Bye-bye HTTP POST dan GET! Kenalan sama HTTP QUERY (RFC 10008) Bulan Juni 2026, IETF resmi merilis RFC 10008: The HTTP QUERY Method — method HTTP baru pertama yang distandarisasi setelah kurang lebih 16 tahun. Selama ini kalau kita bikin fitur pencarian dengan filter yang...
Bye-bye HTTP POST dan GET! Kenalan sama HTTP QUERY (RFC 10008)
Bulan Juni 2026, IETF resmi merilis RFC 10008: The HTTP QUERY Method — method HTTP baru pertama yang distandarisasi setelah kurang lebih 16 tahun.
Selama ini kalau kita bikin fitur pencarian dengan filter yang kompleks, kita selalu dihadapkan dua pilihan yang sama-sama tidak enak. Pakai GET? URL-nya membengkak sampai kena 414 URI Too Long. Pakai POST? Jalan sih, tapi sebenarnya kita "berbohong" ke HTTP — karena POST itu artinya mengubah state, padahal search cuma membaca data. Akibatnya response-nya tidak bisa di-cache dan tidak aman untuk di-retry.
HTTP QUERY hadir untuk menyelesaikan masalah itu: aman dan idempotent seperti GET, tapi punya request body seperti POST. Terbaik dari dua dunia.
Di video ini kita bahas dari akar masalahnya, konsep safe & idempotent, kenapa GET dan POST dua-duanya kurang pas untuk search, sampai perbandingan lengkap GET vs QUERY vs POST. Kita tutup dengan pembahasan realistis: kapan sebaiknya pakai QUERY, dan kenapa kalian sebaiknya jangan buru-buru mengganti semua endpoint search hari ini juga.
⏱️ TIMELINE
00:00 Pendahuluan
00:41 Apa yang akan kita bahas
01:37 Ingat lagi HTTP Methods
04:33 Dua konsep penting – Safe dan Idempotent
05:14 Masalah Query lama makin kompleks
06:25 Alasan GET gagal untuk query besar
07:57 Menggunakan POST untuk search
09:06 Masalah Post untuk search
11:06 Perkenalkan HTTP QUERY
12:27 GET vs QUERY vs POST
14:08 Adopsi Butuh Waktu
16:07 Kapan pakai apa?
📖 REFERENSI
RFC 10008 — The HTTP QUERY Method (IETF, Juni 2026)
Kalau video ini bermanfaat, jangan lupa like, komen, dan subscribe ya. Sampai jumpa di video berikutnya! 👋
#http #httpquery #rfc10008 #backend #webdevelopment #api #restapi #programmerzamannow
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
Mau Aplikasi Gacor? Wajib Ngerti Value Type! (Go vs Java Valhalla) Object yang kita bikin itu disimpan di mana, dan siapa yang bersihin nanti? Kalau jawabannya Heap, Garbage Collector yang harus kerja. Makin banyak object kecil, makin sering GC jalan, makin gampang muncul...
Mau Aplikasi Gacor? Wajib Ngerti Value Type! (Go vs Java Valhalla)
Object yang kita bikin itu disimpan di mana, dan siapa yang bersihin nanti? Kalau jawabannya Heap, Garbage Collector yang harus kerja. Makin banyak object kecil, makin sering GC jalan, makin gampang muncul latency spike.
Di video ini kita bahas cara paling ampuh mengurangi beban GC: bukan tuning GC, tapi TIDAK bikin sampah sejak awal — lewat value type, object yang boleh hidup di Stack dan hilang otomatis tanpa mampir ke Heap.
Go sudah punya ini lewat Escape Analysis. Java lagi menuju ke sana lewat Project Valhalla (JEP 401).
Hasil demo Go-nya, beban kerja identik 10 juta object, cuma beda
"return *Point" vs "return Point"
Source code demo
https://github.com/ProgrammerZamanNow/demo-value-type
TIMELINE
========
00:00 Pendahuluan
01:03 Object Disimpan Di Mana
04:04 Stack vs Heap
06:16 Garbage Collector
08:01 Value Type
10:19 Escape Analysis
12:31 Contoh Kasus
24:00 Java Selalu Pake Heap
24:49 Project Valhalla
27:37 Bukan Cuma Go dan Java
28:24 Kesimpulan
Menurut kamu, Java bakal "nyampe Valhalla" tepat waktu? Komen ya!
#golang #java #programmerzamannow #garbagecollector #valuetype
Alter tabel bisa bikin database down https://github.com/ProgrammerZamanNow/qna/issues JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ Donasi : Saweria :...
