<div class="key-takeaways"><ul><li>LLM เป็นระบบประมวลผลภาษาและทำนายคำถัดไป ไม่ใช่ระบบซอฟต์แวร์เบื้องหลัง</li><li>การให้ LLM ตอบว่าสั่งพิซซ่าแล้ว เป็นเพียงการสร้างข้อความ ไม่ได้เชื่อมต่อฐานข้อมูลหรือระบบจริง</li><li>แอปพลิเคชันของคุณยังคงต้องจัดการตรรกะ ตรวจสอบความถูกต้อง และทำธุรกรรมเบื้องหลัง</li></ul></div><p>ช่วงแรกที่ผมเริ่มทำงานเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ ผมเคยคิดว่า Large Language Model หรือ LLM มีลักษณะคล้ายกับระบบหลังบ้านที่ฉลาดมากๆ คุณป้อนข้อมูลเข้าไป มันทำความเข้าใจ ประมวลผล และให้คำตอบกลับมา จนทำให้ผมตั้งคำถามว่าทำไมเราถึงต้องเขียนตรรกะหลังบ้านมากมาย ในเมื่อเราสามารถบอก LLM ว่าแอปพลิเคชันของเราทำอะไรได้บ้างแล้วให้มันจัดการทุกอย่าง</p><p>ผลลัพธ์คือ มันไม่ได้เป็นแบบนั้น และความเข้าใจในจุดนี้ได้เปลี่ยนวิธีคิดของผมในการสร้างแอปพลิเคชัน AI ไปอย่างสิ้นเชิง</p><p>ในแง่พื้นฐาน LLM คือระบบที่ถูกฝึกฝนด้วยข้อความจำนวนมหาศาล เรียนรู้รูปแบบทางภาษา และใช้รูปแบบเหล่านั้นเพื่อสร้างข้อความขึ้นมา เปรียบเสมือนคนที่อ่านหนังสือ บทความ บทสนทนา เอกสาร และโค้ดมาตลอดชีวิตจนเก่งเรื่องการคาดเดาว่าประโยคถัดไปควรจะเป็นอย่างไร เช่น เมื่อมีคนพูดว่าพระอาทิตย์ขึ้นทางทิศ สมองของคุณจะคาดเดาคำว่าตะวันออกทันที</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/an_llm_backend_ai_mu3mzf4w_inline_1_5b6877b95c.png" alt="neural network data visualization tech office" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>LLM ทำงานในลักษณะที่คล้ายกันในเชิงแนวคิด แต่ใช้การแทนค่าทางเชิฃคณิตศาสตร์และโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมมันถึงทำอะไรได้หลายอย่าง เช่น อธิบายแนวคิด เขียนโค้ด สรุปเอกสาร แปลภาษา สร้างเรื่องราว วิเคราะห์ข้อความ และสนทนา ทำให้บางครั้งเรารู้สึกเหมือนกำลังคุยกับสิ่งที่เข้าใจทุกอย่าง แต่แท้จริงแล้วมันยังคงทำงานกับรูปแบบที่เรียนรู้มาจากการฝึกฝนและสร้างโทเค็นตามรูปแบบเหล่านั้น</p><div class="ai-insight"><p>ในมุมมองของการพัฒนาซอฟต์แวร์ การเข้าใจขีดจำกัดของ LLM เป็นสิ่งสำคัญมาก เนื่องจากโมเดลภาษาไม่มีสถานะ (stateless) และไม่สามารถจดจำบริบทนอกเหนือจากที่ส่งเข้าไปในแต่ละครั้งได้ การพึ่งพา LLM เป็นฐานข้อมูลหรือตัวจัดการระบบตรรกะ (business logic) จะนำไปสู่ความผิดพลาดด้านความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของระบบ นักพัฒนาจึงต้องออกแบบสถาปัตยกรรมให้ LLM ทำหน้าที่เป็นเพียงชั้นตีความภาษา (Language UI) เท่านั้น</p></div><p>มาลองดูตัวอย่างง่ายๆ สมมติว่าผมพูดว่าฉันไปที่ร้านอาหารและสั่ง สมองของคุณอาจคาดเดาคำว่าอาหาร พิซซ่า อาหารเย็น หรือเบอร์เกอร์ LLM คำนวณความน่าจะเป็นของโทเค็นถัดไปที่เป็นไปได้ตามบริบท ตัวอย่างเช่น ความน่าจะเป็นอาจเป็น 32% สำหรับพิซซ่า 21% สำหรับอาหาร 15% สำหรับอาหารเย็น และอื่นๆ ตัวเลขเหล่านี้เป็นเพียงภาพประกอบ ตัวสำคัญคือโมเดลกำลังทำนายสิ่งที่ควรเกิดขึ้นถัดไปจากบริบทที่ได้รับ</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">32%</span><span class="stat-label">ความน่าจะเป็นของคำว่าพิซซ่า</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">21%</span><span class="stat-label">ความน่าจะเป็นของคำว่าอาหาร</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">15%</span><span class="stat-label">ความน่าจะเป็นของคำว่าอาหารเย็น</span></div></div><p>แล้วทำไมมันถึงให้ความรู้สึกเหมือนกำลังคิด? หากผมขอให้ LLM อธิบายการเรียกซ้ำเหมือนผมอายุห้าขวบ หรือขอให้เขียนโค้ดภาษาจาวาสำหรับแก้ปัญหา หรือให้มันเขียนอีเมลใหม่ให้เป็นทางการ มันสามารถปรับเปลี่ยนน้ำโทนเสียง สรุปเอกสารยาวๆ หรือใช้เหตุผลผ่านแนวทางที่เป็นไปได้ ทำให้รู้สึกเหมือนมีคนจริงๆ นั่งอยู่หลังหน้าจอ แต่เราไม่ควรสับสนความสามารถนั้นกับการที่ LLM เป็นระบบซอฟต์แวร์ที่สมบูรณ์</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Sure! Your pizza has been ordered."</p><cite>LLM</cite></blockquote><p>ลองจินตนาการว่าคุณกำลังสร้างแอปพลิเคชันจัดส่งอาหารออนไลน์ที่มีผู้ช่วย AI คุณส่งข้อความนั้นไปและ LLM ตอบกลับมาว่าแน่นอน! พิซซ่าของคุณถูกสั่งแล้ว ฟังดูยอดเยี่ยม แต่คำถามคือมันได้สั่งอะไรจริงๆ หรือไม่? คำตอบคือไม่ LLM เพียงแค่สร้างประโยคขึ้นมาเท่านั้น มันไม่ได้ตรวจสอบว่าร้านไหนเปิดอยู่บ้าง ตรวจสอบว่าพิซซ่ามีจำหน่ายหรือไม่ ตรวจสอบที่อยู่ของคุณ ดำเนินการชำระเงิน สร้างคำสั่งซื้อในฐานข้อมูล หรือส่งคำสั่งซื้อไปยังร้านอาหาร</p><p>ความแตกต่างนี้มีความชัดเจนมากเมื่อผมเริ่มคิดถึงแอปพลิเคชัน AI ในฐานะผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์จริง แทนที่จะมองเป็นแค่แชทบอท โดย LLM มีความโดดเด่นมากในการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ การสกัดเจตนา การสร้างคำตอบ การสรุปข้อมูล การทำงานกับบริบท และการตัดสินใจว่าจะใช้เครื่องมือใด</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/agrima-06/an-llm-is-not-your-backend-heres-what-i-learned-3p0f" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>LLMs process language and predict next tokens rather than acting as backend software systems.