Trong khi làm việc hay phỏng vấn thì chúng ta sẽ bắt gặp những câu hỏi như, bạn đã tối ưu hệ thống của bạn bao giờ chưa? Nếu có thì tối ưu ở cấp độ (ngôn ngữ hay tham gia stack hệ thống) nào? Và làm như thế nào? Thì đây là câu trả lời cho những bạn gặp trường hợp này.
Thông thường các lập trình viên sử dụng Redis để lưu thông tin giỏ hàng của khách hàng. Không có gì bàn cãi ở đây, vì giỏ hàng theo thống kê của hệ thống luôn có tỷ lệ truy cập xác xuất luôn cao, vì vậy tránh tình trạng query vào điểm cuối của dữ liệu thì dùng redis sẽ cung cấp và đáp ứng như cầu này. Nhưng việc lưu trữ nó như thế nào cho đúng? Chúng ta ta sẽ xem kịch bản sau đây.
Khi upload một File chúng tôi nhận thấy với 100Mb thì mất 5 giây, rất nhanh sau đó commit và đưa vào version Prod. Nhưng một sự việc đã xảy ra đó là khách hàng VIP muốn upload File có dung lượng 1Gb. Như vậy theo logic thì 5 * 10 = 50 seconds mới có thể upload được File. Sự phàn nàn là điều chính xác
Nhìn vào thì tôi đoán rằng ai cũng rõ vì sao lại sử dụng đúng không? Nó cho chúng ta biết? Thằng nào vào nhà mình, đi bằng cửa nào? đi bằng phương tiện gì? Lúc mấy giờ và để lại dấu vân tay hay không? Điều đó rất tốt cho quá trình lấy dữ liệu để cung cấp cho police điều tra phá án rằng: `Thằng nào vào nhà mình thăm dò, mà không phải là hợp pháp?
Bạn đã đọc và thấy đúng không? Chính xác là những nhà tuyển dụng họ rất quan tâm đến việc triển khai nhiều `transaction` cùng một lúc. Vì vậy trọng tâm là bạn muốn apply vào vị trí đó thì nếu như có kịch bản đó xảy ra thì bạn sẽ làm gì?
Để đơn giản cho việc hiểu về MVCC thì có một kịch bản như sau, cùng một thời điểm thì sẽ xảy ra hiện tượng gì? User X đang xem giá và số lượng sản phẩm Z còn hay không trên hệ thống YYYY, User Y đang order sản phẩm Z và giảm số lượng tồn kho trên hệ thông YYYY...
OK xem như đã nắm được kịch bản với 1.000.000 rows và khoảng 50M. Bắt tay vào. NHIỆM VỤ CHÍNH đó là chúng ta phải cải thiện từ `2 phút theo cách thông thường, chúng ta phải giảm xuống 10 seconds`, sau đó sẽ cải thiện tiếp theo cho từng version.
Lúc đầu hệ thống triển khai chấm công trên `10.000 công nhân`. Hiện tại API đã cung cấp cho nhiều dịch vụ khác đến lấy dữ liệu của trung tâm. Tôi có thể tóm tắt như sau và hy vọng bạn sẽ hiểu được bản chất của MQ cụ thể là Kafka, RabbitMQ.
RPC vs GRPC: Mặc dù hơi thô nhưng nó đúng là vậy, muốn hiểu về nguyên lý bom ba càng thì hay hỏi các CỰU CHIẾN BINH là có thể hiểu rõ nhất, có đúng không?
Kẻ yếu phàn nàn về môi trường, kẻ mạnh tự thay đổi bản thân. Nó đơn giản tới mức hầu như tôi không thể nào áp dụng đúng 100%.
Phỏng vấn GO Backend: Hôm nay quả là một ngày thật tuyệt, tôi đã nhận được một câu trả lời từ một anh chàng và có thể nói rằng với câu phỏng vấn "Nếu MySQL gặp sự cố trong khi thực hiện transaction" thì anh ấy đã làm tốt hơn tôi rất nhiều.