Logging Management dari Nol: console.log → Centralized Logging (Alloy → Loki → Grafana) Lognya jalan lancar di laptop sendiri, semua hijau, kelihatan aman. Justru itu jebakannya. Di video ini kita bedah pelan-pelan kenapa `console.log` nggak cukup, terus naik bertahap sampai...
Logging Management dari Nol: console.log → Centralized Logging (Alloy → Loki → Grafana)
Lognya jalan lancar di laptop sendiri, semua hijau, kelihatan aman. Justru itu jebakannya. Di video ini kita bedah pelan-pelan kenapa `console.log` nggak cukup, terus naik bertahap sampai punya centralized logging yang beneran kepakai pas aplikasi di-scale ke banyak container.
Studi kasusnya 2 microservice kecil (order-service & payment-service) jalan di Bun, dibungkus container pakai Podman, dan log-nya dikumpulin ke Grafana Loki lewat Grafana Alloy.
💻 SOURCE CODE (GITHUB)
https://github.com/ProgrammerZamanNow/logging-management-demo
Tiap babak ada di branch-nya sendiri, tinggal checkout buat ngikutin:
- Babak 1 (console.log) ......... git checkout 01-console-log
- Babak 2 (structured logging) .. git checkout 02-proper-logging
- Babak 3 (di-scale) ............ git checkout 03-scale
- Babak 4 (centralized logging) . git checkout 04-centralized
⏱️ TIMELINE
00:00 — Pendahuluan
02:05 — Bagian 1 Titik Awal
08:49 — Bagian 2 Beresin Lognya di Aplikasi
21:27 — Bagian 3 Pas di-scale mulai kacau
28:32 — Bagian 4 Centralized Logging
36:13 — Kesimpulan
📌 YANG DIBAHAS
- Kenapa `console.log` jadi masalah: log nggak rapi buat mesin, bisa bocorin data sensitif (password), dan nggak bisa dilacak antar service.
- Structured logging: log berbentuk JSON, ada level (info/warn/error), sensor data sensitif (redact), dan pasang requestId buat ngelacak satu request ujung ke ujung.
- Masalah pas di-scale: log kececer di banyak container, hilang pas container restart, dan risiko disk penuh kalau nulis ke file. Makanya: stdout only, jangan ke file.
- Centralized logging ala 12-Factor App: aplikasi cukup buang log ke stdout, infrastruktur yang ngumpulin (Alloy), nyimpen (Loki), dan nyediain pencarian (Grafana).
- Label vs structured metadata di Loki: kenapa requestId TIDAK dijadikan label (high cardinality explosion), dan cara nyimpen field cardinality-tinggi yang tetap bisa difilter.
- Kenapa pakai Grafana Alloy, bukan Promtail (Promtail sudah disetop 2 Maret 2026).
🧰 STACK & TOOLS
- Bun (runtime + HTTP server)
- Pino (structured logging)
- Podman + podman-compose (container)
- nginx (load balancer)
- Grafana Alloy (pengumpul log)
- Grafana Loki (penyimpan & mesin query)
- Grafana + LogQL (pencarian & dashboard)
✅ ATURAN MAIN LOGGING
1. Pakai library logging + level, jangan console.log
2. Lognya JSON
3. Sensor data sensitif (redact)
4. Pasang requestId buat ngelacak
5. Buang ke stdout, jangan ke file
6. Kirim ke centralized logging (Alloy → Loki → Grafana)
#logging #observability #grafana #loki #podman #microservices #devops #bun
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
Senior Engineer Wajib Tahu CQRS — Bikin Search 100× Lebih Cepat 🚀 Pencarian katalog produk yang awalnya cepat tiba-tiba jadi ~3 DETIK saat data menyentuh 1 juta baris. Di video ini kita bedah masalahnya dari akar, lalu pelan-pelan sampai ke pola CQRS (Command Query...
Senior Engineer Wajib Tahu CQRS — Bikin Search 100× Lebih Cepat 🚀
Pencarian katalog produk yang awalnya cepat tiba-tiba jadi ~3 DETIK saat data
menyentuh 1 juta baris. Di video ini kita bedah masalahnya dari akar, lalu
pelan-pelan sampai ke pola CQRS (Command Query Responsibility Segregation) dan
mendemokannya LANGSUNG dengan benchmark nyata.