</li><li>An LLM generating a sentence confirming a pizza order does not execute real database transactions.</li><li>Your application layer must still handle business logic, validations, and backend integrations.</li></ul></div><p>When I first started working with artificial intelligence, I used to think of a large language model as something like a super-smart backend. You provide input, it understands, processes, and outputs an answer, which led me to question why extensive backend logic was necessary when I could simply instruct the LLM on application functions and let it handle everything.</p><p>It turns out that is not the case, and grasping this realization fundamentally shifted my perspective on building AI applications.</p><p>In simple terms, an LLM is a system trained on massive amounts of text that learns linguistic patterns and utilizes those patterns to generate text. Imagine spending a lifetime reading books, articles, conversations, documentation, stories, emails, and code until you become exceptionally skilled at predicting what sentence structure makes sense next, such as anticipating the word east when someone mentions the sun rises in the.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/an_llm_backend_ai_mu3mzf4w_inline_1_5b6877b95c.png" alt="neural network data visualization tech office" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>An LLM performs something conceptually similar while leveraging mathematical representations and neural networks at scale. This explains why they accomplish diverse tasks like explaining concepts, writing code, summarizing documents, translating languages, generating stories, analyzing text, and conversing, making it feel as though you are communicating with an entity that understands everything underneath.</p><div class="ai-insight"><p>From a software engineering perspective, recognizing the boundaries of an LLM is crucial. Because language models are stateless and lack persistent memory outside of provided context windows, relying on them as databases or business logic controllers introduces severe reliability and security vulnerabilities. Developers must architect systems where LLMs function strictly as a natural language user interface.</p></div><p>Let us consider a simple example. If I state that I went to the restaurant and ordered, your brain anticipates words like food, pizza, dinner, or burger. An LLM calculates token probabilities mathematically based on context, such as 32% for pizza, 21% for food, 15% for dinner, and so forth, illustrating that the model continuously predicts subsequent elements from received context.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">32%</span><span class="stat-label">Probability for pizza</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">21%</span><span class="stat-label">Probability for food</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">15%</span><span class="stat-label">Probability for dinner</span></div></div><p>Why then does it feel cognitive? When asking an LLM to explain recursion to a five-year-old, write Java solutions, rewrite professional emails, or summarize extensive documents, it reasons through approaches and adjusts tones convincingly, simulating an actual person behind the screen performing sophisticated problem-solving.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Sure! Your pizza has been ordered."</p><cite>LLM</cite></blockquote><p>Imagine building an online food delivery application featuring an AI assistant. You transmit a message, and the LLM responds that your pizza has been ordered. That sounds wonderful, but did it actually order anything? No, the model merely generated a sentence without verifying open restaurants, item availability, user addresses, payment processing, database order creation, or restaurant dispatching.</p><p>This distinction became stark when I began evaluating AI applications as actual software products rather than mere chatbots. LLMs excel at understanding natural language, extracting intent, generating responses, summarizing information, handling context, and selecting tools.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/agrima-06/an-llm-is-not-your-backend-heres-what-i-learned-3p0f" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_an-llm-ไม่ใช่-backend-บทเรียนจากการพัฒนาแอป-ai-mu3mzf4w.jpg

