Thực hành bảo mật web: trực tiếp tấn công và khắc phục, phần 1 — Cơ bản: Tìm hiểu OWASP Top 10:2025 với Spring Boot

Nếu bạn muốn tạo Reactor, một trong những công nghệ cốt lõi của các ứng dụng phản ứng dựa trên Spring WebFlux, và Reactor Operator, một công nghệ quan trọng đến mức không ngoa khi nói rằng nó là tất cả mọi thứ về Reactor, của riêng bạn, hãy đọc Easy-to của Kevin. -Hiểu về Spring Reactive WebApplications: Reactor Phần 2. x60; Tham gia lớp học.

Tôi thực sự khuyên dùng Spring AI cho các nhà phát triển đang sử dụng Spring Boot và React, cũng như những nhà phát triển đang cân nhắc việc đưa hệ thống AI vào môi trường doanh nghiệp. Khóa học này không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu thư viện đơn thuần, mà còn giúp bạn hiểu rõ các khái niệm cốt lõi và cấu trúc bên trong của Spring AI, từ đó nâng cao năng lực áp dụng thực tiễn thông qua việc trực tiếp triển khai các ví dụ thực hành đa dạng. Nội dung được giải thích dựa trên phiên bản Spring AI 1.1.x, đồng thời cung cấp các hướng dẫn hỗ trợ kỹ thuật và định hướng mở rộng liên tục để bạn có thể thích ứng với các bản cập nhật trong tương lai. Ngoài ra, bằng cách tận dụng MCP (Model Context Protocol) để tích hợp ngữ cảnh giữa các domain, liên kết AI trong môi trường phân tán và hiện thực hóa thiết kế kiến trúc AI phù hợp với môi trường doanh nghiệp, chúng tôi sẽ mở rộng giá trị ứng dụng của công nghệ Spring AI lên một tầm cao mới. Với mục tiêu xây dựng hệ thống AI có thể triển khai thực tế trong môi trường doanh nghiệp, đây sẽ là một hướng dẫn tập trung vào thực tiễn, cân bằng giữa lý thuyết và thực hành.

Đây là bài giảng đầu tiên trong chuỗi bài giảng Clean Spring, nơi bạn có thể trải nghiệm quá trình một nhóm phát triển startup giả tưởng phát triển theo từng bước dựa trên các nguyên tắc Clean Code và Spring để tạo ra sản phẩm nhanh chóng, ổn định, linh hoạt và dễ bảo trì, theo cách tương tự như quy trình làm việc thực tế. Bạn có thể học hỏi các kỹ năng và chiến lược phát triển cần thiết trong giai đoạn đầu tập trung vào Domain bằng cách sử dụng Domain Model Pattern và kiến trúc Hexagonal.

Phát triển Backend cho Đại lý Đặt chỗ Cao cấp 'Hành động Tự trị' sử dụng Spring AI + JPA + MySQL Vượt xa Chatbot để trở thành Đại lý: Tiêu chuẩn của Tool Calling và Kỹ thuật Prompting

Hướng dẫn thực hành chắc chắn nhất dành cho những nhà phát triển muốn tích hợp AI vào dự án Spring của mình ngay lập tức! Không chỉ dừng lại ở việc gọi API LLM đơn thuần, bạn sẽ được học cách xây dựng hoàn chỉnh môi trường AI cấp độ thực tế, có thể áp dụng ngay vào logic kinh doanh thông qua việc tận dụng RAG và MCP.

Khóa học này giúp bạn trực tiếp trải nghiệm kiểm thử hiệu năng (load test) bằng K6 trên máy chủ Spring Boot. Bạn sẽ được trải nghiệm quy trình tạo lưu lượng truy cập bằng K6 vào một máy chủ CRUD đơn giản, sau đó trực quan hóa kết quả thông qua Grafana và InfluxDB!