Yang penting: kita TIDAK buru-buru ganti arsitektur. Kita optimalkan dulu
PostgreSQL-nya (pg_trgm), ukur ulang, dan baru pindah ke CQRS SAAT optimasi
benar-benar mentok. Ini disiplin engineering yang sering dilewati.
================================
YANG AKAN KAMU PELAJARI
• Kenapa LIKE '%kata%' + facet GROUP BY tidak skala di data besar
• Optimasi PostgreSQL dengan index trigram (pg_trgm) — TANPA ubah kode aplikasi
• Batas optimasi database: kapan satu index sudah cukup, kapan tidak
• Pola CQRS: memisahkan model tulis (Command) dari model baca (Query)
• Sinkronisasi write → read pakai CDC (Debezium → Kafka) — tanpa dual-write
• Read model OpenSearch: n-gram (mirip LIKE tapi terindeks) & facet drill-down
• Trade-off eventual consistency — kapan worth it, kapan tidak
• Benchmark 3 engine berdampingan: PostgreSQL naif vs PG+trigram vs OpenSearch
================================
BENCHMARK (1 juta produk, search + facet)
• PostgreSQL naif : ~3.230 ms 🐌
• PostgreSQL+trigram: ~1.102 ms
• OpenSearch : ~21 ms ⚡ (facet nyaris gratis — satu pass agregasi)
Hasil pencarian IDENTIK (parity terverifikasi) — bukan "hasil beda makanya cepat".
================================
CHAPTERS
00:00 Pendahuluan
00:29 Studi Kasus: Pencarian Katalog Produk
02:50 Pendekatan Awal (Satu Database Saja)
03:44 Masalah Pendekatan Awal (Lambat di Skala Besar)
08:26 Kenapa Bisa Selambat Itu?
10:07 Sebelum Pindah ke CQRS
10:43 Optimalisasi Database (pg_trgm)
18:11 Batas Optimalisasi Database
23:00 Command Query Responsibility Segregation
25:17 Konsekuensi CQRS
27:22 Arsitektur CQRS
35:38 Kenapa OpenSearch?
40:08 Cara Membuat Facet
44:04 Eventual Consistency
47:20 Benchmark Demo
50:46 Kesimpulan
================================
TECH STACK
• product-backend — Java 25, Spring Boot 4, PostgreSQL (write model + CRUD)
• Debezium + Kafka — Kafka Connect (CDC), Kafka KRaft (sinkronisasi write → read)
• product-search — Spring Boot 4, Spring Kafka (projector + Search API)
• OpenSearch 3 — read model (search + facet)
• product-frontend — SvelteKit + nginx (UI + toggle 3 engine)
• product-faker — Bun (generator data demo)
Semua dijalankan via Docker / Podman Compose.
================================
COBA SENDIRI
Repo: https://github.com/ProgrammerZamanNow/cqrs-demo
podman compose up -d --build # naikkan seluruh stack
make register # daftarkan Debezium connector
# buka http://localhost:3000 # toggle PostgreSQL / PG+trigram / OpenSearch
================================
TAKEAWAY
Optimalkan dulu yang ada; pakai CQRS saat memang mentok. Database yang tepat
untuk pekerjaan yang tepat — tanpa mengorbankan sumber kebenaran.
Kalau video ini membantu, jangan lupa LIKE, SUBSCRIBE, dan share ke tim kamu 🙏
Punya pertanyaan atau request topik? Tulis di kolom komentar!
#CQRS #SystemDesign #SoftwareEngineering #OpenSearch #PostgreSQL #Kafka
#Debezium #SpringBoot #Java #BackendDevelopment #Microservices #DatabaseOptimization
#ProgrammerZamanNow
Berawal dari satu bug yang bikin pusing: di halaman create, INSERT sukses, data ke-return lengkap sama id-nya, tapi pas dibuka halaman detail datanya nggak ada. Dicek ke database memang nggak ada. Dan intermittent — kadang masuk, kadang nggak. Nggak ada error, nggak ada...
Berawal dari satu bug yang bikin pusing: di halaman create, INSERT sukses, data ke-return lengkap sama id-nya, tapi pas dibuka halaman detail datanya nggak ada. Dicek ke database memang nggak ada. Dan intermittent — kadang masuk, kadang nggak. Nggak ada error, nggak ada exception, kodenya udah bener. Kira-kira datanya ke mana?
