Bài viết
Một góc đọc dễ vào về software architecture, source code, AI và cách team phần mềm làm việc. Mỗi bài đi từ tình huống thật, giải thích bằng ngôn ngữ gần gũi, giữ lại những thuật ngữ quan trọng để người mới không bị ngợp và người đi làm lâu vẫn tìm được một góc nhìn có thể áp dụng ngay.
Một bài explainer bình tĩnh về việc xem câu trả lời AI như một claim cần kiểm chứng đúng mức. Bài viết chỉ ra cách engineer giữ trách nhiệm bằng cách đối chiếu output của AI với evidence, context và hành vi thật của hệ thống trước khi hành động.
Sự chuẩn bị thường trông như không có gì từ bên ngoài: một ghi chú yên lặng, một lần rehearsal, một checklist được dọn lại, hoặc một rủi ro nhỏ được xử lý trước khi nó thành vấn đề. Bài viết nhìn lại vì sao những kết quả bình tĩnh thường đến từ phần việc ít ai thấy.
Một bài companion cho chủ đề daily standup, tập trung vào các quyết định nhỏ mà team nên làm rõ trước khi ngày làm việc bắt đầu: việc gì cần finish, việc gì nên chờ, rủi ro nào phải escalate, và ai cần hỗ trợ để outcome đổi thật.
Khi AI đủ thực tế để bước vào những việc nhỏ trong văn phòng, ý tưởng không còn nằm ở các bản demo xa xôi. Chúng xuất hiện ngay trong onboarding, hỗ trợ khách hàng, đối chiếu tài chính, chuẩn bị họp, đọc tin tức, kiểm tra tài liệu và rất nhiều workflow lặp lại khác. Bài viết là một góc nhìn bình tĩnh về cách nhận ra các điểm nghẽn ấy, cải tiến từng chút và giữ con người ở phần phán đoán quan trọng.
Khi service nào cũng gọi trực tiếp service khác, một dependency chậm có thể kéo cả checkout đi xuống. Bài này giải thích event-driven architecture bằng cách gần gũi: khi nào nên dùng sync hay async, command khác event ra sao, message broker thật sự bảo đảm điều gì, choreography và orchestration khác nhau thế nào, và lúc nào events chỉ làm hệ thống rối hơn.
Tách code thường dễ hơn tách dữ liệu. Khi mỗi service cần sở hữu dữ liệu riêng, team phải đối mặt với shared database, eventual consistency, dual-write bug, outbox, saga, CQRS và event sourcing. Bài này đi qua những lựa chọn đó bằng ví dụ thực tế, để bạn hiểu trade-off trước khi hệ thống phân tán bắt đầu làm mọi thứ khó hơn.
Một lời gọi ra khỏi process có thể chậm, lỗi, timeout, hoặc chạy hai lần. Đó không phải chuyện hiếm, mà là đời sống bình thường của distributed systems. Bài này gom lại những kỹ thuật giúp hệ thống bền hơn: timeout, retry với backoff và jitter, idempotency, circuit breaker, bulkhead, graceful degradation và observability.
Khi traffic tăng, database thường là nơi kêu cứu đầu tiên. Nhưng không phải cứ chậm là lao vào sharding. Bài này đưa ra một nấc thang thực tế để scale data layer: đo trước, thêm index, dùng read replica, cache đúng chỗ, hiểu replication lag và chỉ đụng tới partitioning hoặc sharding khi thật sự đã đến lúc.
Khi một request đi qua nhiều service, không còn một log file duy nhất để kể toàn bộ câu chuyện. Bài này giải thích observability theo cách dễ nắm: metrics cho biết hệ thống đang khỏe hay không, logs kể chuyện chi tiết, traces nối các bước lại với nhau, còn SLO giúp team nói về reliability bằng một ngôn ngữ rõ ràng hơn.