Điều cần làm lúc này là gì? Hôm nay chúng ta sẽ tham khảo một thủ thuật của những người đi trước, họ không có nguồn lực, không có chi phí cao như ngày nay. Nhưng đổi lại họ đã tìm cách vượt qua điều này như thế nào, chúng ta cùng xem xét.
Với GraphQL. Tôi cảm thấy đã đủ mệt mỏi với những làn danh giới giữa FE và BE. Việc tự build linh kiện máy tính, bắt buộc bạn phải là người chuyên nghiệp về khía cạnh đó. Hãy trở thành người chơi GAME xuất sắc, thay vì trở thành người mua máy tính chuyên nghiệp, nếu làm tốt bạn là con người tuyệt vời.
Có bạn comment rằng, `lớp chúng tôi 70% không xin được việc làm`. Uhm, tôi nghĩ rằng còn lại 30% là có nghĩa rằng sẽ có việc làm NHƯNG đi đúng ngành thì chắc 20% còn lại 10% là sẽ chọn không đúng NGÀNH.
Hôm nay tôi và các đại ca bàn luận về `high concurrency` và nhân tiện trong bài viết này tôi cũng nói thêm về một số trường hợp xử lý khi bạn bị mặc kẹt trong vấn đề này, thông qua một số biện pháp của một số anh em backend
Tôi có hai table mỗi table có 13 triệu records. Và vẫn là câu lệnh SELECT COUNT(*) nhưng một table mất 4.2s và một table mất 0.002s... Vì sao? Chúng ta sẽ đi tìm hiểu
Đây là một kịch bản có thật được thực hiện lại với một table `(products)` trong MySQL có 13 triệu dữ liệu. Và có 3 tính huống tìm kiếm. Và mỗi tình huống có 3 cách, trong đó có 2 cách sử dụng toán tử `LIKE = '%keySearch%'` và `LIKE = 'keySearch%'`. Như sau:
Tôi biết tôi đang ở đâu và hơn 15 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực lập trình dường như không mang lại lợi thế gì khi bạn chấp nhận trong ngành nghề này.
Dự án vetautet giải quyết bài toán cải thiện hiệu suất READ API, WRITE API, Data consistency, Distributed Transactions, Distributed data... Ngoài java, go còn có nestjs và nodejs...
CV quá tốt, như vậy thì hệ thống xxxx.com bạn triển khai cho phép một user login trên được nhiều thiết bị phải không?
Ngoài ra một kịch bản khác nữa được đưa ra ngoài chuyện Logout. Khi logout thì token này đã có trong `tokenBlackList` vì vậy khi một ai đó vô tình lấy lại token này để sử dụng or token này bị rò rỉ (leak) và thời gian token này chưa hết hạn...
Mục này sẽ cung cấp hai `OpenSource` về web app ShareScreen được phát triển bởi Go và Nodejs với nhiều tính năng được cải thiện về hình ảnh, độ trễ...
Đầu tiên, đừng vội vồ vập, vì chúng ta là những người đã kinh qua không gì phải vội. Hãy nhấn mạnh với họ rằng, công ty bạn đang trừ hàng tồn kho ở giai đoạn nào?
Nhưng nói thêm rằng, nếu từ FE muốn chuyển qua `Back-End(BE)` thì Nest.js không đủ để làm chuyện đó. Vì sao? Tôi có thể kết luận như thế này..
Nếu bạn xuất thấn từ JAVA`, GO và Nestjs thì có lẽ cụm từ `IoC` sẽ xuất hiện tấn suất rất nhiều trong dự án và trong các lần phỏng vấn đúng không?
Nếu một lập trình viên backend hiểu về hệ thông bán hàng đồng thời CAO hoặc kiến trúc đồng thời cao, bạn có thể thấy rằng khấu trừ hàng tồn kho trong Database này không hoàn hảo và nó có vấn đề ở đây.