Di sharing session ini kita bedah dari akarnya: kenapa satu koneksi PostgreSQL itu "mahal", apakah ini cuma masalah Postgres atau database lain juga, jebakan yang muncul pas aplikasi di-scale-out (autoscaling), cara kerja PgBouncer sebagai connection pooler, sampai akhirnya bug intermittent di awal tadi terjawab tuntas.
Yang dibahas:
• Process-per-connection: kenapa 1 koneksi = 1 proses OS + beberapa MB RAM
• Perbandingan model koneksi: PostgreSQL vs MySQL vs MongoDB vs Cassandra vs Redis vs DynamoDB
• Kenapa autoscaling bisa bikin "too many connections" pas trafik tinggi
• Cara PgBouncer memisahkan penskalaan aplikasi dari jumlah koneksi database
• Tiga mode pooling: session, transaction, statement
• Harga dari transaction mode: prepared statement, temp table, SET, advisory lock
• Fix satu baris untuk bug prepared statement: prepare: false
• PgBouncer vs Supavisor (pooler-nya Supabase)
• Checklist praktis milih jenis koneksi
Demo project (Bun + postgres.js + PgBouncer, lengkap 6 kasus yang bisa dijalankan sendiri):
https://github.com/ProgrammerZamanNow/postgresql-connection-demo
==========================
TIMELINE
==========================
00:00 Pendahuluan
00:25 Berawal dari satu bug
02:32 Agenda
03:37 Kenapa satu koneksi PostgreSQL itu mahal
05:37 Ini cuma masalah PostgreSQL?
10:32 Jebakan pas aplikasi scale-out
14:28 Solusinya: PgBouncer
22:28 Ada harganya
39:32 Ringkasan praktis
==========================
#PostgreSQL #PgBouncer #Database #ConnectionPooling #Backend #Supabase #Supavisor
#SistemTerdistribusi #Scalability #Autoscaling #Kubernetes #DevOps #Serverless
#SoftwareEngineering #ProgrammerZamanNow #BelajarPemrograman #Coding #SQL #WebDevelopment #SystemDesign
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
Bingung kapan harus pakai Monolith, kapan Microservices? Jawabannya: Modular Monolith — arsitektur yang memberi kamu batas konteks sekuat Microservices, dengan kesederhanaan deployment sebuah Monolith. Di video ini kita akan membangun e-commerce nyata dengan Spring Boot,...
Bingung kapan harus pakai Monolith, kapan Microservices? Jawabannya: Modular Monolith — arsitektur yang memberi kamu batas konteks sekuat Microservices, dengan kesederhanaan deployment sebuah Monolith.
Di video ini kita akan membangun e-commerce nyata dengan Spring Boot, membuktikan bahwa transisi ke Microservices di masa depan bisa dilakukan tanpa merombak satu baris kode pun pada modul pemanggil.
Yang akan kamu pelajari:
- Kenapa Monolith traditional bermasalah — dan kenapa Microservices bukan solusi instan
- Strategi pemisahan modul berbasis Domain dengan pola Client/Implementation
- Cara menghilangkan ketergantungan Foreign Key lintas domain sejak hari pertama
- Bagaimana memecah satu modul menjadi Microservice tanpa menyentuh modul lain
- Melindungi arsitektur dari pelanggaran developer pakai ArchUnit (build langsung gagal!)
- Migrasi dari Spring Application Event ke Apache Kafka — nol perubahan pada caller
Source code: https://github.com/ProgrammerZamanNow/modular-monolith-demo
---
Chapters:
0:00 Pendahuluan
1:00 Masalah pada Monolith Traditional
2:36 Microservices Bukan Silver Bullet
4:40 Modular Monolith
5:55 Strategi Pemisahan Modul
11:02 Pembagian Domain E-Commerce
11:42 Strategi Integrasi Antar Modul
14:35 Bebas dari Penjara Foreign Key
17:10 Evolusi ke Microservices
28:49 Perlindungan Arsitektur & Dokumentasi
32:47 Event Driven Architecture
35:36 Kesimpulan
---
#ModularMonolith #SpringBoot #SoftwareArchitecture #Java #Microservices #DomainDrivenDesign #ArchUnit #SpringBootTutorial #BackendDevelopment #ProgrammerZamanNow
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
Pernah dengar database yang bisa scan MILIARAN baris data dalam hitungan detik? Namanya ClickHouse — dan kalau kamu kerja dengan data, kamu WAJIB tahu database ini. Di video ini kita nggak cuma teori. Kita bangun langsung pipeline data lengkap dari nol: data transaksi dari...