small_an-llm-ไม่ใช่-backend-บทเรียนจากการพัฒนาแอป-ai-mu3mzf4w.jpg

thumbnail_an-llm-ไม่ใช่-backend-บทเรียนจากการพัฒนาแอป-ai-mu3mzf4w.jpg

an-llm-ไม่ใช่-backend-บทเรียนจากการพัฒนาแอป-ai-mu3mzf4w.jpg

เรียนรู้ความแตกต่างระหว่าง Large Language Model และระบบหลังบ้าน ผ่านตัวอย่างแอปเดลิเวอรี เพื่อเข้าใจการสร้างซอฟต์แวร์ AI ที่แท้จริง

Discover why large language models cannot replace application backends through a food delivery app example and learn proper AI software architecture.

An LLM ไม่ใช่ Backend: บทเรียนจากการพัฒนาแอป AI

An LLM Is Not Your Backend: Lessons Learned

<div class="key-takeaways"><ul><li>การใส่ Index ทุกฟิลด์ใน WHERE clause เพิ่มภาระการเขียนข้อมูล</li><li>ลำดับคอลัมน์ใน Composite Index มีผลต่อประสิทธิภาพการค้นหา</li><li>Foreign Key ที่ไม่มี Index รองรับจะทำให้เกิด Full Table Scan</li><li>ปัญหาความเร็วแอปบางครั้งไม่ใช่เรื่องของ Index แต่ต้องใช้ Caching แทน</li></ul></div><p>การทำ Database Index เป็นเรื่องที่นักพัฒนาทุกคนคุ้นเคย แต่มีเพียงส่วนน้อยเท่านั้นที่พิจารณาอย่างรอบคอบ การเพิ่ม Index เข้าไปแล้วปล่อยผ่านเป็นเรื่องง่าย แต่การตรวจสอบว่า Index นั้นช่วยเพิ่มประสิทธิภาพจริงหรือแค่มอบภาระการเขียน (Write Overhead) ในขณะที่คำสั่งค้นหายังคงช้าอยู่ เป็นสิ่งที่ท้าทายกว่ามาก</p><p>บทความนี้ได้รวบรวมข้อผิดพลาดเกี่ยวกับการทำ Index ที่มักปรากฏซ้ำๆ ในโค้ดเบสจริง และแนวทางแก้ไขที่ควรปฏิบัติเพื่อกู้คืนประสิทธิภาพของระบบ</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/database_index_mu0f76b3_inline_1_670aa8a424.jpg" alt="chromebook notebook computer office desk workspace" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div></p><p>ข้อผิดพลาดแรกคือการใส่ Index ทุกคอลัมน์ที่ปรากฏในคำสั่ง WHERE โดยปัญหาคือ Index ทุกตัวมีต้นทุนในการเขียน ทั้งการ INSERT, UPDATE และ DELETE ที่ต้องอัปเดตทุก Index บนตารางนั้น ตารางที่มี Index ถึง 10 ตัวสามารถเปลี่ยนการเพิ่มข้อมูลธรรมดาให้กลายเป็นภาระเบื้องหลังถึง 10 การดำเนินการ</p><p>แนวทางที่ดีกว่าคือการสร้าง Index ตามรูปแบบการใช้งานจริง (Query Patterns) ไม่ใช่ตามสมมติฐาน โดยใช้เครื่องมือ Query Planner เช่น EXPLAIN ใน Postgres และ MySQL เพื่อดูว่าระบบกำลังสแกนอะไรอยู่ และสร้าง Index สำหรับรูปแบบการเข้าถึงเหล่านั้นโดยเฉพาะ</p><div class="ai-insight"><p>การวิเคราะห์เพิ่มเติม: การใช้ Index อย่างพร่ำเพรื่อมักเกิดขึ้นจากความเข้าใจผิดว่ายิ่งมีมากยิ่งดี แต่ในความเป็นจริง Write Amplification ที่เกิดขึ้นจากการอัปเดต Index จำนวนมากอาจส่งผลกระทบต่อ I/O ของดิสก์อย่างรุนแรงเมื่อระบบมีปริมาณทราฟฟิกสูง การจำกัดเฉพาะ Index ที่จำเป็นจริงๆ จึงเป็นหัวใจสำคัญของการปรับแต่งฐานข้อมูลเชิงลึก</p></div><p>ข้อผิดพลาดต่อมาคือการสลับลำดับของ Composite Index โดย Composite Index บน (user_id, created_at) นั้นไม่เหมือนกับ (created_at, user_id) ลำดับมีความสำคัญเพราะ Index ประเภทนี้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพเฉพาะแบบซ้ายไปขวา (Left-to-Right Prefix) เท่านั้น หากคำสั่งค้นหากรองด้วย user_id ก่อนเสมอ ลำดับ (user_id, created_at) จะรองรับได้ทั้งสองกรณี แต่หากกรองด้วย created_at อย่างเดียว Index นี้จะไม่ถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพ</p><p>นอกจากนี้ ความสัมพันธ์แบบ Foreign Key ที่ไม่มี Index รองรับก็เป็นอีกจุดบอดสำคัญ ทุกครั้งที่มีการ JOIN, Cascading Delete หรือค้นหาข้อมูลลูกของแม่ จะทำให้เกิดการสแกนตารางแบบเต็มรูปแบบ (Full Table Scan) ซึ่งเป็นสาเหตุที่แท้จริงเบื้องหลังแดชบอร์ดที่ช้าลงเรื่อยๆ ตามขนาดของตารางที่โตขึ้น</p><p>สุดท้าย การมี Index ไม่ได้การันตีว่าฐานข้อมูลจะใช้งานมัน ความไม่ตรงกันของประเภทข้อมูล การครอบคอลัมน์ด้วยฟังก์ชันใน WHERE clause หรือการใช้ LIKE ที่มี Wildcard นำหน้า ล้วนทำให้ Index ถูกละเลยโดยไม่มีการแจ้งเตือน การรัน EXPLAIN ANALYZE จึงเป็นหนทางเดียวในการยืนยันว่า Index ที่เพิ่มเข้าไปนั้นทำงานจริง</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/webmatrixlab/database-indexing-mistakes-that-are-quietly-killing-your-apps-performance-2l74" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Adding an index to every WHERE clause column increases write overhead</li><li>Column order matters significantly in composite indexes</li><li>Foreign keys without supporting indexes cause full table scans</li><li>Heavy aggregations require caching rather than just indexing</li></ul></div><p>Indexing is a concept every developer has heard of, yet few have reasoned through carefully. Adding an index and moving on is easy, but determining whether that index genuinely helps or merely adds write overhead while queries remain slow is much more difficult.</p><p>This article outlines the database indexing mistakes that repeatedly appear in real codebases and offers actionable solutions to restore system performance.</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/database_index_mu0f76b3_inline_1_670aa8a424.jpg" alt="chromebook notebook computer office desk workspace" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div></p><p>One common pitfall is feeling safe adding an index to any column appearing in a WHERE clause. The issue is that every index carries a cost on inserts, updates, and deletes, forcing the database to update every index on that table. A table with ten indexes can turn a single insert into ten hidden background write operations.</p><p>The better approach is indexing based on actual query patterns rather than hypothetical ones. Using database query planners like EXPLAIN in Postgres and MySQL helps identify what is actually being scanned and allows for targeted indexing.</p><div class="ai-insight"><p>Analytical insight: Excessive indexing often stems from the misconception that more is always better. In production environments, write amplification caused by maintaining numerous indexes can severely degrade disk I/O performance under heavy write loads. Limiting indexes to strictly verified access patterns is crucial for optimal backend health.</p><p>Another frequent error involves composite index ordering. A composite index on (user_id, created_at) differs fundamentally from (created_at, user_id) because these indexes operate efficiently strictly as a left-to-right prefix. Queries filtering solely by the second column fail to utilize the index effectively.</p><p>Furthermore, foreign key relationships lacking supporting indexes result in full table scans during joins, cascading deletes, and child-lookup queries. This is frequently the root cause behind dashboards that gradually slow down as related tables expand in size.</p><p>Finally, having an index does not guarantee utilization. Type mismatches, wrapping indexed columns in functions within WHERE clauses, or leading wildcards in LIKE queries silently prevent database engines from using existing indexes. Running EXPLAIN ANALYZE remains the definitive confirmation method.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/webmatrixlab/database-indexing-mistakes-that-are-quietly-killing-your-apps-performance-2l74" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_ข้อผิดพลาดการทำ-database-index-ที่พบบ่อยและวิธีแก้-mu0f76b3.jpg