Trường hợp thứ hai ví dụ muốn xử lý một data trong một `Array()` thì bạn cần phải nắm hai khái niệm chính đó là xử lý `for` với cấp độ bình thường, nhưng khi xử lý một `Array()` lớn thì `for` thôi là chưa đủ, mà thêm khái niệm `Stream()`...
Vì vậy hãy suy nghĩ nếu như Master bị hẻo thì ai sẽ là người ghi `Slave-01` hay `Slave-02` hoặc `Slave-0N`... Là ai? Công thức nào? Và setup thế nào?
Câu hỏi 2: "Thật sự em chưa có kinh nghiệm làm trong dự án nào có nhiều request đồng thời, vậy có phỏng vấn vào công ty XXXX được không Anh?"... Tôi không có kinh nghiệm về dự án lượng đồng thời cao..
Vì sao tôi vẫn là một nông dân CODE. Với tôi, tôi sẽ cố gắng không phụ thuộc vào AI trừ khi tôi không còn suy nghĩ được vấn đề gì nữa...
Thật sự mà nói thời điểm đó khi tôi bắt đầu học về kafka thì lúc đó trên internet có khác ít những blog hay video để triển khai những khái niệm rất mơ hồ như `HW, LEO, LSO, LW` hoặc `ISR và AR là viết tắt của từ gì trong Kafka? Tỷ lệ ISR có nghĩa là gì?` rất khó tìm được đáp án.
Chúng ta đều đồng ý rằng, trong MySQL dữ liệu càng nhiều thì query càng chậm. Thực tế như sau, khi sử dụng `limit X,Y` để truy vấn, giá trị `X` càng lớn thì tốc độ truy vấn càng chậm.
Họ đã đưa ra những kiến thức chuẩn bị cho việc `ngồi ghế nóng` kiểu giống như đề mở vậy. Đó là `k8s`, `docker`, và quan trọng là `kafka`. Nhưng đột nhiên hãy xem hình ảnh tôi đang làm
Ngoài trời đang mưa rả rích, tiếng mưa rơi lộp độp trên của kính của văn phòng của một công ty lớn trong ngành sản xuất phần mềm. Trong phòng phỏng vấn, Senior - một kỹ sư dày dạn kinh nghiệm đang trao đổi với Intern - một ứng viên trẻ tiềm năng.
Gần đây, hiện tại và sắp tới sau khi kỳ tết 2025 thì chuần bị là mùa cao điểm của việc nhảy việc, và nhiều anh em đã gửi các câu hỏi or đã hỏi tôi về các câu hỏi của các stacks ví dụ như phỏng vấn của NVIDIA..
Chuyện cuối tuần - Vật cực tất phản, hôm nay tôi muốn đề cập đến một khái niệm mà tôi đọc qua trong cuộc sống là đúng, nhưng trong lập trình cấp độ ngôn ngữ thì tôi thấy nó chưa đúng, nhưng lạ thay với cấp độ doanh nghiệp thì nó lại đúng. Khái niệm được đề cập như sau:
Làm thế nào để đảm bảo message không bị mất sau này chủ yếu được phân tích từ ba giai đoạn này, hãy chú ý nó một cách cẩn thận. Chỉ khi nào bạn thực sự sử dụng nó thì mới thấy 3 giai đoạn này là vô cùng quan trọng.
Chỉ cần hiểu như thế này cho các round phỏng vấn như món tráng miệng đó là `Thread` rất nặng, nó tương ứng mới các thread của hệ điều hành. Vì vậy chắc chắn có limited.
Tôi còn nhớ JavaEE lúc đó rất phổ biến vì các logic business được quản lý mới Struct, Spring, và không quên đó là Hibernate chịu trách nhiệm quản lý database, nhìn lại một hành trình giờ đây quá nhiều thay đổi với sự xuất hiện của SpringMVC nó đã làm lu mờ đi Struct...
Cậu intern mới vào công ty có 3 tháng mà có thể thấy hình như cậu ấy đã chạm vào được trái tim của ứng dụng, của anh em và quan trọng có lẽ danh phận Junior chỉ để nhằm hạn chế lương của cậu ta thôi sao... Tôi tự nhủ..