Pernah dengar database yang bisa scan MILIARAN baris data dalam hitungan detik? Namanya ClickHouse — dan kalau kamu kerja dengan data, kamu WAJIB tahu database ini.
Di video ini kita nggak cuma teori. Kita bangun langsung pipeline data
lengkap dari nol: data transaksi dari PostgreSQL mengalir secara real-time
ke ClickHouse, lalu kita eksplorasi kekuatan analitiknya lewat dashboard
demo yang interaktif.
Yang akan kamu pelajari di video ini:
✅ Beda OLTP vs OLAP — kenapa satu database saja tidak cukup
✅ Change Data Capture (CDC) — sinkronisasi data real-time tanpa batch ETL
✅ Debezium — menangkap setiap perubahan dari PostgreSQL
✅ Apache Kafka — message broker sebagai jembatan data
✅ ClickHouse — database OLAP columnar yang super cepat
✅ Fitur-fitur ClickHouse: Streaming analytics, Funnel, Distribution, Pre-Aggregation, sampai Time Travel
Pipeline yang kita bangun:
PostgreSQL (OLTP) → Debezium → Apache Kafka → ClickHouse (OLAP)
ClickHouse bukan pengganti database transaksional — dia pelengkap. Setelah nonton video ini, kamu bakal paham kapan dan kenapa harus pakai database OLAP, dan betapa powerful-nya ClickHouse untuk kebutuhan analytics.
⏱ TIMELINE VIDEO
00:00 - Pendahuluan
01:38 - Masalah OLTP vs OLAP
06:41 - Sinkronisasi CDC
09:23 - Stack Teknologi
11:46 - Debezium Change Data Capture
14:46 - ClickHouse Database OLAP
25:39 - Aplikasi Demo
29:26 - Streaming
36:05 - Funnel
41:11 - Distribution
45:25 - Pre Aggregate
50:05 - Time Travel
54:08 - Penutup
💻 SOURCE CODE
Semua kode demo di video ini open-source. Silakan clone dan jalankan
sendiri — cukup satu perintah dan seluruh stack langsung nyala:
https://github.com/ProgrammerZamanNow/oltp-olap-demo
Teknologi yang dipakai: PostgreSQL, Debezium, Apache Kafka, ClickHouse,
Spring Boot, dan Podman.
Kalau video ini bermanfaat, jangan lupa LIKE, SUBSCRIBE, dan nyalakan
LONCENG biar nggak ketinggalan video berikutnya.
Tulis di kolom komentar — fitur ClickHouse mana yang paling bikin kamu
kaget? 👇
#ClickHouse #Database #OLAP #Debezium #Kafka #PostgreSQL #DataEngineering #ProgrammerZamanNow #BelajarProgramming
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
Fitur OpenClaw yang Bikin AI Kerja Sendiri Slide : https://docs.google.com/presentation/d/1mFC8AOfO-HoW0OQFk67yxVmlMj98P_nu-oVlQJ3DuKM/edit?usp=sharing Materi Video : 00:00:00 - Pendahuluan 00:01:52 - Apa itu Cron Job 00:06:39 - Demo Cron Job Sederhana 00:15:44 - Manajemen...
Pernah debug bug di microservices yang lompat-lompat antar service, dan akhirnya nyerah cuma karena nggak tau request nyangkut di mana? Ini akhir dari penderitaan itu. Di video ini, kita bangun 4 microservices polyglot dari nol dengan stack yang sengaja dibikin "berantakan":...
Pernah debug bug di microservices yang lompat-lompat antar service, dan akhirnya nyerah cuma karena nggak tau request nyangkut di mana? Ini akhir dari penderitaan itu.
Di video ini, kita bangun 4 microservices polyglot dari nol dengan stack yang sengaja dibikin "berantakan":
- Order Service - Java 21 + Spring Boot 3
- Product Service - Bun + TypeScript
- Payment Service - Go
- Notification Service - Node.js + Express
- PostgreSQL untuk semua database (4 schema terpisah)
Empat bahasa berbeda, empat runtime berbeda - dan kita sambung semua nya pake OpenTelemetry + Jaeger UI supaya bisa lihat satu trace lengkap dari awal request sampai akhir, lewat semua service, lengkap sampai ke query SQL-nya.
