Personal Knowledge Base

Giới thiệu

Đây là kho kiến thức cá nhân toàn diện bao gồm các chủ đề về lập trình, kiến trúc hệ thống, và công nghệ cloud. Dự án được tổ chức thành các modules chính để hỗ trợ việc học tập và tham khảo.

Cấu trúc dự án

🏗️ Cấu trúc dữ liệu và Thuật toán (Data Structures & Algorithms)

Cấu trúc dữ liệu

  • Cơ bản: Arrays & Lists, Linked Lists, Stacks, Queues
  • Cây (Trees): Binary Trees, Red-Black Trees, B-Trees, Tries
  • Nâng cao: Hash Tables, Heaps, Bloom Filters, Skip Lists, Graphs

Thuật toán

  • Sắp xếp và Tìm kiếm: Sorting, Searching, String Matching
  • Kỹ thuật thiết kế: Dynamic Programming, Recursion
  • Xử lý dữ liệu: Bit Manipulation, Data Compression

☁️ AWS Solutions Architect Associate (SAA)

Domains chính

  • Resilient Architectures: High Availability, Fault Tolerance
  • High-Performing Architectures: Scalability, Performance Optimization
  • Secure Architectures: Security Best Practices, Compliance
  • Cost-Optimized Architectures: Cost Management, Resource Optimization

AWS Services

  • Compute: EC2, ECS, Lambda
  • Storage: S3, EBS, EFS
  • Database: RDS, DynamoDB
  • Networking: VPC, ELB, CloudFront
  • Security: IAM, KMS, WAF
  • Management: CloudWatch, CloudTrail

Thực hành

  • Labs: Hands-on exercises với AWS services
  • Practice Questions: 7 bộ đề thi thử
  • Real-world Scenarios: E-commerce, Media Streaming

🗄️ Database Knowledge

SQL Databases

  • MySQL: Theory, Pros/Cons, Availability & Scalability
  • PostgreSQL: Advanced features, Performance tuning

NoSQL Databases

  • Document Stores: MongoDB
  • Key-Value: Redis
  • Graph: Neo4j concepts
  • Wide-Column: Cassandra concepts

Cloud-Native Databases

  • AWS: RDS, Aurora, DynamoDB, Redshift, ElastiCache
  • GCP: Cloud SQL, Spanner, Bigtable, Firestore
  • Azure: SQL Database, Cosmos DB, Synapse Analytics

Advanced Topics

  • Data Warehousing: ETL vs ELT, Columnar Storage
  • Database Operations: Migration tools, Infrastructure as Code
  • Emerging Technologies: Vector Databases, Streaming Databases

☕ Java Knowledge

Core Java

  • OOP Concepts: Inheritance, Polymorphism, Encapsulation
  • Collections Framework: Lists, Sets, Maps, Queues
  • Concurrency: Multithreading, Thread Safety
  • Advanced: Generics, Lambda & Stream API, Reflection
  • Memory Management: JVM, Garbage Collection

Design Patterns

  • Creational: Singleton, Factory, Builder
  • Structural: Adapter, Decorator, Facade, Proxy
  • Behavioral: Observer, Strategy, Command

Spring Framework

  • Spring Core: Dependency Injection, AOP
  • Spring Boot: Auto-configuration, Actuator, Security
  • Spring Data: JPA, Repository Pattern
  • Microservices: Spring Cloud, Service Discovery

Architecture & Best Practices

  • System Design: Scalability, Performance, Security
  • Microservices: Patterns, API Design
  • DevOps: CI/CD, Containerization, Monitoring
  • Code Quality: Review processes, Testing strategies

☸️ Kubernetes (Container Orchestration)

Fundamentals

  • Container Orchestration: Why Kubernetes, evolution from containers
  • K8s Architecture: Master/Worker nodes, Control plane components
  • Pods & Workloads: Deployments, ReplicaSets, DaemonSets
  • Services & Networking: ClusterIP, NodePort, LoadBalancer, Ingress

Core Concepts

  • ConfigMaps & Secrets: Configuration management
  • Volumes & Storage: Persistent Volumes, Storage Classes
  • Namespaces & RBAC: Multi-tenancy, security
  • Scheduling & Affinity: Node selection, taints/tolerations

Advanced Operations

  • Helm Package Manager: Charts, templating
  • Monitoring & Logging: Prometheus, Grafana, ELK integration
  • CI/CD & GitOps: ArgoCD, automated deployments
  • Cloud Platforms: EKS, GKE, AKS

🏗️ System Design (Large-Scale Architecture)

Fundamentals

  • Scalability Principles: Horizontal vs Vertical scaling
  • Reliability & Availability: CAP theorem, ACID properties
  • Performance & Latency: Metrics, optimization techniques
  • Consistency Patterns: Strong vs Eventual consistency

Architecture Patterns

  • Microservices Architecture: Service decomposition, communication
  • Event-Driven Architecture: Event sourcing, CQRS patterns
  • Serverless Architecture: FaaS, event-driven computing
  • Distributed Systems: Consensus algorithms, replication

System Components

  • Load Balancers: L4/L7, algorithms, health checks
  • Caching Strategies: Redis, Memcached, CDN patterns
  • Message Queues: RabbitMQ, Kafka, SQS patterns
  • Databases & Storage: SQL vs NoSQL, sharding, replication

Case Studies

  • URL Shortener: Bitly, TinyURL design
  • Social Media Feed: Twitter, Facebook timeline
  • Chat System: WhatsApp, Slack real-time messaging
  • E-commerce Platform: Amazon, Shopify transaction processing

🛠️ Tools & Technologies

Development Tools

  • Build Tools: Maven, Gradle
  • Version Control: Git workflows
  • IDEs: IntelliJ IDEA, Eclipse
  • Containerization: Docker, Kubernetes

Monitoring & Observability

  • Application Monitoring: Spring Boot Actuator
  • Infrastructure Monitoring: Prometheus, Grafana
  • Logging: ELK Stack, CloudWatch

Cách sử dụng

Tổ chức nội dung

  • Mỗi chủ đề có file markdown riêng với cấu trúc chuẩn
  • Bao gồm lý thuyết, code examples, và best practices
  • Tham khảo và liên kết giữa các chủ đề liên quan
  • Sử dụng MkDocs để browse nội dung dễ dàng
  • Tìm kiếm nhanh với search functionality
  • Cross-references giữa các sections

Code Examples

  • Các ví dụ code được test và có thể chạy được
  • Include both basic và advanced implementations
  • Performance analysis và optimization tips

Mục tiêu học tập

Ngắn hạn

  • [ ] Hoàn thiện documentation cho tất cả AWS services
  • [ ] Thêm code examples cho Design Patterns
  • [ ] Cập nhật interview questions

Dài hạn

  • [ ] Thêm module về System Design
  • [ ] Mở rộng content về Cloud Architecture
  • [ ] Phát triển practice projects

Đóng góp

Dự án này được maintain như một kho kiến thức cá nhân nhưng mở cho contributions:

  1. Cải thiện documentation: Làm rõ concepts, sửa lỗi
  2. Thêm examples: Code samples, use cases
  3. Cập nhật technology: New frameworks, best practices
  4. Review content: Accuracy, relevance

Technologies sử dụng

  • Documentation: Markdown, MkDocs
  • Code: Java 11+, Spring Boot 2.7+
  • Cloud: AWS (primary), Azure, GCP
  • Databases: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis
  • Tools: Docker, Git, Maven/Gradle

License

MIT License - Dự án này được chia sẻ để học tập và tham khảo.