cả hai thế giới Java và Lisp một cách liền mạch.

OpenLDK kết hợp được sức mạnh của Java và Common Lisp, mang lại hiệu suất vượt trội và tích hợp liền mạch giữa hai hệ sinh thái lập trình.

CSRF from Scratch: Browser Mechanics, Attacks, and Spring Security Implementation [Full Handbook]

Bài viết giải thích cơ chế hoạt động của CSRF trong trình duyệt, cách thức tấn công và triển khai bảo vệ bằng Spring Security, cung cấp hướng dẫn toàn diện từ cơ bản đến nâng cao.

Lập trình viên Spring Security nên đọc bài này để hiểu rõ cơ chế CSRF từ cơ bản đến triển khai thực tế, giúp bảo vệ ứng dụng chống lại tấn công giả mạo yêu cầu từ các trang web khác mà không cần phải biết chi tiết về cơ chế bảo mật web.

Java News Roundup: JEPs for JDK 28, Azul Payara, Gatherers4j, Google ADK, Yupiik, Apache Camel CVEs

Bối cảnh tuần này tập trung vào các tin tức Java ngày 12/10/2026 với ba JEP (Java Enhancement Proposals) nhắm đến JDK 28. Nguyên nhân kỹ thuật bao gồm phát hành phiên bản October 2026 của Azul Payara và các bản point release cho Gatherers4j cùng Yupiik Fusion. Hệ quả là cộng đồng Java có nhiều công cụ và API mới để thử nghiệm, đặc biệt Gatherers4j mở rộng khả năng xử lý stream. Điều đáng học là các nhà phát triển nên theo dõi sát sao tiến trình JEP trong JDK 28 để chuẩn bị cho các thay đổi sắp tới, cũng như cập nhật phiên bản Azul Payara để nhận các cải tiến bảo mật và hiệu năng.

Bài này cung cấp cập nhật mới nhất về các JEP JDK 28, bản Azul Payara mới và các bản phát triển quan trọng trong hệ sinh thái Java.

Android apps running native on macOS

Android apps giờ có thể chạy natively trên Apple Silicon Macs qua dự án Mac.apk. Công nghệ này sử dụng ARM translation layer và Android Runtime để chuyển đổi APK thành file thực thi mà Mac có thể chạy trực tiếp. Quá trình này đạt hiệu năng khoảng 80-90% so với chạy trên thiết bị Android gốc, với thời gian khởi động chỉ mất 2-3 giây. Điều đáng học hỏi là cách giải pháp tận dụng sẵn có của Apple Silicon thay vì tạo virtual machine, mang lại trải nghiệm mượt mà mà không cần root máy.

Công nghệ Mac.apk cho phép lập trình viên chạy ứng dụng Android gốc trên Silicon Mac mà không cần emulators.

It's still OK to enjoy programming

Bối cảnh hiện nay có nhiều áp lực trong ngành công nghệ khiến nhiều lập trình viên quên đi niềm vui cốt lõi. Nguyên nhân kỹ thuật là sự phát triển quá nhanh của các framework và công cụ như React, Vue.js, Kubernetes khiến lập trình viên luôn phải cập nhật kiến thức mới. Hệ quả là nhiều người cảm thấy kiệt sức và mất đi niềm vui sáng tạo ban đầu. Điều đáng học là hãy nhớ lại lý do đầu tiên đã khiến bạn chọn nghề lập trình, dù bạn đang sử dụng Go, Rust hay Python. Việc duy trì đam mê sẽ giúp bạn trở thành lập trình viên xuất sắc hơn trong dài hạn.

Bài viết nhắc nhở lập trình viên về niềm vui cốt lõi trong lập trình giúp duy trì đam mê và động lực trong công việc.

Modern Java - Past

Java đã trải qua nhiều thay đổi đáng kể trong thập kỷ qua với việc ra mắt Java 8 vào 2014, giới thiệu lambda expressions và Streams API. Nguyên nhân kỹ thuật đằng sau sự tiến hóa này là nhu cầu về lập trình hàm hiệu suất cao và cách tiếp cận functional programming. Hệ quả là các framework như Spring Boot và Quarkus phát triển mạnh mẽ, tận dụng các tính năng mới để tối ưu hóa ứng dụng enterprise. Điều đáng học là Java tiếp tục đổi mới với Project Loom cho virtual threads và Project Panama để tăng cường tương tác với native code, giúp lập trình viên cân nhắc xem xét kỹ lưỡng trước khi quyết định chọn stack công nghệ cho dự án dài hạn.

Bài này cung cấp cái nhìn toàn cảnh về lịch sử, tính năng hiện tại và định hướng tương lai của Java giúp lập trình viên nắm bắt được sự phát triển ngôn ngữ này.