Chắc chắn chúng ta sẽ phải thêm một tuyến phòng thủ tiếp theo để bảo về Redis, tôi nói. Vậy cái gì có performance tốt hơn Redis cache nữa... Bỗng thằng em INTERN cất tiếng nói, Anh em thấy thế này, giọng nó khá trong trẻo..
Đương nhiên có rất nhiều framework opensource hỗ trợ local cache chẳng hạn như `Ehcache`, `Guava cache`, `Caffeine Cache` đương nhiên còn nhiều nữa... Nhưng thật sự bạn hay team bạn đã sử dụng chúng hết chưa, và các bạn phải chọn lựa thì dựa trên tiêu chí nào?
Cách đảm bảo dữ liệu không bị trùng lặp trong các tình huống đồng thời cao. Trước tiên hãy xem câu hỏi và sau đó mỗi chúng ta tự hỏi: "Minhd đã từng gặp phải những tình huống này chưa? Hoặc có thể tương lai sẽ gặp thì mình sẽ thực hiện như thế nào?"
Sau cuộc phỏng vấn đó, tôi dành một chút thời gian để suy nghĩ lại về những gì anh ấy nói. Công nhận về MYSQL việc viết câu lệnh rất đơn giản chỉ xoay quanh bốn cụm từ `SELECT`, `UPDATE`, `DELETE`, `INSERT INTO` tôi tin rằng đây là điều mà mọi lập trình viên có chút kinh nghiệm đều có thể hiểu và làm được. Nhưng hôm nay sao nó lại quá lạ lùng như vậy…
Lúc này hệ thống đã lên tới `6000 request/second`, điều đó có nghĩa là hệ thống bán vé tàu của chúng tôi phát huy sức mạnh với nhiều người quan tâm. Ngáp một hơi lấy tinh thân đi ngủ thôi... Cuộc đời lập trình viên đẹp đến thế là cùng... NHƯNG
Ở phần trước chúng ta đã đến cập đến tuyền phòng thủ đầu tiên trong hệ thống [DDD bán vé tàu TẾT - Đồng thời cao], ở đó có một khái niệm cân được quan tâm đó là `circuitBreaker` và `RateLimiter`. Cốt lõi là `circuitBreaker` nó sẽ phát huy tác dụng trong trường hợp đó chính là quấy bán vé quá tải thì phải lập tức chuyển qua trạng thái OPEN.
Như vậy thì ở video trước chúng ta đã lập nên tuyền phòng thủ đầu tiên sử dụng công cụ `Resilience4j` được Netflix khuyên các hệ thống nên thay thế cho `Hystrix`. Vì `Hystrix` đang được maintenance. Tất nhiên các dự án cũ đang còn sử dụng Hystrix thì vẫn có thể sử dụng chúng nhằm giảm lỗi trong hệ thống.
Trong dự án bán vé tàu Tết với Spring Boot, chúng tôi sẽ chia ứng dụng thành 5 module chính: start, application, controller, infrastructure, và domain. Hãy quan sát và suy nghĩ..
File sqlc và goose dành cho các Lập trình viên Go Member có thể lấy tại đây, Section Go 35: Code + SQL - Build Service Two Factor Authentication - Interface vs SQLC
Trên thực tế, việc xây dựng bán vé TÀU TẾT về cơ bản là một ứng dụng toàn diện của công nghệ có tính đồng thời cao trong các tình huống cụ thể. Ví dụ như mới tổ chức bán vé vào dịp tết, chuẩn bị bán vé liveshow MỸ TÂM, hoặc bán Iphone 17... Các kịch bản có tính đồng thời cao và khả năng thiết kế kiến trúc có tính tương tranh cao là khả năng then chốt không thể thiếu đối với các nhà phát triển. ..
INTERVIEW BACKEND vị trí Fresher BE như sau: Làm thế nào bảo vệ hệ thống cụ thể là nhiệm vụ API FORGOT PASSWORD khi có nhiều request trong một thời gian ngắn hạn.