small_ข้อผิดพลาดการทำ-database-index-ที่พบบ่อยและวิธีแก้-mu0f76b3.jpg

thumbnail_ข้อผิดพลาดการทำ-database-index-ที่พบบ่อยและวิธีแก้-mu0f76b3.jpg

ข้อผิดพลาดการทำ-database-index-ที่พบบ่อยและวิธีแก้-mu0f76b3.jpg

เจาะลึกข้อผิดพลาดในการทำ Database Index ที่ทำให้แอปพลิเคชันช้าลงโดยไม่รู้ตัว พร้อมแนวทางแก้ไขจาก Dev.to

Explore common database indexing mistakes quietly degrading application performance and learn how to fix them based on insights from Dev.to.

ข้อผิดพลาดการทำ Database Index ที่พบบ่อยและวิธีแก้

Common Database Indexing Mistakes Killing App Speed

<div class="key-takeaways"><ul><li>Observer Pattern เป็นรูปแบบการออกแบบเชิงพฤติกรรมสำหรับจัดการการสื่อสารระหว่างวัตถุ</li><li>แก้ปัญหาโค้ดแบบดั้งเดิมที่เมธอดหลักต้องเรียกบริการหลายตัวตรงๆ จนดูแลยาก</li><li>เปรียบเสมือนกลุ่มบรอดแคสต์ใน WhatsApp ที่ผู้ส่งไม่ต้องสนว่าใครรับหรือทำอะไรต่อ</li><li>ช่วยให้เพิ่มหรือลดการแจ้งเตือนได้ง่ายโดยไม่ต้องแก้โค้ดส่วนที่สร้างเหตุการณ์</li></ul></div><p>การพัฒนาโปรแกรมมักเจอปัญหาเมื่อเหตุการณ์เดียวต้องกระตุ้นการทำงานหลายอย่างพร้อมกัน เช่น ระบบบันทึกข้อมูลผู้สนใจหรือ lead จากหน้าเว็บไซต์ของบริษัทอสังหาริมทรัพย์ ที่ต้องส่งต่อข้อมูลไปยังหลายส่วนในเวลาเดียวกัน</p><p>แนวทางแบบดั้งเดิมมักเขียนให้เมธอดหลักทำหน้าที่เรียกใช้งานบริการทุกตัวเรียงตามลำดับโดยตรง ซึ่งทำให้โค้ดมีความผูกพันกันสูงและแก้ไขได้ยากในอนาคต</p><div class="ai-insight"><p>การที่โค้ดมีความผูกพันกันสูงหรือ tight coupling ถือเป็นปัญหาคลาสสิกในงานพัฒนาซอฟต์แวร์ เมื่อระบบโตขึ้น การเพิ่มเงื่อนไขเข้าไปในเมธอดเดิมจะทำให้โค้ดอ่านยากและเสี่ยงต่อการพัง การใช้รูปแบบการออกแบบโค้ดเข้ามาช่วยจึงเป็นทางออกที่ดีโดยไม่ต้องพึ่งพาไลบรารีภายนอก</p></div><p>ทางออกที่ดีกว่าคือการใช้ Observer Pattern ซึ่งเป็นรูปแบบเชิงพฤติกรรมที่เน้นการกระจายความรับผิดชอบในยามรันไทม์ หลักการหลักคือการสลับบทบาทเพื่อให้ผู้สนใจสมัครรับข้อมูลด้วยตนเอง</p><p>หากเปรียบเทียบให้เห็นภาพชัดเจน รูปแบบนี้ก็เหมือนกับกลุ่มบรอดแคสต์ในแอปพลิเคชัน WhatsApp โดยที่ผู้ส่งข้อความไม่ต้องรับรู้รายชื่อสมาชิกทั้งหมดหรือต้องรู้ว่าใครจะนำข้อความไปทำอะไรต่อ ทำหน้าที่เพียงแค่ส่งข้อความออกไปยังรายการเท่านั้น</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/observer_pattern_java_mtw4yq1o_inline_1_8d752f9b15.jpg" alt="software architecture diagram whiteboard coding" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>ในเชิงโครงสร้าง รูปแบบนี้ประกอบด้วยสองส่วนหลักคือ Subject หรือตัวควบคุมสถานะ และ Observer หรือกลุ่มผู้ติดตาม โดยที่ Subject จะไม่รู้จักคลาสเฉพาะเจาะจงของกลุ่มผู้ติดตาม แต่จะรู้จักผ่านอินเทอร์เฟซเท่านั้น ทำให้ระบบยืดหยุ่นสูง</p><p>เมื่อนำมาปรับใช้กับระบบเก็บข้อมูล lead ของหน้าเว็บไซต์ค่ายอสังหาฯ ตัว LeadCaptureService จะทำหน้าที่เป็น Subject คอยส่งสัญญาณแจ้งเตือนไปยังผู้ติดตามสี่กลุ่มแบบแยกส่วนอิสระโดยไม่ต้องกังวลรายละเอียดเบื้องหลัง</p><ul><li>ส่งข้อมูลเข้าสู่ระบบ CRM เพื่อบันทึกประวัติ</li><li>แจ้งเตือนทีมงานผ่านแชทกลุ่ม WhatsApp</li><li>ส่งอีเมลยืนยันอัตโนมัติไปยังผู้สนใจ</li><li>บันทึกสถิติข้อมูลเพื่อนำไปวิเคราะห์ต่อ</li></ul><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/davi_sousaoliveira_a68e9/desacoplando-notificacoes-de-leads-com-o-observer-pattern-em-java-1o3" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Observer Pattern is a behavioral design pattern managing object communication at runtime.</li><li>It replaces rigid code where a main method directly calls multiple services in sequence.</li><li>It acts like a WhatsApp broadcast list where the sender ignores who receives the message.</li><li>New notification channels can be added or removed without touching the core event trigger code.</li></ul></div><p>Software development often faces scenarios where a single business event must trigger multiple independent reactions simultaneously, such as capturing a new lead from a landing page for a real estate developer.</p><p>The initial naive approach usually involves the primary method directly calling each distinct service one by one, leading to tightly coupled code that becomes hard to maintain as requirements grow.</p><div class="ai-insight"><p>Tight coupling is a classic architectural bottleneck in software engineering. As applications expand, accumulating conditional logic inside a single method makes the codebase fragile. Applying structural design patterns helps isolate responsibilities cleanly without requiring extra external libraries.</p></div><p>The Observer Pattern resolves this by inverting responsibility. Instead of the event emitter knowing about every single listener, interested parties subscribe to receive updates independently.</p><p>A direct analogy is a WhatsApp broadcast list: the sender does not need to know who the contacts are or what each person will do with the message, but simply broadcasts it to the list.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/observer_pattern_java_mtw4yq1o_inline_1_8d752f9b15.jpg" alt="software architecture diagram whiteboard coding" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>Structurally, this relies on two main abstractions where the Subject never knows the concrete classes of the observers, interacting solely through an interface to ensure high flexibility.</p><p>Applying this to the real estate lead capture scenario, the LeadCaptureService acts as the Subject while four decoupled observers handle distinct reactions without the main service needing to know their internal details:</p><ul><li>Syncing lead data into the CRM system</li><li>Sending instant notifications via WhatsApp group chat</li><li>Triggering automated confirmation emails</li><li>Recording analytics data for future tracking</li></ul><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/davi_sousaoliveira_a68e9/desacoplando-notificacoes-de-leads-com-o-observer-pattern-em-java-1o3" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_แก้ปัญหาโค้ดพังง่ายด้วย-observer-pattern-ใน-java-mtw4yq1o.jpg