Yang kalian dapet di video ini:
- Setup OpenTelemetry untuk 4 bahasa berbeda - masing-masing punya pendekatan sendiri (Java agent zero-code, manual instrumentation di Bun, otelhttp + otelpgx di Go, auto-instrumentations di Node)
- Cara propagasi trace antar service via W3C TraceContext header - biar trace ID konsisten dari ujung ke ujung
- Pakai Jaeger UI buat ngebedah waterfall trace, cari span yang lambat, dan lokasiin error dengan cepat
- Trik real-world yang biasa nggak diomongin di tutorial: gimana caranya ngirim trace ID ke client (buat dipake di support ticket), dan gimana trace non-API call seperti goroutine fire-and-forget yang context-nya dibatalin abis HTTP response selesai
Bonus drama: video ini ada bug live yang harus kita debug pake Jaeger sendiri - kerasa banget kenapa observability bukan barang opsional di dunia microservices.
Source code lengkapnya bisa di-clone di sini:
https://github.com/ProgrammerZamanNow/opentelemetry-demo-microservices
===== TIMELINE =====
0:00 Intro
1:10 Pengenalan OpenTelemetry
7:31 Membuat Microservices
13:18 Test Microservices
16:49 Implementasi OpenTelemetry di Microservices
22:05 Menggunakan Jaeger UI
25:02 Tracing Problem di OpenTelemetry
29:09 Trik Memberi Informasi Trace ke Client
30:44 OpenTelemetry untuk Non API Call
31:47 Outro
===== SOURCE CODE =====
https://github.com/ProgrammerZamanNow/opentelemetry-demo-microservices
===== STACK & TOOLS =====
- Java 21, Spring Boot 3.3, OpenTelemetry Java Agent 2.10
- Bun 1.1, TypeScript, @opentelemetry/sdk-node (manual instrumentation)
- Go 1.22, otelhttp, otelpgx, pgx/v5
- Node.js 20, Express, @opentelemetry/auto-instrumentations-node
- PostgreSQL 16
- Jaeger 1.69 (all-in-one, OTLP HTTP receiver)
- Podman / Docker Compose
#opentelemetry #jaeger #microservices #observability #springboot #golang #nodejs #bun #typescript #java #postgresql #docker #podman #distributedtracing #devops #backend #softwareengineering
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
PHP itu BAHAYA buat database kalian! 😱 Pernah ngalamin error "Too many connections" di MySQL? Atau aplikasi PHP tiba-tiba lemot pas traffic naik? Welcome to CONNECTION POOL HELL — masalah klasik PHP yang jarang dibahas tapi BISA bikin database production kamu KOLEPS! Di video...
PHP itu BAHAYA buat database kalian! 😱
Pernah ngalamin error "Too many connections" di MySQL? Atau aplikasi PHP tiba-tiba lemot pas traffic naik? Welcome to CONNECTION POOL HELL — masalah klasik PHP yang jarang dibahas tapi BISA bikin database production kamu KOLEPS!
Di video ini kita kupas TUNTAS:
✅ Kenapa PHP itu beda banget sama Java/Go/Node soal database connection
✅ Kenapa PHP gak punya connection pool BAWAAN (dan kenapa itu masalah serius)
✅ Live demo bikin REST API PHP yang nyaris bikin MySQL CRASH
✅ Load test pakai k6 — angkanya bikin kaget!
✅ Solusi pakai PERSISTENT CONNECTION (tapi ada jebakan!)
✅ Cara pakai ProxySQL biar 100 worker PHP cukup butuh 20 koneksi MySQL aja
✅ Bahas idle timeout: kenapa PHP gak bisa auto-close connection?
Tools yang dipakai:
🔧 PHP 8.3 + PDO (MySQL)
🔧 MySQL 8.0
🔧 Nginx + PHP-FPM (production mode, BUKAN built-in server!)
🔧 ProxySQL 2.7 sebagai connection pooler
🔧 Podman + Docker Compose untuk orchestration
🔧 k6 untuk load testing
🔧 5 replica PHP container — siap perang!
📂 Source code lengkap (clone dan coba sendiri!):
https://github.com/ProgrammerZamanNow/php--connection-pool-hell
⏱️ Timeline:
00:00 Intro
01:22 Konsep Connection Pool
06:06 Membuat Aplikasi PHP
13:16 Performance Test Menggunakan K6
22:26 Persistence Connection
31:04 Masalah di Persistence Connection
33:39 Proxy Connection Pool
37:32 Problem Idle Timeout di PHP
42:35 Outro
Kalau video ini bermanfaat, jangan lupa LIKE, SUBSCRIBE, dan SHARE ke temen kamu yang masih pakai PHP tanpa tau soal connection pool! 🚀
#PHP #ConnectionPool #MySQL #ProxySQL #BackendDevelopment #ProgrammerZamanNow #LoadTesting #k6 #DevOps
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
Bun baru aja selesai di-rewrite dari Zig ke Rust, dan yang gila — itu di-rewrite full pake AI dalam hitungan bulan, bukan tahun. Di video ini kita bahas gimana caranya, kenapa mereka rewrite, dan kenapa kalian wajib mulai serius adopsi AI sekarang juga. Timeline: 0:00 - Intro...