Golang cho người mới bắt đầu sẽ được thiết kế dành cho những sinh viên chưa có hoặc chỉ có kinh nghiệm lập trình cơ bản. Trong topic này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình go backend
Sau khi chúng ta triển khai thực hiện chức năng [Go 29: Implement IUserLogin - Register] và `User` sẽ nhận được `OTP` được gửi qua `EMAIL` or `SMS` đã đăng ký. Sau nó nếu User nhập OTP
Triển khai quy trình đăng ký người dùng trong dự án Shopdev, bao gồm kiểm tra email hoặc số điện thoại, mã hóa dữ liệu, gửi OTP qua Kafka và AWS, và lưu trữ dữ liệu bảo mật.
Debezium là một công cụ mạnh mẽ cho phép chúng ta theo dõi các thay đổi trong cơ sở dữ liệu MySQL và phát những thay đổi đó dưới dạng các sự kiện vào Kafka.
Các lập trình viên nhìn chung có niềm đam mê lớn với công nghệ nên họ sẽ chắc chắn dành nhiều tâm sức cho việc học kỹ thuật lâpk trình trong suốt sự nghiệp của mình. Hơn nữa, các lập trình viên không chỉ cần thành thạo ngôn ngữ phát triển trong công việc mà còn phải thành thạo hàng loạt middleware mà các công nghệ đang triển khai. Ví dụ: Nếu bạn là kỹ sư phát triển back-end, bạn không chỉ cần thành thạo 1-2 ngôn ngữ back-end mà còn cả database, cache, message queue, sync..
Tôi bắt đầu lập trình bằng javascript cách đây 6 tháng và đây là ngôn ngữ duy nhất tôi biết cho đến nay. Tôi không thực sự hứng thú với frontend và tôi đã quen thuộc với các công nghệ được sử dụng để phát triển phía backend. Tôi muốn ngôn ngữ tiếp theo của mình là ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi cho phát triển backend chủ thuần túy trong ngành và tôi không thể quyết định giữa JAVA, Go, C#, PHP, python. Ngôn ngữ nào có thể mang lại cho tôi nhiều cơ hội nhất để bắt đầu hành trình của mình trong những năm tiếp theo của lập trình viên.
Nam là một chiến binh PHP dũng mãnh, có thể xử lý bất kỳ thách thức nào với chiếc "gươm" cú pháp của mình. Nhưng rồi một ngày, Nam nhận ra mình bị lạc vào một khu rừng mã code, nơi có những thứ mà PHP không thể cứu vãn được.
Tại sao lại học Go? Và lộ trình trở thành backend với Golang như thế nào? Cần có kiến thức gì để có thể học các ngôn ngữ nhanh chóng có thể? Không có cách nào khác ngoài sự kiên nhẫn và chọn đúng hướng đi...
Lập trình viên đề cập đến hệ thống ai cũng nghĩ về kiến trúc với 3 điều sau. Một tính sẵn sàng cao, hai đồng thời cao, và ba là hiệu suất cao. 3 yếu tố này bắt buộc phải hiểu nếu bạn là một Backend phải xem xét trong quá trình làm việc với dự án. Trong bài viết này, chúng ta sẽ nói những điều này cũng là điều mà chúng ta thường gọi là tính ổn định của hệ thống.
Cách connect redis này là một cách tạo độ tin cậy và giám sát hệ thống một cách hiệu quả trong kiến trúc microservice, đến nay chúng tôi vẫn sử dụng cách này triển khai cho nhiều dự án.
Đối với Lập Trình Viên Backend lâu năm không cần phải giải thích tính quan trọng của cache (redis, memcached) nó được sử dụng rộng rãi trong các dự án do tính đồng thời cao và hiệu suất cao không phải bàn cãi, nhưng nó có nhược điểm đó là tính nhất quán.
Redis và Memcached vốn dĩ rất thân thuộc với nhiều lập trình viên backend, chúng đều là cơ sở dữ liệu dựa trên bộ nhớ và thường được sử dụng làm bộ nhớ đệm (cache) trong ứng dụng hiện nay, và cũng có nhiều kịch bản để áp dụng.