small_แก้ปัญหาโค้ดพังง่ายด้วย-observer-pattern-ใน-java-mtw4yq1o.jpg

thumbnail_แก้ปัญหาโค้ดพังง่ายด้วย-observer-pattern-ใน-java-mtw4yq1o.jpg

แก้ปัญหาโค้ดพังง่ายด้วย-observer-pattern-ใน-java-mtw4yq1o.jpg

นักพัฒนาแชร์วิธีใช้ Observer Pattern แยกโค้ดระบบแจ้งเตือนฟอร์มลงทะเบียนล่วงหน้าของบริษัทอสังหาฯ ใน Java ให้ดูแลรักษาง่ายขึ้น

A developer shares how to use the Observer Pattern in Java to decouple lead form notifications for a real estate landing page.

แก้ปัญหาโค้ดพังง่ายด้วย Observer Pattern ใน Java

Decoupling Lead Notifications with Observer Pattern in Java

<div class="key-takeaways"><ul><li>หลีกเลี่ยงการอ่านทบทวนไวยากรณ์พื้นฐานซ้ำๆ ที่เสียเวลา</li><li>เน้นฝึกฝนผ่านโจทย์สั้นๆ เพื่อเรียกความคล่องแคล่วกลับคืนมา</li><li>ทำความเข้าใจรูปแบบภาษาเฉพาะตัวเพื่อเลี่ยงการแปลโค้ดจากภาษาอื่น</li><li>ทดลองสร้างงานจริงผ่านระบบคอนคูเรนซีและการจัดการข้อผิดพลาด</li></ul></div><p>การหวนกลับมาเขียนภาษา Python อีกครั้งหลังจากย้ายไปทำงานด้วยภาษาอื่น หรือเว้นช่วงไปนาน มักสร้างปัญหาชวนอึดอัดใจ เนื่องจากบทเรียนสำหรับผู้เริ่มต้นมักอธิบายช้าเกินไป ในขณะที่คู่มือระดับสูงก็ดันคาดหวังว่าสัญชาตญาณภาษา Python ของคุณยังคงเฉียบคมอยู่แล้ว</p><p>แผนการตามทันที่ใช้งานได้จริงควรเป็นการสร้างสัญชาตญาณเหล่านั้นกลับคืนมาทีละชั้น แทนที่จะเสียเวลาหลายวันไปกับการอ่านไวยากรณ์ซ้ำ ให้เลือกใช้แบบฝึกหัดสั้นๆ ที่บังคับให้คุณต้องเลือกระหว่างคอมพรีเฮนชัน เจเนอเรชัน การแตกตัวแปร การจับคู่แพตเทิร์น และการควบคุมกระแสโค้ดแบบปกติ เป้าหมายไม่ใช่การท่องจำ แต่เป็นการเรียกคืนความคล่องแคล่วในการเขียน</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/python_mt1rxldk_inline_1_7a2e69126a.jpg" alt="software developer writing code keyboard close up" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>นักพัฒนาที่มีประสบการณ์มักรู้วิธีทำให้โค้ด Python ทำงานได้ แต่ก็ยังคงแบกข้อสมมติฐานมาจากภาษา Java, C#, JavaScript หรือ Go เอาไว้ คุณจึงควรให้ความสำคัญกับหัวข้อต่อไปนี้:</p><ul><li>การใช้งาน Type hints เพื่อกำหนดขอบเขตให้ชัดเจน</li><li>การฝึกฝน Protocol, Callables, Generics และ Return types แบบแคบ</li><li>การออกแบบ Small public API ก่อนแล้วค่อยสร้าง Implementation ตาม</li></ul><div class="ai-insight"><p>การเปลี่ยนผ่านจากภาษาโปรแกรมมิงหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งมักสะดุดที่ 'สำนวนภาษา' (Idiomatic expressions) นักพัฒนาหลายคนมักเขียน Python ด้วยโครงสร้างทางความคิดแบบภาษาเชิงวัตถุหรือภาษาเชิงฟังก์ชันที่ตนคุ้นเคย การฝึกทบทวนผ่านโจทย์เฉพาะจุดจึงช่วยลดข้อผิดพลาดทางตรรกะและเพิ่มประสิทธิภาพการอ่านโค้ดในระยะยาว</p></div><p>อย่าเริ่มต้นด้วยการเลือกไลบรารี แต่ให้เริ่มจากปริมาณงาน (Workload) แทน จากนั้นจึงฝึกฝนกรณีที่เกิดความล้มเหลว เช่น การยกเลิกงาน เดดไลน์ แบ็กเพรสชัน ความเป็นเจ้าของงาน และการปิดระบบ เพราะการทำงานพร้อมกันในระดับโปรดักชันส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการจัดการเมื่อระบบต้องหยุดทำงาน</p><p>การเปลี่ยนสคริปต์ให้กลายเป็นบริการ (Service) ย่อมมาพร้อมกับความรับผิดชอบที่เพิ่มขึ้น คำถามสำคัญจึงไม่ใช่แค่ว่า "โปรแกรมรันได้ไหม?" แต่ต้องตอบให้ได้ว่า "มันสามารถล้มเหลว ฟื้นตัว และหยุดทำงานได้อย่างคาดการณ์หรือไม่?"</p><p>อัลเฟรด โมราเลฮา (Alfredo Moraleja) ผู้เขียนบทความบน Dev.to ได้สร้างคอร์สออนไลน์ฟรีบนเบราว์เซอร์ชื่อ Python Production Catch-up ซึ่งประกอบด้วยบทเรียนสั้นๆ 122 บท และห้องปฏิบัติการที่รันโค้ดได้ ครอบคลุมทั้งไวยากรณ์ ความหมายของออบเจ็กต์ ระบบไทป์ ข้อยกเว้น เธรด กระบวนการ asyncio และการออกแบบวงจรชีวิต</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/alfredo_moraleja_bfc6169c/how-to-return-to-python-without-repeating-a-beginner-course-4i3b" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Avoid spending days rereading tedious beginner syntax tutorials</li><li>Use short, targeted exercises to quickly recover coding fluency</li><li>Learn idiomatic Python patterns to avoid direct translation habits</li><li>Practice concurrency, workload management, and failure handling</li></ul></div><p>Coming back to Python after working in another language—or after a long break—creates an awkward problem: beginner tutorials move too slowly, while advanced references assume your Python instincts are already fresh.</p><p>A useful catch-up plan should rebuild those instincts in layers. Do not spend days rereading syntax. Use short exercises that force you to choose between comprehensions, generators, unpacking, pattern matching, and ordinary control flow. The goal is not memorization; it is recovering fluency.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/python_mt1rxldk_inline_1_7a2e69126a.jpg" alt="software developer writing code keyboard close up" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>Experienced developers often know how to make Python code work but still carry assumptions from Java, C#, JavaScript, or Go. You should spend time mastering topics that explain why idiomatic Python looks different from a direct translation of another language, including:</p><ul><li>Type hints to clarify strict architectural boundaries</li><li>Protocols, callables, generics, and narrow return types</li><li>Designing a small public API before writing implementations</li></ul><div class="ai-insight"><p>Transitioning back to a programming language often trips developers up at the idiom level. Writing Python with syntax patterns carried over from strongly typed compiled languages can lead to subtle inefficiencies. Targeted practice on language-specific mechanics helps bridge this gap effectively.</p></div><p>Do not start by choosing a library. Start with the workload, then practice the failure cases: cancellation, deadlines, backpressure, task ownership, and shutdown. Production concurrency is mostly about what happens when work must stop.</p><p>Turning a script into a service introduces new responsibilities. The important question is not only "Does it run?" but also "Can it fail, recover, and stop predictably?" Alfredo Moraleja created a free browser-based course called Python Production Catch-up featuring 122 short lessons covering typing, exceptions, asyncio, and graceful lifecycle design.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/alfredo_moraleja_bfc6169c/how-to-return-to-python-without-repeating-a-beginner-course-4i3b" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

large_article-3552.jpg

medium_article-3552.jpg

small_article-3552.jpg

thumbnail_article-3552.jpg

article-3552.jpg

แนวทางสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการฟื้นฟูทักษะภาษา Python อย่างรวดเร็ว ข้ามคอร์สเริ่มต้นที่น่าเบื่อ และเน้นเจาะลึกฟีเจอร์ขั้นสูง

A practical guide for experienced developers returning to Python, skipping slow basics and focusing on advanced patterns.

