Bridge System Engineer (Japanesse speaking)

Middleware là các bước nối thành pipeline xử lý request: mỗi bước có thể xử lý, gọi bước kế tiếp, rồi xử lý tiếp response trên đường về. Thứ tự rất quan trọng vì request đi qua đúng theo thứ tự đăng ký.

app.UseExceptionHandler("/error");
app.UseHttpsRedirection();
app.UseRouting();
app.UseCors();
app.UseAuthentication();
app.UseAuthorization();
app.MapControllers();

• Exception handler phải đứng đầu để bắt lỗi của mọi bước sau.
• UseAuthentication phải trước UseAuthorization, nếu không user luôn là ẩn danh.
• Middleware có thể "short-circuit", vd. trả cache hoặc 401 mà không gọi next.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn từng viết middleware riêng, vd. gắn correlation id hoặc log thời gian xử lý, và phân biệt được middleware với filter của MVC.

N+1 là khi lấy danh sách N bản ghi bằng 1 query, rồi mỗi bản ghi lại phát sinh thêm 1 query để lấy dữ liệu liên quan, thường do lazy loading hoặc truy vấn trong vòng lặp.

Cách xử lý:

• Eager loading: .Include(o => o.Items).
• Tốt hơn nữa là projection chỉ lấy cột cần: .Select(o => new OrderDto(o.Id, o.Items.Count)).
• Include nhiều collection gây "cartesian explosion" thì dùng .AsSplitQuery().
• Màn hình chỉ đọc thì thêm .AsNoTracking() để giảm chi phí change tracking.

Để phát hiện, bật log SQL của EF Core khi phát triển, hoặc dùng công cụ APM xem số query mỗi request.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn kiểm tra SQL thực sự được sinh ra thay vì tin LINQ trông gọn là chạy nhanh.

GC quản lý heap theo thế hệ: object mới ở Gen 0, sống sót qua lần thu gom thì lên Gen 1, Gen 2. Phần lớn object chết trẻ nên thu gom Gen 0 rất rẻ. Object lớn (khoảng từ 85 KB) vào Large Object Heap và chỉ được thu cùng Gen 2.

GC chỉ thu hồi bộ nhớ managed. Tài nguyên khác như file, socket, kết nối DB cần giải phóng chủ động qua IDisposable:

await using var conn = new NpgsqlConnection(cs);
using var stream = File.OpenRead(path);

• Finalizer chỉ là lưới an toàn, chạy không xác định thời điểm và tốn chi phí.

Hay sai: tạo mới HttpClient cho mỗi request rồi dispose, dễ cạn socket. Hãy dùng IHttpClientFactory hoặc một instance dùng chung.

Đo trước rồi mới sửa: tìm đúng query chậm, đọc execution plan, rồi chỉnh index hoặc cách viết query.

1. Bật slow query log (MySQL) hoặc pg_stat_statements (PostgreSQL) để biết query nào tốn thời gian nhất.
2. Chạy EXPLAIN (PostgreSQL nên dùng EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)) xem có full scan, ước lượng số dòng lệch nhiều so với thực tế, sort trên đĩa không.
3. Sửa theo nguyên nhân: thêm hoặc đổi composite index, bỏ hàm bọc cột, chỉ SELECT cột cần, phân trang bằng keyset thay cho OFFSET lớn.
4. Kiểm tra phía ứng dụng: lỗi N+1 query, thiếu connection pool, lock chờ lâu.
5. Cập nhật thống kê (ANALYZE) nếu planner ước lượng sai.

Người phỏng vấn muốn nghe: quy trình có số liệu trước/sau, không phải đoán rồi thêm index bừa.

Chuẩn hoá là tách dữ liệu để mỗi thông tin chỉ lưu ở một chỗ, tránh dư thừa và sai lệch khi cập nhật.

• 1NF: mỗi ô một giá trị nguyên tử, không lưu danh sách trong một cột.
• 2NF: cột không khoá phụ thuộc vào toàn bộ khoá chính, không chỉ một phần.
• 3NF: cột không khoá không phụ thuộc bắc cầu qua cột không khoá khác.

Denormalize khi đọc nhiều hơn ghi rất nhiều và JOIN trở thành điểm nghẽn: lưu sẵn comment_count trong bảng bài viết, chép customer_name vào đơn hàng để giữ đúng tên tại thời điểm đặt, hoặc dựng bảng báo cáo riêng.

Hay sai: denormalize mà không có cơ chế đồng bộ (trigger, job, event) nên số liệu lệch dần. Hãy nói rõ cái giá phải trả là logic ghi phức tạp hơn.