Bun baru aja selesai di-rewrite dari Zig ke Rust, dan yang gila — itu di-rewrite full pake AI dalam hitungan bulan, bukan tahun. Di video ini kita bahas gimana caranya, kenapa mereka rewrite, dan kenapa kalian wajib mulai serius adopsi AI sekarang juga.
Timeline:
0:00 - Intro
0:59 - Teknologi Bun
2:38 - Bun di-Rewrite ke Rust
4:52 - Selesai di-Rewrite Pake AI
7:09 - AI untuk Kita
8:37 - Penutup
#bun #rust #zig #ai #aicoding #claude #cursor #githubcopilot #javascript #nodejs #programming #teknologi #programmerzamannow
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
🔥 Bikin PHP Login Anti Mainstream — Scaling ke Banyak Server Tanpa Bikin User Logout Sendiri! Pernah penasaran kenapa aplikasi PHP-mu bakal kacau total begitu di-scale ke banyak server? Atau kenapa user tiba-tiba ke-logout padahal baru aja login? Di video ini kita bongkar...
🔥 Bikin PHP Login Anti Mainstream — Scaling ke Banyak Server Tanpa Bikin User Logout Sendiri!
Pernah penasaran kenapa aplikasi PHP-mu bakal kacau total begitu di-scale ke banyak server? Atau kenapa user tiba-tiba ke-logout padahal baru aja login?
Di video ini kita bongkar habis salah satu masalah klasik PHP yang jarang dibahas tutorial pemula — dan ternyata solusinya cuma butuh beberapa baris config doang! 😱
Kita bakal mulai dari aplikasi login PHP super sederhana, lalu naik level pelan-pelan sampai akhirnya production-ready:
✅ Login pakai PHP Session (no database, no ribet)
✅ Bungkus jadi Docker Image
✅ Scaling ke 2 container sekaligus
✅ Bikin Load Balancer Nginx Round Robin
✅ FIX BUG yang bikin user logout sendiri saat di-scale 🤯
✅ Pakai Redis sebagai shared session storage
Yang nonton sampai habis bakal paham kenapa banyak aplikasi PHP gagal saat traffic naik — dan gimana cara fix-nya dengan benar.
Cocok banget buat kamu yang:
- Baru belajar PHP tapi pengen tau dunia "real production"
- Udah biasa coding PHP tapi belum pernah deploy ke banyak server
- Lagi belajar Docker, Nginx, atau Redis dan butuh use case nyata
- Pengen jadi backend developer level menengah ke atas
⚠️ WARNING: Setelah nonton video ini, cara kamu ngoding PHP kemungkinan besar bakal berubah selamanya.
---
📦 Source Code Lengkap (GRATIS):
👉 https://github.com/ProgrammerZamanNow/php-session-demo
Tinggal clone, jalanin `docker compose up`, dan langsung bisa coba sendiri di laptop kamu!
---
🔔 Jangan lupa SUBSCRIBE & nyalakan loncengnya biar gak ketinggalan video tutorial PHP, Docker, dan backend lainnya!
💬 Drop pertanyaan atau request topik di kolom komentar — siapa tahu jadi video berikutnya!
#PHP #Docker #Nginx #Redis #LoadBalancer #BackendDeveloper #ProgrammerZamanNow
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
Setiap aplikasi pasti integrasi sama third party — bank, ewallet, logistik, email, SMS provider. Tapi gimana kalau third party-nya yang bermasalah? Solusinya: aplikasi gateway. Di video ini saya bahas bedanya sama API Gateway, kenapa wajib bikin sendiri buat sistem internal,...
Setiap aplikasi pasti integrasi sama third party — bank, ewallet, logistik, email, SMS provider. Tapi gimana kalau third party-nya yang bermasalah? Solusinya: aplikasi gateway. Di video ini saya bahas bedanya sama API Gateway, kenapa wajib bikin sendiri buat sistem internal, dan apa aja benefit-nya — termasuk fallback seamless, bugfix terpusat, plus hal-hal yang harus diperhatikan biar gateway-nya gak jadi titik kritis.