วิธีกลับมาเขียน Python อีกครั้งโดยไม่ต้องเรียนพื้นฐานใหม่

How to return to Python without repeating beginner courses

<div class="key-takeaways"><ul><li>ตรวจสอบลายเซ็นด้วย timingSafeEqual และเซ็นบน raw body เสมอ</li><li>เช็ก Timestamp เพื่อป้องกันการโจมตีแบบ Replay Attack</li><li>ออกแบบระบบให้เป็น Idempotent ป้องกันการทำงานซ้ำจาก Retry</li><li>ใช้ Precedence แทน Timestamp ในการจัดการข้อมูลที่มาผิดลำดับ</li></ul></div><p>การส่ง Webhook เป็นเรื่องง่าย แค่ทำ POST คำขอแบบ JSON ไปยัง URL แล้วก็จบ แต่ในทางกลับกัน ฝั่งผู้รับกลับเต็มไปด้วยความท้าทาย เนื่องจากปลายทางเป็น Public URL ที่ใครก็เรียกเข้ามาได้ แถมยังมีระบบ Retry ที่อาจทำให้คำขอถูกรันซ้ำสองรอบ ข้อมูลอาจมาถึงสลับลำดับกันจนสถานะdelivered มาถึงก่อนsent และยังอยู่บน Critical Path ของระบบอื่น หากฝั่งเราตอบสนองช้าจนหมดเวลา ผู้ส่งก็จะพยายามส่งซ้ำจนทำให้ระบบช้าลงไปอีก</p><p>ปัญหาเหล่านี้ไม่ใช่เรื่องยากหากคุณรู้ล่วงหน้า แต่ทั้งหมดนี้มักซ่อนตัวอยู่จนกระทั่งไปโผล่บน Production บทความนี้จึงรวบรวมสิ่งที่คุณต้องจัดการทั้งหมดเมื่อต้องสร้างตัวรับ Webhook โดยใช้ตัวอย่างเคสการส่งอีเมล (Bounces และ Complaints) ที่มีความยุ่งยากครบทุกรูปแบบ ทั้งเรื่องความปลอดภัย การส่งซ้ำ ลำดับที่ผิดเพี้ยน และการประมวลผลซ้ำที่จะทำลายข้อมูลจริง ซึ่งหลักการเหล่านี้สามารถนำไปใช้กับบริการอย่าง Stripe, GitHub หรือ Shopify ได้เช่นเดียวกัน</p><p>ด่านแรกคือความปลอดภัย เนื่องจาก Endpoint ของคุณเป็นสาธารณะ หากไม่มีการตรวจสอบ ผู้ไม่หวังดีอาจส่งเหตุการณ์ปลอม เช่น หลอกว่าอีเมลตีกลับเพื่อระงับบัญชีลูกค้า หรือหลอกว่าชำระเงินสำเร็จเพื่อเนียนใช้บริการฟรี ผู้ให้บริการจึงมักจะแนบ ลายเซ็น (Signature) มากับทุกคำขอด้วย Secret ร่วมกัน หน้าที่ของคุณคือคำนวณลายเซ็นใหม่แล้วนำมาเทียบกัน</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/webhook_production_ms3h9lo1_inline_1_7135cd8318.jpg" alt="network pipeline data flow" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>ในจุดนี้มีข้อควรระวังสำคัญคือ ต้องใช้ฟังก์ชัน <code>timingSafeEqual</code> แทนการใช้เครื่องหมายเทียบเท่าธรรมดา <code>===</code> เพราะการเปรียบเทียบสตริงปกติจะหยุดทำงานทันทีที่พบไบต์ที่ต่างกัน ทำให้ผู้โจมตีสามารถคาดเดาไบต์ที่ถูกต้องได้จากการวัดเวลาในการประมวลผล นอกจากนี้ ต้องเซ็นบนตัว Raw Body ไม่ใช่บน Parsed Object ซึ่งถือเป็นบั๊กยอดฮิตที่สร้างความปวดหัวให้กับนักพัฒนาจำนวนมาก</p><div class="ai-insight"><p>การใช้ timingSafeEqual เป็นแนวทางป้องกัน Timing Attack ซึ่งเป็นช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่มักถูกมองข้าม การที่ระบบคืนค่าช้าหรือเร็วต่างกันเพียงไม่กี่มิลลิวินาทีก็เพียงพอให้แฮกเกอร์ใช้เครื่องมือวิเคราะห์หาคีย์ลับได้ การใช้ฟังก์ชันเปรียบเทียบแบบ Constant-time จึงเป็นมาตรฐานสำคัญในการจัดการข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนสูง</p></div><p>ลายเซ็นที่ถูกต้องเป็นเครื่องยืนยันว่าข้อมูลมาจากผู้ให้บริการจริง แต่มันไม่ได้หมายความว่าเหตุการณ์นั้นเกิดขึ้นในตอนนี้ เพราะแฮกเกอร์ที่ดักจับคำขอไว้สามารถส่งมันกลับมาใหม่ในอีกหนึ่งเดือนข้างหน้าโดยที่ลายเซ็นยังคงใช้งานได้ ผู้ให้บริการจึงใส่ Timestamp มาใน Payload ที่เซ็นด้วย ซึ่งคุณจะต้องเขียนโค้ดตรวจสอบเงื่อนไขเวลานี้เสมอ</p><p>เรื่องต่อมาคือการบริหารจัดการ Timeout และ Status Code โดยปกติผู้ให้บริการจะให้เวลาตอบกลับสั้นๆ เพียง 5 ถึง 30 秒 หากเกินกำหนดพวกเขาจะบันทึกข้อผิดพลาดและส่งคำขอซ้ำ หาก Handler ของคุณทำงานช้าเพราะต้องส่งอีเมล อัปเดตตารางฐานข้อมูลสามแห่ง และเรียก API ภายนอก คุณก็จะเจอการส่งซ้ำในขณะที่คำขอแรกยังรันอยู่ ทำให้เกิดงานซ้ำซ้อน</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">5-30s</span><span class="stat-label">ช่วงเวลา Timeout ทั่วไปจากผู้ให้บริการ</span></div></div><p>การตอบกลับ Status Code ให้ถูกต้องจึงเป็นหัวใจสำคัญ โดย 200 หมายถึงได้รับแล้วหยุดส่งซ้ำ, 4xx หมายถึงคำขอนี้พัง ไม่ต้องส่งซ้ำ และ 5xx หมายถึงให้ลองส่งใหม่อีกครั้ง การเผลอคืนค่า 200 บนข้อผิดพลาดที่คุณควรจะกู้คืนได้จะทำให้เหตุการณ์นั้นหายไปจากระบบอย่างถาวร นอกจากนี้ ระบบ Retry ไม่ใช่เรื่องบังเอิญแต่มันเกิดขึ้นได้จาก Timeout การ Deploy หรือปัญหาระบบเครือข่าย คุณจึงต้องออกแบบให้ระบบเป็น Idempotent เพื่อให้มั่นใจว่าต่อให้เหตุการณ์เดิมรันสองครั้ง งานก็จะไม่ถูกทำซ้ำซ้อน</p><p>ทางออกที่ดีที่สุดคือปล่อยให้ฐานข้อมูลเป็นผู้ตัดสินใจจัดการความซ้ำซ้อนผ่าน UNIQUE constraint แทนการเช็คโค้ดในแอปพลิเคชันธรรมดา เนื่องจากสองคำขอที่เข้ามาพร้อมกันอาจอ่านค่าได้ว่ายังไม่เคยเห็นทั้งคู่ หากผู้ให้บริการไม่ได้ส่ง Stable Event ID มาให้ คุณต้องสร้างมันขึ้นมาจากฟิลด์ที่บ่งชี้เหตุการณ์นั้นๆ เช่น รหัสข้อความรวมกับประเภทเหตุการณ์และเวลา ห้ามแฮช Payload ทั้งหมดเพราะผู้ให้บริการมักจะเพิ่มฟิลด์ใหม่ๆ เข้ามาตามกาลเวลา</p><p>ปัญหาเรื่องลำดับการส่งก็เป็นอีกเรื่องที่ต้องระวัง เนื่องจากไม่มีการรับประกันลำดับการมาถึง ข้อมูลการส่งที่ถูกลองส่งใหม่อาจมาถึงช้ากว่าสถานะการส่งสำเร็จที่เกิดขึ้นทีหลัง การแก้ปัญหาทำได้โดยใช้ Precedence แทน Timestamp โดยกำหนดให้สถานะบางอย่างมีความสำคัญสูงสุดและบล็อกการมาถึงที่ล่าช้าออกไป สำหรับเหตุการณ์ที่คุณปฏิเสธการรับ ควรมีการจัดเก็บข้อมูลเหล่านั้นไว้ตรวจสอบภายหลังก่อนที่ผู้ให้บริการจะยกเลิกการส่งซ้ำ</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/devopsdaily/receiving-webhooks-without-getting-burned-5dih" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Always verify signatures using timingSafeEqual on the raw body</li><li>Check timestamps to prevent replay attacks</li><li>Design your handler to be idempotent to handle retries safely</li><li>Use precedence rules instead of timestamps for out-of-order events</li></ul></div><p>Sending a webhook is trivial. You just POST some JSON to a URL and move on. Receiving one, however, is where the hidden pitfalls lie. The endpoint is public, meaning anyone can call it. It gets retried, so it will run twice. It arrives out-of-order, meaning a 'delivered' status can land before 'sent'. And it sits directly on the critical path of someone else's system, so if you are slow, they time out and retry, making you even slower.