[Cần Thơ] NodeJS Developer (Eng)

Event loop của Node (libuv) đi qua các phase chính: timers (setTimeout, setInterval), poll (chờ và xử lý I/O), check (setImmediate), close callbacks.

Giữa các callback, Node chạy hết hàng đợi process.nextTick trước, rồi đến microtask của Promise.

setTimeout(() => console.log("timeout"));
setImmediate(() => console.log("immediate"));
Promise.resolve().then(() => console.log("promise"));
process.nextTick(() => console.log("nextTick"));
// nextTick, promise, rồi timeout/immediate

• Thứ tự giữa setTimeout(0) và setImmediate ở module chính là không chắc chắn; nhưng nếu cả hai được đặt trong một callback I/O thì setImmediate luôn chạy trước.

Hay sai: gọi process.nextTick đệ quy, khiến event loop không bao giờ sang được phase I/O.

Stream xử lý dữ liệu theo từng chunk thay vì đọc hết vào bộ nhớ. Có bốn loại: Readable, Writable, Duplex, Transform.

Backpressure: khi bên ghi chậm hơn bên đọc, dữ liệu dồn lại trong bộ đệm. write() trả về false để báo nên dừng đọc cho đến khi có sự kiện drain.

Dùng pipeline để tự xử lý backpressure, lỗi và dọn dẹp:

import { pipeline } from "node:stream/promises";
import { createGzip } from "node:zlib";

await pipeline(
  fs.createReadStream("big.csv"),
  createGzip(),
  fs.createWriteStream("big.csv.gz"),
);

Ứng dụng: upload/download file lớn, xuất CSV từ DB theo con trỏ, proxy dữ liệu.

Hay sai: dùng fs.readFile cho file lớn, hoặc .pipe() nối nhiều bước mà không bắt lỗi ở từng stream, khiến file descriptor bị rò.

Tác vụ CPU chạy trên main thread sẽ chặn event loop, nên mọi request khác phải chờ. Có vài hướng:

• worker_threads: chạy tính toán ở thread khác trong cùng process. Nên dùng một pool worker (ví dụ thư viện Piscina) thay vì tạo worker mới cho mỗi request.
• Hàng đợi công việc: API chỉ nhận yêu cầu, đẩy job vào queue (BullMQ trên Redis, RabbitMQ), trả về 202 kèm mã job; worker riêng xử lý, client hỏi lại trạng thái hoặc nhận thông báo.
• Tách service: nếu việc nặng là trọng tâm, viết bằng ngôn ngữ phù hợp hơn hoặc dùng dịch vụ chuyên dụng.

cluster hay PM2 chạy nhiều process giúp tận dụng nhiều core, nhưng không giải quyết việc một request nặng chặn process của nó.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn đo được độ trễ event loop (perf_hooks.monitorEventLoopDelay) để phát hiện vấn đề này.

Isolation level quyết định một transaction thấy được bao nhiêu thay đổi của transaction khác; mức càng cao càng an toàn nhưng càng dễ tranh chấp.

• Dirty read: đọc dữ liệu transaction khác chưa commit.
• Non-repeatable read: đọc lại cùng một dòng thấy giá trị đã đổi.
• Phantom read: chạy lại cùng điều kiện thấy thêm hoặc mất dòng.

Bốn mức chuẩn: Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable. Mặc định của PostgreSQL, SQL Server, Oracle là Read Committed; MySQL InnoDB là Repeatable Read.

Thực tế các DB dùng MVCC nên hành vi có khác lý thuyết: Repeatable Read của PostgreSQL dùng snapshot nên không gặp phantom, còn InnoDB dùng gap lock cho câu đọc có khoá.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn biết DB mình dùng mặc định ở mức nào và đã từng xử lý lost update, vd. bằng SELECT ... FOR UPDATE hoặc optimistic locking.

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.

NestJS tổ chức app thành module. Mỗi module khai báo controller, provider (service, repository) và exports những gì module khác được dùng. IoC container của Nest tự tạo provider và inject qua constructor.

