Mỗi kết nối PostgreSQL là một process riêng tốn RAM, và max_connections có trần cứng — ngàn client làm cạn kết nối, database từ chối. PgBouncer đứng giữa, gộp nhiều client vào một pool nhỏ. Bài này dựng THẬT Postgres + PgBouncer: 30 client chỉ thành 5 backend, và đo chi phí thiết lập kết nối đắt gấp 50 lần giữ kết nối.
Đọc một khoá không tồn tại trong LSM-store phải tra nhiều SSTable trên đĩa — rất phí. Bigtable đặt một bloom filter trong RAM cho mỗi SSTable để trả lời rẻ tiền 'khoá này chắc chắn không có'. Bài này dựng THẬT bằng RedisBloom: 1 triệu khoá, dương giả 0,5%, không bao giờ âm giả, và nhỏ hơn SET ~41 lần.
Bloom filter là cấu trúc xác suất trả lời phần tử có thể có trong tập hay chắc chắn không — chỉ bằng một mảng bit và k hàm băm, không lưu phần tử. Đo thật khi tự cài trong Go: 1 triệu phần tử, 0 âm tính giả, dương tính giả đúng 1% như thiết kế, và bộ nhớ 1.20 MB so với 56.1 MB của set thường.
Nhiều người dùng rebase mà không hiểu nó khác merge chỗ nào, rồi hoảng khi thấy commit 'biến mất'. Sự thật: rebase KHÔNG di chuyển commit cũ — nó tạo commit MỚI với SHA khác vì đổi parent. Bài này chứng minh bằng lệnh thật: cùng nội dung, cùng message, nhưng SHA đổi hoàn toàn; lịch sử thẳng thay vì rẽ nhánh; và commit cũ vẫn nằm trong reflog để cứu.
Gộp mọi bài học của sê-ri vào một dịch vụ REST thật: định tuyến net/http (Go 1.22+), middleware recover chống sập, đếm atomic, timeout và graceful shutdown. Đo tải thật: 80.570 request 0 lỗi, 16.114 req/s, p50 1ms p99 31ms; server sống sót qua 3 panic và tắt sạch khi nhận SIGTERM.
Cache là lá chắn cho database, nhưng đúng khoảnh khắc một key nóng hết hạn, hàng nghìn request cùng miss và cùng lao xuống nguồn — đó là cache stampede, thứ có thể quật sập DB ngay cả khi mọi thứ 'đang chạy tốt'. Bài này đo thật trong Go: 1000 goroutine cùng miss 1 key gọi nguồn 1000 lần; thêm singleflight, con số về đúng 1; và một cache LRU với truy cập lệch đạt hit rate 32.2%.