Timeline:
0:00 - Intro
0:58 - Bukan API Gateway
2:14 - Tanpa Aplikasi Gateway
3:54 - Dengan Aplikasi Gateway
5:17 - Fallback Seamless
6:55 - Bugfix Terpusat
8:11 - Yang Harus Diperhatikan
9:32 - Penutup
#gateway #apigateway #thirdparty #integration #backend #microservices #fallback #abstraction #softwarearchitecture #payment #notification #scalability #programming #programmerzamannow
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
7 strategi yang dipake e-commerce besar biar aplikasinya tetap high available (jarang down) — dari stateless app, database HA, fallback, rate limit, polyglot persistence, async/background process, sampai caching di mana-mana. Bisa langsung diterapin di aplikasi tempat kerja...
Default session di PHP itu disimpan di file system server — keliatannya praktis, tapi langsung jadi mimpi buruk begitu aplikasi kalian perlu di-scale ke multi-server. Di video ini dibahas kenapa default session PHP gak cocok buat high availability, masalah konkretnya saat...
Default session di PHP itu disimpan di file system server — keliatannya praktis, tapi langsung jadi mimpi buruk begitu aplikasi kalian perlu di-scale ke multi-server.
Di video ini dibahas kenapa default session PHP gak cocok buat high availability, masalah konkretnya saat pakai load balancer (user logout sendiri!), dan dua solusi praktis: pindahin session ke Redis untuk performa maksimal, atau pakai database existing dengan custom session handler.
🔔 Follow @ProgrammerZamanNow untuk tips programming lainnya!
#programmerjamannow #programming #coding #developer #tips #php #redis #mysql #postgresql #session #webdev #backend #scaling #highavailability #architecture
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
Dulu hampir mustahil bikin website tanpa jQuery — sekarang banyak developer baru bahkan gak tau jQuery itu apa. Gimana bisa jatuh? Di video ini kita bahas perjalanan jQuery dari "raja JavaScript" di era 2006-2015, kenapa dulu sangat populer (browser chaos!), sampai akhirnya...
Dulu hampir mustahil bikin website tanpa jQuery — sekarang banyak developer baru bahkan gak tau jQuery itu apa. Gimana bisa jatuh?
Di video ini kita bahas perjalanan jQuery dari "raja JavaScript" di era 2006-2015, kenapa dulu sangat populer (browser chaos!), sampai akhirnya tersisih oleh browser native API (querySelector, fetch, classList) dan framework modern seperti React dan Vue. Plus: apakah jQuery benar-benar sudah mati?
🔔 Follow @ProgrammerZamanNow untuk tips programming lainnya!
#programmerjamannow #programming #coding #developer #tips #jquery #javascript #webdev #react #vuejs #frontend #webdevelopment #html #css #historyprogramming
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
Kenapa OAuth 2 itu ribet banget kalau diimplementasi di web app? Dan yang lebih bahaya, cara lo nyimpen token-nya kemungkinan besar gak aman. Di video ini kita bahas cara kerja OAuth 2 (access token + refresh token), kenapa nyimpen token di LocalStorage/SessionStorage itu...
Kenapa OAuth 2 itu ribet banget kalau diimplementasi di web app? Dan yang lebih bahaya, cara lo nyimpen token-nya kemungkinan besar gak aman.
Di video ini kita bahas cara kerja OAuth 2 (access token + refresh token), kenapa nyimpen token di LocalStorage/SessionStorage itu berbahaya karena rentan serangan XSS, dan solusi yang lebih aman pakai secure cookie dengan flag HttpOnly, Secure, dan SameSite.
🔔 Follow @ProgrammerZamanNow untuk tips programming lainnya!
#programmerjamannow #programming #coding #developer #tips #oauth2 #oauth #websecurity #xss #cookies #httponly #javascript #webdev #security #cybersecurity
JOIN PREMIUM : https://www.youtube.com/ProgrammerZamanNow/join
DISCORD PREMIUM : https://www.youtube.com/post/UgxBHnvjdwwAioDHe0x4AaABCQ
Donasi :
Saweria : https://saweria.co/ProgrammerZamanNow
Social Media :
Instagram : https://www.instagram.com/ProgrammerZamanNow
Facebook : https://www.facebook.com/ProgrammerZamanNow
Telegram : https://t.me/ProgrammerZamanNow
Youtube : https://www.youtube.com/c/ProgrammerZamanNow