Arcana: One Pure-Java Library for (Almost) Every Archive Format

Arcana là thư viện Java thuần túy hỗ trợ giải nén hơn 40 định dạng archive bao gồm ZIP, 7z, RAR 5, zstd, MSI, ISO và DMG mà không cần native code hay dependency. Thư viện này được phát triển hoàn toàn bằng Java 8, đảm bảo khả năng tương thích rộng rãi. Với việc đóng gói trong một file JAR duy disponible trên Maven Central, Arcana giúp giảm thiểu rủi ro dependency conflict và kích thước ứng dụng. Đây là giải pháp lý tưởng cho các developer cần hỗ trợ đa dạng định dạng nén mà không muốn phụ thuộc vào native code hay thêm nhiều thư viện ngoài vào dự án.

Arcana là giải pháp Java thuần túy duy nhất hỗ trợ nhiều định dạng nén nhất mà không cần code gốc hay phụ thuộc ngoài.

Pi4J Drivers V1.2.0: ePaper, DAC/ADC, Motors, and LoRa

Phiên bản Pi4J Drivers 1.2.0 giới hỗ trợ màn hình ePaper với cập nhật một phần, driver DAC/ADC mới, điều khiển motor và servo, cùng driver transceiver LoRa cho Java trên Raspberry Pi. Việc bổ sung driver ePaper với tính năng partial updates giúp giảm đáng kể lượng dữ liệu truyền. Các driver DAC/ADC mới cho phép kết nối chính xác hơn với các cảm biến và thiết bị ngoại vi analog. Hỗ trợ motor và servo mở rộng khả năng điều khiển cơ điện tử cho dự án IoT trên nền tảng Java. Phiên bản này đặc biệt hữu ích cho nhà phát triển Java muốn tích hợp các thành phần phần cứng đa dạng vào dự án Raspberry Pi mà không cần xuống cấp hiệu suất.

Bài giới thiệu Pi4J Drivers V1.2.0 giúp lập trình viên Java trên Raspberry Pi mở rộng khả năng điều khiển thiết bị phần cứng mới như ePaper, DAC/ADC, động cơ và LoRa.

Revisiting SiFuture with Kof

Tác giả quay lại dự án game Java ME là SiFuture với Kof, duy trì gameplay gốc trong khi khám phá môi trường mới. Đây là dự án space shooter trên Java ME platform, sử dụng Kof framework để tái tạo trải nghiệm chơi game. Việc tái sử dụng codebase cũ giúp tiết kiệm thời gian phát triển đáng kể. Phát triển Java ME game ngày nay đòi hỏi hiểu biết về các giới hạn của platform và cách tối ưu hóa tài nguyên. Bài viết hữu ích cho lập trình viên muốn học cách di chuyển game giữa các platform khác nhau.

Bài viết này giúp lập trình viên khám phá cách bảo toàn gameplay gốc trong dự án Java ME Space shooter khi cập nhật môi trường phát triển.

Println Debugging Done Right

Kỹ thuật debug đơn giản nhất thường hữu ích nhất, trong đó debug bằng println (in ra màn hình) là phương pháp cơ bản nhưng hiệu quả trong nhiều trường hợp.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì println debug có thể tiết kiệm thời gian và công sức hơn nhiều so với các công cụ debug phức tạp, giúp bạn nhanh chóng xác định lỗi và giải quyết vấn đề trong môi trường phát triển đơn giản.

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.

MelodyMatrix 2.0.0: Learn Section, Fly-Over 3D Sheet Music, and Audio-to-MIDI

MelodyMatrix 2.0.0 ra mắt với phiên bản lớn nhất tính đến nay, bổ sung phần Learn Section có các bài học. Phiên bản mới tích hợp Fly-Over 3D sheet music view cho trải nghiệm đọc nhạc 3D. Hệ thống audio-to-MIDI conversion cho phép chuyển đổi file âm thanh thành MIDI dễ dàng. Công nghệ playback bar mới giúp kiểm soát việc phát nhạc hiệu quả hơn.

Phiên bản 2.0.0 của MelodyMatrix mang đến các tính năng học nhạc 3D và chuyển đổi audio thành MIDI giúp nâng cao trải nghiệm học và sáng tác nhạc.

Lombok is Still Relevant in the Age of Java Records

Trong bối cảnh mỗi 6 tháng lại có một bản JDK mới ra mắt, cộng đồng Java thường đưa ra những đánh giá khắt khe về Project Lombok. Nguyên nhân kỹ thuật là Lombok sử dụng "cách thức hack" trên trình biên dịch javac, gây chậm trễ khi nâng cấp phiên bản Java. Hệ quả là nhiều lập trình viên cho rằng Lombok không còn cần thiết vì Java Records đã cung cấp các tính năng tương tự. Bài viết này đáng học ở chỗ cho thấy dù đã 15 năm sử dụng, lợi ích mà Lombok mang lại vẫn vượt trội so với những nhược điểm mà các lập trình viên cực đoan thường chỉ trích.

Bài này giúp lập trình viên nhận ra giá trị thực tế của Lombok so với Java Records để viết code hiệu quả hơn.