Làm rõ sớm và thường xuyên, không chỉ ném tài liệu sang rồi thôi.

• Tham gia refinement/grooming: giải thích bối cảnh, trả lời câu hỏi, cùng tách story.
• Acceptance criteria rõ ràng, có ví dụ dữ liệu cụ thể và trường hợp lỗi.
• Có wireframe/mockup, sơ đồ luồng cho phần phức tạp.
• Mời tester review AC trước khi dev bắt đầu; dev có thể "kể lại" cách hiểu để kiểm tra.
• Có mặt khi dev làm: trả lời nhanh, demo sớm phần đã xong để phát hiện lệch hướng.
• Giữ tài liệu là nguồn chính xác duy nhất, cập nhật khi có thay đổi.

Hay sai: chốt trong chat riêng với một dev mà không cập nhật ticket, khiến tester test theo bản cũ.

Thu thập số liệu trước, đoán sau: xem metrics, chụp dump hoặc trace, rồi phân tích.

1. Theo dõi bằng dotnet-counters: heap size, số lần GC từng gen, thread pool queue length, exception rate.
2. Leak bộ nhớ: chụp hai lần dotnet-gcdump hoặc dotnet-dump cách nhau một khoảng, so sánh loại object tăng và tìm ai đang giữ tham chiếu.
3. CPU cao hoặc treo: dotnet-trace để xem hot path; thread pool queue tăng thường do sync-over-async.

Nguyên nhân hay gặp: event handler không gỡ đăng ký, cache static không giới hạn kích thước, giữ DbContext quá lâu, regex hoặc serialize lặp lại trong vòng lặp nóng.

Người phỏng vấn muốn nghe: một ca thực tế bạn từng xử lý, công cụ đã dùng và kết quả trước/sau.

Hai hướng chính: optimistic concurrency (phát hiện xung đột khi lưu) và pessimistic (khoá trước khi sửa).

Optimistic với EF Core: đánh dấu một cột làm concurrency token, EF thêm điều kiện so sánh vào UPDATE và ném DbUpdateConcurrencyException nếu không có dòng nào bị cập nhật.

public class Product {
    public int Stock { get; set; }
    [Timestamp] public byte[] RowVersion { get; set; } = [];
}

• Bắt exception, tải lại dữ liệu, rồi retry hoặc báo người dùng.
• PostgreSQL thường dùng cột hệ thống xmin làm token.
• Trường hợp đơn giản như trừ tồn kho có thể dùng một câu ExecuteUpdateAsync atomic kèm điều kiện Stock >= qty.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn cân nhắc mức độ tranh chấp: thấp thì optimistic, cao và nghiệp vụ quan trọng thì khoá hoặc đưa vào hàng đợi.

Bắt đầu bằng đo đạc (load test, APM, profiler), sau đó xử lý các điểm nghẽn phổ biến theo thứ tự tác động.

• I/O: async xuyên suốt, không sync-over-async; dùng connection pool đúng cách.
• Database: projection, AsNoTracking, index đúng, tránh N+1; với bulk update dùng ExecuteUpdateAsync.
• Cache: IMemoryCache, distributed cache (Redis), HybridCache từ .NET 9, output caching cho response công khai.
• Cấp phát bộ nhớ: giảm object tạm trong hot path, dùng Span<T>, ArrayPool, System.Text.Json với source generator.
• Hạ tầng: response compression, rate limiting middleware, scale ngang khi stateless.

Luôn so sánh số liệu trước và sau (p95 latency, throughput, CPU, GC). Micro-optimize nên đo bằng BenchmarkDotNet.

Hay sai: tối ưu code C# trong khi 90% thời gian nằm ở query DB.

Dùng STAR: Situation (bối cảnh), Task (nhiệm vụ), Action (bạn làm gì), Result (kết quả). Phần Action nên chiếm nhiều nhất.

Câu mẫu:

• S: "Lead muốn dùng một thư viện mới cho module báo cáo, em thấy thư viện đó còn ít người dùng và lo về bảo trì."
• T: "Em cần nêu rủi ro mà không làm chậm tiến độ."
• A: "Em gặp riêng anh, đưa so sánh hai phương án và đề xuất làm thử một bản nhỏ trong hai ngày để đánh giá."
• R: "Kết quả thử cho thấy thư viện cũ đáp ứng đủ, anh đồng ý giữ lại. Từ đó team có thói quen làm bản thử trước khi đổi công nghệ."

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn tranh luận bằng dữ liệu, tôn trọng người khác, và chấp nhận quyết định cuối cùng kể cả khi không theo ý mình.