</p><p>None of this is difficult once you know it, but all of it remains invisible until you hit production. This article covers the complete set of challenges a webhook receiver must handle and the specific failures each one prevents. We use email delivery webhooks (bounces and complaints) as our running example because they pack every awkward property into one: they are security-sensitive, they retry, they arrive out of order, and processing them twice corrupts actual state. These principles apply equally to Stripe, GitHub, Shopify, or any other webhook provider.</p><p>Your endpoint is a public URL, which means without verification, anyone who discovers it can post a fake 'hard bounced' event to suppress a customer, or a fake 'payment succeeded' event to grant a free subscription. Providers sign each request with a shared secret, and your job is to recompute the signature and compare it.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/webhook_production_ms3h9lo1_inline_1_7135cd8318.jpg" alt="network pipeline data flow" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>You must use <code>timingSafeEqual</code> rather than a standard <code>===</code> string comparison. A normal string comparison returns as soon as it finds a mismatching byte. An attacker who measures that timing can recover a valid signature byte by byte. It is a real, exploitable attack, but easily avoided with a single function call. Furthermore, always sign the raw body rather than the parsed object—this is the single most common webhook bug and notoriously frustrating to debug.</p><div class="ai-insight"><p>Timing attacks exploit the microscopic differences in execution time when a computer compares strings character by character. By using a constant-time comparison function like timingSafeEqual, you neutralize this vector entirely, ensuring that verification takes the exact same amount of time regardless of how many bytes match.</p><p>A valid signature only proves the payload came from your provider; it does not prove it is happening right now. An attacker who captures a legitimate request can replay it a month later with the signature fully intact. This is why providers include a timestamp in the signed payload, which your handler must actively inspect and validate.</p><p>Providers also enforce strict timeouts, frequently ranging between 5 and 30 seconds. Exceeding this window causes them to record a failure and trigger a retry. If your handler is sluggish because it dispatches emails, updates three database tables, and calls a downstream API, you will get retried while the first attempt is still executing, instantly doubling your workload.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">5-30s</span><span class="stat-label">Typical webhook provider timeout window</span></div></div><p>Returning the correct HTTP status code is vital. A 200 response means 'I have it, stop retrying.' A 4xx response means 'this request is broken, do not bother retrying.' A 5xx response means 'try me again later.' Returning a 200 status on an error you could have recovered from will permanently discard the event. Retries are standard operations caused by timeouts, deployments, or network blips, so your handler must be built to process the same event twice without duplicating work.</p><p>Avoid solving this with a simple application-level 'have I seen this?' check. Two concurrent retries will both read 'no' before either can write. Instead, let the database enforce uniqueness. If the provider does not supply a stable event ID, synthesize one from fields identifying the unique occurrence—such as message ID combined with event type and timestamp. Never hash the entire payload, as providers add fields over time, which would invalidate your fingerprint for identical events.</p><p>Ordering guarantees do not exist. A retry sent three minutes ago can easily arrive after the delivery event that followed it. Handle this with state precedence rather than raw timestamps, ensuring terminal states outrank late arrivals. For events you must reject, store them safely before the provider gives up on retries and data vanishes into the void.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/devopsdaily/receiving-webhooks-without-getting-burned-5dih" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_webhook-production-ms3h9lo1.jpg