@Injectable()
export class OrdersService {
  constructor(private readonly repo: OrdersRepository) {}
}

Thứ tự một request đi qua: middleware, guard, interceptor (trước), pipe, handler, interceptor (sau); exception filter bắt lỗi ở bất kỳ bước nào.

• Guard: quyết định request có được đi tiếp không (xác thực, phân quyền).
• Pipe: biến đổi và validate input (ValidationPipe với DTO).
• Interceptor: bọc quanh handler: log, đo thời gian, đổi định dạng response, cache.

Hay sai: hai provider phụ thuộc vòng tròn rồi xử lý bằng forwardRef khắp nơi. Thường đó là dấu hiệu nên tách lại trách nhiệm giữa các module.

Trước hết xác nhận có leak thật: theo dõi heap qua thời gian (process.memoryUsage(), metrics của APM). Heap tăng rồi giảm sau GC là bình thường; chỉ tăng không giảm mới là leak.

Nguyên nhân hay gặp:

• Cache trong bộ nhớ (Map, object) không giới hạn kích thước hoặc thời hạn.
• Event listener đăng ký mỗi request mà không gỡ (thường kèm cảnh báo MaxListenersExceededWarning).
• Closure giữ object lớn; timer không clearInterval.
• Mảng toàn cục lưu dữ liệu request để debug rồi quên xoá.

Cách điều tra:

1. Chạy với --inspect, mở Chrome DevTools, chụp heap snapshot trước và sau khi bắn tải, so sánh object tăng thêm và chuỗi retainers.
2. Dùng --heapsnapshot-near-heap-limit để tự chụp snapshot khi sắp hết bộ nhớ.

Người phỏng vấn muốn nghe: cache thì dùng LRU có giới hạn hoặc Redis, và biết rằng tăng --max-old-space-size chỉ làm lỗi đến chậm hơn.

Node một process chỉ dùng tốt một core, nên scale theo chiều ngang:

• Chạy nhiều process (cluster, PM2) hoặc nhiều container sau load balancer, Kubernetes tự tăng giảm số pod.
• App phải stateless: session, cache, rate limit, lock để ở Redis hoặc DB, không để trong bộ nhớ process.
• WebSocket nhiều instance cần adapter qua Redis pub/sub để gửi tin giữa các instance.
• Đặt giới hạn connection pool DB theo tổng số instance.

Graceful shutdown: khi nhận SIGTERM (deploy, scale down), ngừng nhận request mới, chờ request đang chạy xong, đóng DB và queue, rồi thoát:

process.on("SIGTERM", () => {
  server.close(async () => {
    await db.close();
    process.exit(0);
  });
});

Hay sai: không xử lý SIGTERM, mỗi lần deploy lại cắt ngang request và job đang làm dở. Nên đặt thêm timeout buộc thoát nếu chờ quá lâu.

"Yes, for the last two years I've worked with a client in Europe, so we only had about three overlapping hours a day. To make the most of that time, we kept a short daily call and I prepared questions in advance. For everything else, I wrote clear updates in Jira and Slack so they could reply when they started their day. This helped us avoid waiting a whole day for answers."

Mẹo: nhấn vào cách bạn giao tiếp chủ động và viết rõ ràng. Dùng "overlapping hours", "asynchronous communication", "I kept them updated". Tránh nói "I have worked with them since 2 years", đúng là "for two years".

Trả lời thẳng thắn và cân bằng: sẵn sàng khi thật sự cần, nhưng không coi OT kéo dài là bình thường.

Câu mẫu: "Em sẵn sàng làm thêm khi có việc gấp như sự cố production hay trước một đợt release quan trọng. Nhưng nếu OT diễn ra thường xuyên, em nghĩ cần xem lại cách estimate hoặc phạm vi, và em sẽ chủ động nêu điều đó với team. Em cũng muốn hỏi thêm: ở team mình OT thường xảy ra trong trường hợp nào và được tính như thế nào ạ?"

Đây cũng là lúc bạn tìm hiểu ngược: OT có được trả lương hoặc nghỉ bù theo quy định không, tần suất ra sao. Câu trả lời của họ cho bạn biết nhiều về văn hoá công ty.

Hay sai: hứa "OT thoải mái" để lấy điểm, rồi vào làm mới thấy không chịu nổi.