Nếu bạn đang chạy cơ sở dữ liệu bằng Docker, bạn sẽ học cách tự tái hiện trên máy tính của mình 30 tình huống có thể làm mất dữ liệu hoặc khiến dữ liệu không đọc được—từ `down -v`, `prune`, tên thư mục, biến môi trường mật khẩu, việc dừng sau 10 giây, giới hạn bộ nhớ, thẻ image đến sao lưu bằng cách sao chép volume—sau đó đọc log cơ sở dữ liệu để tìm nguyên nhân và khôi phục dữ liệu bằng phục hồi theo thời điểm.

Bạn muốn triển khai RAG nhưng cảm thấy bối rối về cấu trúc kết nối từ embedding đến lưu trữ và tìm kiếm vector? Dựa trên kinh nghiệm phát triển dịch vụ thực tế, khóa học này sẽ giải thích các khái niệm cốt lõi của pgvector và mã nguồn dịch vụ. Bạn có thể trực tiếp gọi API để nhanh chóng hiểu toàn bộ quy trình hoạt động của tìm kiếm vector RAG.

Khóa học này là quá trình học tập tập trung vào thực hành về xác thực token dựa trên JWT và các kỹ thuật tăng cường bảo mật cần thiết trong môi trường dịch vụ web hiện đại. Sử dụng Spring Boot 3, Spring Security 6 và React để triển khai hệ thống đăng nhập an toàn, bao gồm toàn bộ thực hành bảo mật như đối phó XSS·CSRF, áp dụng HTTPS, chiến lược tái phát hành và hủy bỏ token, quản lý khóa bí mật an toàn. Ngoài ra, thông qua thực hành cấu hình môi trường ở mức độ dịch vụ thực tế như build·deploy qua AWS, tối ưu hóa hiệu suất sử dụng Redis, mã nguồn dự án hoàn chỉnh được cung cấp trong khóa học có thể áp dụng ngay vào thực hành.

Để những ai muốn phát triển thành lập trình viên backend Spring Java dễ dàng tìm được việc làm, Học Java đúng cách! quyết tâm!

Có những lúc giá đã thay đổi ở cửa sổ khác nhưng trên màn hình của bạn vẫn chưa cập nhật, dù trạng thái hiển thị là “Đã kết nối”. Hãy cùng đọc từng bước nhật ký chạy thực tế, từ tiêu chí lựa chọn giữa polling, long polling, SSE và WebSocket khi mở hai cửa sổ màn hình đấu giá ảo, đến cách đồng bộ lại sau khi mất kết nối và cách các thay đổi đi qua nhiều máy chủ, proxy.

Xây dựng đội ngũ chuyên gia Agent 'Cộng tác thông minh' sử dụng Spring AI Router Pattern + RAG + MCP Vượt xa Agent đơn lẻ hướng tới kiến trúc: Tiêu chuẩn thiết kế Router Pattern và cô lập Agent (Isolation)

Hệ thống AI chấm điểm và đánh giá mã nguồn của tôi chỉ trong 5 giây, trí tưởng tượng đã trở thành hiện thực. Khóa học này là một dự án tất cả trong một (all-in-one) nhằm tạo ra **'Bot tự động phân tích và chấm điểm GitHub PR'** bằng cách sử dụng Spring AI. Khi sinh viên nộp bài tập (Pull Request), máy chủ sẽ phát hiện và AI sẽ phân tích các thay đổi của mã nguồn (Diff). Sau đó, kết quả chấm điểm sẽ được lưu vào DB, phản hồi sẽ được tự động đăng dưới dạng bình luận trên GitHub và sinh viên có thể kiểm tra kết quả trên một bảng điều khiển (dashboard) chuyên dụng. Chỉ với Java, bạn có thể làm mọi thứ từ Backend đến tích hợp AI và Frontend (Vaadin)! Đây là cuốn cẩm nang nhập môn tốt nhất dành cho tất cả các nhà phát triển muốn hoàn thiện dịch vụ AI của riêng mình từ A đến Z.

Nội dung này bao gồm chi tiết các bản cập nhật chính từ Java 9 đến Java 21. Tài liệu sẽ được cập nhật liên tục khi các phiên bản mới nhất cho đến Java 31 được phát hành.