"Khóa phân tán" là một phương pháp phổ biến được sử dụng để giải quyết "xung đột đồng thời" trong các ứng dụng phân tán hiện nay. Ở đây chúng ta sẽ phân tích các kịch bản và cách triển khai về phương pháp này.
Redis String là một trong những cấu trúc dữ liệu cơ bản nhất trong Redis, nó có thể lưu trữ bất kỳ loại dữ liệu nào, bao gồm number, text, object được tuần tự hóa, v.v. String trong Redis có thể lưu trữ tới 512MB dữ liệu.
Khi chúng ta nói về tính nhất quán nhất là các hệ thống phân tán, thì sách vở chỉ có phân hai loại, nhất quán yếu và nhất quán mạnh. Nhưng thực tế thì phải có 3 loại tính nhất quán.
Stream trong Node.js được sử dụng khi xử lý các tình huống với các File lớn hoặc phát trực tiếp liveStream một ứng dụng nào đó. Thật sự nếu kỹ năng chưa đủ thì có lẽ sẽ làm một thảm họa, ví dụ sau đây làm bằng chứng...
Hiện tại giao tiếp không đồng bộ với máy chủ là một yêu cầu phổ biến. Tuy nhiên, khi cần gửi nhiều yêu cầu cùng lúc, nếu không được kiểm soát có thể khiến máy chủ tải quá mức và ảnh hưởng đến hiệu suất ứng dụng.
Phỏng vấn backend node.js trước tiên bạn muốn tự tin thì chỉ có cách hãy làm chủ được công nghệ hay tốt nhất là hiểu sâu về ngăn xếp công nghệ của node.js. Đây là một bài viết giới thiệu về ba level khác nhau về các câu hỏi phỏng vấn lập trình Node.js.
Vị trí Fullstack (FS) lập trình viên có hai cuộc đời, một là sướng chết cha, hai là khổ chết bà. Sướng và khổ ở đây chưa nói đến lương bổng nha AC. Vì sao để tôi phân tích thêm về vấn đề này.
Ứng dụng đôi khi lưu trữ các biến môi trường (environment) dưới dạng constant trong code của team. Điều đó dễ hiểu vì sao .env phải nghiêm ngặt về sự tách biệt giữa code và environment.
Một quy trình đặt hàng đơn giản bao gồm xác minh sản phẩm, định giá đơn hàng, khấu trừ hàng tồn kho và lưu đơn hàng. Trong số đó, vấn đề đồng thời khấu trừ hàng tồn kho là mắt xích rắc rối và phức tạp nhất trong toàn bộ quá trình, tôi giải quyết thế này.
Sử dụng Connection pool để làm việc dưới ứng dụng thì tôi đã làm rất nhiều, và đương nhiên nói về hiệu suất thì nó được cải thiện rõ ràng, tôi có một video chứng minh điều đó
Tôi cảm thấy rằng việc sử dụng redis trong dự án chủ yếu được xem xét từ hai khía cạnh đó là hiệu suất và đồng thời. Tất nhiên, redis cũng có các chức năng khác như khóa phân tán
Về RabbitMQ, thì tôi đã được tiếp xúc với công nghệ này từ nhiều năm trước, và tôi cũng muốn chia sẻ những điều mình đạt được trong hơn 10 năm làm nghề.
Redis được biết đến là một database được lưu trữ trong memory được sử dụng để triển khai livestream, message queue, cache, và lưu trữ dữ liệu nếu muốn.
Blue green deployment là gì? Và nếu bạn muốn tiết kiệm tiền nhất có thể khi triển khai và cơ sở hạ tầng cho một web application với 150 nghìn lượt truy cập hàng tháng thì có lẽ bạn nên biết về Blue green.