small_webhook-production-ms3h9lo1.jpg

thumbnail_webhook-production-ms3h9lo1.jpg

webhook-production-ms3h9lo1.jpg

คู่มือปฏิบัติการรับ Webhook แบบละเอียดยิบ รับมือปัญหารั่วไหล ข้อมูลซ้ำ และลำดับเพี้ยน เพื่อระบบหลังบ้านที่เสถียร

An in-depth operational guide to safely receiving webhooks, handling retries, race conditions, and out-of-order events.

เจาะลึกวิธีรับ Webhook ให้ปลอดภัย ไม่พลาดตกม้าตายบน Production

Receiving Webhooks Without Getting Burned: A Production Guide

Inewgen

Inewgen

#Backend Development

An LLM ไม่ใช่ Backend: บทเรียนจากการพัฒนาแอป AI

Inewgen

ข้อผิดพลาดการทำ Database Index ที่พบบ่อยและวิธีแก้

Inewgen

แก้ปัญหาโค้ดพังง่ายด้วย Observer Pattern ใน Java

Inewgen

วิธีกลับมาเขียน Python อีกครั้งโดยไม่ต้องเรียนพื้นฐานใหม่

Inewgen

เจาะลึกวิธีรับ Webhook ให้ปลอดภัย ไม่พลาดตกม้าตายบน Production

Inewgen