Đây là khóa học giúp bạn trang bị năng lực sử dụng PostgreSQL cần thiết trong thời đại AI từ góc nhìn thực tiễn, vượt xa việc chỉ sử dụng cơ sở dữ liệu ở mức CRUD đơn giản. Dựa trên kinh nghiệm phát triển AI tại Thung lũng Silicon, khóa học hướng dẫn từng bước cách thiết kế và ứng dụng JSON, chỉ mục, giao dịch, pgvector trong các dịch vụ thực tế, đồng thời giúp bạn học cách giải quyết các vấn đề về cấu trúc dữ liệu phức tạp và hiệu suất.

Nếu đã triển khai các tính năng AI bằng Spring AI, thì giờ là lúc suy nghĩ về cách quan sát hoạt động của AI và kiểm soát chi phí, chất lượng, rủi ro cũng như luồng xử lý. Chỉ gọi LLM, kết nối RAG và nhận phản hồi có cấu trúc thôi thì chưa đủ để khiến ứng dụng AI trở nên đáng tin cậy. Trong ứng dụng thực tế, chúng ta còn cần cân nhắc yêu cầu được xử lý theo lộ trình nào, đang truyền bao nhiêu ngữ cảnh cho mô hình, có thể tin tưởng kết quả được tạo ra đến mức nào và làm thế nào để hạn chế các đề xuất nguy hiểm. Trong khóa học này, chúng ta sẽ sử dụng ứng dụng Incident Responder dựa trên Spring AI làm một ví dụ xuyên suốt. Bắt đầu từ phiên bản baseline hoạt động bình thường nhưng chưa được kiểm soát đầy đủ, chúng ta sẽ quan sát kết quả thực thi thực tế, phát hiện vấn đề, bổ sung các điểm kiểm soát vào mã và so sánh trước với sau khi cải thiện. Qua đó, thay vì chỉ học thêm cách sử dụng một tính năng AI cụ thể, bạn sẽ tiếp thu góc nhìn thiết kế về cách quan sát, giới hạn và kiểm chứng AI hoạt động theo xác suất trong ứng dụng Java/Spring.

Bạn đang sử dụng Java nhưng vẫn chỉ đang dùng các cú pháp của Java 8? Hãy tìm hiểu các tính năng mới hữu ích được thêm vào trong Java 11 LTS và trở thành một lập trình viên tài năng, sử dụng Java một cách thuận tiện hơn. Những tính năng được giới thiệu ở đây đều có thể áp dụng hữu ích trên cả các phiên bản 11 LTS, 17 LTS và 21 LTS.

Lập trình web với Spring học từ việc xây dựng Lịch (quản lý lịch trình)! Không phải các ví dụ vụn vặt, hãy chinh phục Spring hoàn toàn bằng các ví dụ có thể ứng dụng ngay nhé~

Dựa trên kinh nghiệm của bản thân khi lần đầu chuyển sang MSA — từng chỉ biết lý thuyết và cảm thấy tuyệt vọng khi triển khai mã nguồn thực tế — tôi đã đúc kết lại để giúp bạn vượt qua sự bế tắc trong logic bù trừ (compensation logic). Thông qua 9 bước mô hình thực chiến và lập trình cùng AI Agent, bạn sẽ được trực tiếp thực hành rollback, từ đó phát triển thành một lập trình viên có khả năng đảm bảo tính nhất quán dữ liệu tuyệt đối trước bất kỳ sự cố hệ thống nào.

Truy vấn chạy nhanh nhưng yêu cầu vẫn phải chờ — nguyên nhân là khóa. Với dự án thực hành MySQL 8.0, Spring Boot và JPA, bạn sẽ dùng các bài kiểm thử để tái hiện khóa bản ghi và khóa khoảng trống, 4 dạng deadlock, giao dịch kéo dài và cạn kiệt connection pool, khóa metadata trong khi triển khai, cũng như tình trạng cập nhật bị mất; sau đó sửa bằng mã và xác nhận lại bằng chính các bài kiểm thử đó.