Lộ trình Backend không hề đơn giản nhưng không phải vì thế mà bỏ cuộc, chính vì vậy bài viết này đưa ra 7 hình ảnh các bạn có thể hiểu được các hệ thống lớn triển khai như thế nào? Một bài viết giúp các bạn rút ngắn thời gian học backend
Cách tính toán lượt views như thế nào? Đó là một trong những câu hỏi mà đã được chọn lọc trong nhiều câu hỏi trong tuần này. Vì đây là thuật toán được nhiều anh em quan tâm, nên tôi làm kỹ vấn đề này.
Giỏ hàng hay Shopping carts là một chức năng mà bất kỳ application thương mại điện tử nào cũng sẽ sử dụng hay nói cách khác là không thể thiếu cho người dùng. Vì sao? và dùng redis như thế nào tất cả sẽ có trong nội dung này.
Chúng ta đều biết rằng Redis cung cấp vô số kiểu dữ liệu, có 5 kiểu phổ biến là String (chuỗi), Hash (băm), List (danh sách), Set (tập hợp), Zset (tập hợp có thứ tự). Với việc cập nhật phiên bản Redis mỗi ngày tinh vi hơn, thì có 4 kiểu dữ liệu được hỗ trợ thêm đó là
Redis benchmark là một kỹ thuật giúp những lập trình viên có thể có thể sử dụng để mô phỏng một số lượng khách hàng tùy ý kết nối cùng một lúc và thực hiện các hành động trên máy chủ, xác định được thời gian hoàn thành các nhiệm vụ.
Redis là một giải pháp tuyệt vời để tạo các dịch vụ cơ sở hạ tầng như message queue và event stores, nhưng có một số điều bạn cần tính đến khi sử dụng kiến trúc microservices để tạo hệ thống phân tán.
Ở phía backend thì ngoài tối ưu hóa việc triển khai code là ưu tiên hàng đầu, tiếp theo là về SQL, và sau đó chính là bộ nhớ đệm hay gọi là cache. Cache cũng có hai loại đó là Bộ nhớ cache cục bộ và Dịch vụ bộ nhớ đệm.
Đa số nhiều trường hợp xảy ra giống nhau là đưa địa chỉ email thiếu hay thừa khiến người gửi mail send một cách mù quáng, và nội dung mail sẽ không bao giờ đến. Bạn có thể nghĩ đó là việc nhỏ, nhưng trong hệ thống sendMail nó là một vấn đề lớn.
Gần đây mình chơi redisearch thay thế cho elasticsearch. Vì đọc nhiều dự án thương mại sử dụng redisearch, và cũng tham khảo nhiều chỗ, chính vì vậy viết lại cho anh em cách sử dụng redisearch.
Fault Tolerance, High Availability & Disaster Recovery đó là 3 khái niệm mà chúng ta được nghe mỗi lần phỏng vấn về BE hiểu là mỗi hệ thống thiết kế đều tuân thủ 3 nguyên tắc là khả năng chịu lỗi, tính khả dụng cao và khả năng phục hồi của hệ thống khi có tình xuống xấu. Theo dõi và để lại dấu răng.
Kiến trúc microservice là gì? Khi thiết kế kiến trúc một hệ thống, kiến trúc logic được thực hiện đầu tiên, sau đó là kiến trúc vật lý. Sau khi bạn nhận được các yêu cầu, sau khi ước tính số lượng người dùng và tính đồng thời, hãy tính xem một máy chủ ứng dụng duy nhất có thể đáp ứng các yêu cầu hay không.
Với 5 phút kèm video bạn sẽ biết cách Install mongodb docker một cách nhanh chóng, không cần phải lo lắng về cách đóng gói các sản phẩm của mình...
Serverless nghĩa đen là không có dịch vụ hoặc có thể định nghĩa là một kiến trúc không máy chủ (server), là một cách tiếp cận kiến trúc mới. Nó cũng là một công nghệ rất phổ biến hiện nay và nhiều công ty lớn đang làm việc hướng tới Serverless. Vậy thật sự là Serverless là một kiến trúc không có máy chủ? Đừng hiểu lầm như những người nói như vậy, hãy xem câu trả lời của các chuyên gia.