[Lv1] Spring Boot có thể trình bày trong buổi phỏng vấn – phát triển backend với câu trả lời dựa trên kinh nghiệm

Bài giảng này nói về quá trình phát triển ứng dụng RESTful Web Services bằng Spring Boot và bạn có thể tìm hiểu những kiến ​​thức cơ bản cần thiết cho thiết kế REST API.

Phát triển ứng dụng Spring Boot nhanh hơn và mạnh mẽ hơn. Thông qua giải thích lý thuyết chính xác và các bài thực hành liên kết ở cấp độ thực tế, bạn sẽ tự nhiên nắm vững các phương pháp hiệu quả để sử dụng TDD trong phát triển ứng dụng HTTP API.

Học về các kỹ thuật giao tiếp khác nhau và hiểu được sự khác biệt giữa chúng sẽ giúp bạn phát triển khả năng lựa chọn và triển khai phương thức giao tiếp phù hợp nhất.

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.

Bạn đã từ bỏ việc học Spring à? Dành cho người mới bắt đầu lập trình hoàn toàn, người không chuyên ngành, chúng tôi sẽ mở ra con đường từ jsp đến springBoot mà không bỏ cuộc, dẫn bạn đến với Spring Boot.

Khóa học 'Tìm hiểu dịch vụ đăng nhập (+mạng xã hội) với Spring Boot + React.js' là một khóa học được thiết kế để bạn có thể tự tay triển khai hệ thống đăng nhập thực tế, bao gồm xác thực dựa trên JWT và đăng nhập mạng xã hội (Kakao/Google), từ đó hiểu sâu sắc luồng xác thực của cả frontend và backend. Frontend được xây dựng trên React.js, còn backend dựa trên Spring Boot. Bạn sẽ từng bước học và thực hành các phương pháp được sử dụng trong môi trường dịch vụ thực tế, bao gồm phương pháp Access Token + Refresh Token, HttpOnly Cookie, quản lý trạng thái người dùng sử dụng Redux, xử lý quyền hạn dựa trên Role, và cả tích hợp đăng nhập mạng xã hội.

Cứ nghe thử đi. Năng lực giảng dạy, sức hút và chất lượng bài giảng khác hẳn.

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.

Học quy trình triển khai theo thứ tự: triển khai thủ công Spring Boot với giá trị combo gà rán -> triển khai bằng Docker -> CI/CD với Github Action!

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

Đây là khóa học thực hành giúp bạn trở thành nhà phát triển có thể trụ vững trong thời đại tin tặc sử dụng AI để tự động hóa các cuộc tấn công. Bạn sẽ trực tiếp tìm và vá từng lỗ hổng trong mã nguồn của một cửa hàng trực tuyến mã nguồn mở. Khóa học gồm 102 bài, bao quát toàn bộ OWASP Top 10:2025 cùng 20 rủi ro ngoài danh sách, đồng thời cung cấp mã nguồn hoàn chỉnh đã vá cả 37 lỗ hổng, các thành phần phòng thủ, quy tắc phát hiện và tài liệu ứng phó sự cố.

Vì sao dịch vụ của tôi bị xâm nhập? Trong một cửa hàng trực tuyến Spring Boot, tôi trực tiếp tái hiện các lỗ hổng IDOR, path traversal, SQL injection, stored XSS và lỗi cấu hình bảo mật; sau đó xác định nguyên nhân qua các request và log, khắc phục bằng những thư viện đã được kiểm chứng rồi kiểm tra lại bằng mã kiểm thử.

Khóa học này được tiến hành theo các bước xây dựng cơ sở hạ tầng và học hỏi, áp dụng các kiến thức cần thiết, tương tự như trong công việc thực tế.

Tôi đã tạo ra một khóa học 'Nhập môn Elasticsearch' giúp những người không chuyên về kỹ thuật cũng có thể dễ dàng hiểu được và có thể áp dụng ngay vào thực tế!

“Cách thức” nhiều thư viện và khung công tác Java mà bạn sử dụng được giải thích chi tiết. Bạn đã bao giờ tự hỏi liệu tính năng này sẽ được cung cấp? Thông qua khóa học này, hãy tìm hiểu cách thao tác các mã hoặc đối tượng khác nhau do Java cung cấp và đưa kỹ năng Java của bạn lên một tầm cao mới.

Hãy sử dụng MCP để khai thác bí quyết tối ưu hiệu năng của Java Champion Vlad Mihalcea, người đã tư vấn cho doanh nghiệp về hiệu năng JPA & Hibernate trong hàng nghìn trường hợp.

"Thời đại lập trình cùng AI, mô hình năng suất mới cho các nhà phát triển Java" Khóa học này là hướng dẫn thực hành sử dụng Cursor AI dành cho các nhà phát triển Java. Vượt ra ngoài việc đơn thuần sao chép code từ AI, bạn sẽ học cách Vibe Coding - phương pháp cộng tác với AI để tối đa hóa hiệu quả phát triển. Tận dụng các tính năng mạnh mẽ của Cursor trong việc hiểu code, tái cấu trúc và tạo tài liệu, bạn sẽ từng bước làm quen với quy trình làm việc AI coding có thể áp dụng ngay trong các dự án thực tế. Trong thời đại AI viết code thay con người, giờ đây "nhà phát triển biết sử dụng AI tốt" chính là lợi thế cạnh tranh. Hãy cùng khóa học này bắt đầu trải nghiệm phát triển nâng cấp như một nhà phát triển Java.

Khóa học này là một lộ trình thực hành thực tế giúp bạn làm chủ việc phát triển AI Agent dựa trên Kotlin thông qua việc tự tay xây dựng các Coding Agent. Sử dụng Koog - một framework AI được viết bằng Kotlin, bạn sẽ được hướng dẫn từng bước cách triển khai các Coding Agent thực thụ như Claude Code, Cursor hay Junie. Đặc biệt, Koog không chỉ đơn thuần là một framework phía server, mà còn có khả năng tích hợp mượt mà với Spring. Nhờ vào Kotlin Multiplatform (KMP), nó sở hữu tính mở rộng vượt trội, cho phép kết nối với nhiều môi trường khác nhau như Android, iOS, Desktop và Web. Thông qua việc tạo ra một Agent thông minh có khả năng đọc, phân tích, chỉnh sửa và tạo mã nguồn, bạn sẽ được học tập trung vào thực hành về cấu trúc, chiến lược, xử lý ngữ cảnh (context) và tích hợp Tool của AI Agent.

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.

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.