Chief Architect/CTO (Banking)

Quyết định kiến trúc là chọn trade-off dựa trên ràng buộc thực tế (nghiệp vụ, đội ngũ, ngân sách, thời gian), không phải chọn công nghệ "tốt nhất".

• Xác định các thuộc tính chất lượng quan trọng nhất (hiệu năng, sẵn sàng, bảo mật, chi phí, khả năng thay đổi) và sắp xếp ưu tiên cùng stakeholder.
• Đưa ra 2–3 phương án, so sánh rủi ro; làm POC hoặc spike cho điểm chưa chắc chắn.
• Ghi lại bằng ADR (Architecture Decision Record): bối cảnh, quyết định, phương án đã loại, hệ quả. Lưu cùng repo để người sau hiểu "vì sao".
• Phân biệt quyết định khó đảo ngược (chọn DB, ranh giới service) với quyết định dễ thay đổi; quyết định dễ đảo ngược thì nên làm nhanh.
• Xem lại quyết định khi bối cảnh thay đổi.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn thuyết phục đội ngũ bằng dữ liệu, lắng nghe phản biện, và kể được một quyết định từng sai cùng cách bạn sửa.

Microservices giải quyết vấn đề tổ chức: nhiều team cần deploy độc lập và scale riêng từng phần. Nó không tự làm hệ thống nhanh hơn.

Nên cân nhắc tách khi:

• Nhiều team đụng nhau trong cùng codebase, deploy phải chờ nhau.
• Một phần có tải hoặc yêu cầu công nghệ rất khác phần còn lại.
• Ranh giới nghiệp vụ (bounded context) đã rõ ràng và ổn định.

Cái giá: gọi mạng thay vì gọi hàm (độ trễ, lỗi một phần), nhất quán dữ liệu phân tán, cần tracing, service discovery, CI/CD và vận hành phức tạp hơn.

Người phỏng vấn muốn nghe: "modular monolith" là bước khởi đầu hợp lý: chia module rõ ràng trong một ứng dụng, sau này tách theo đúng ranh giới đó. Tách sai ranh giới tạo ra "distributed monolith", tệ hơn cả monolith.

Cache giảm độ trễ và tải cho DB, đổi lại phải chấp nhận dữ liệu có thể cũ trong một khoảng thời gian.

• Cache-aside (phổ biến nhất): đọc cache, miss thì đọc DB rồi ghi vào cache kèm TTL. Khi cập nhật thì ghi DB rồi xoá key cache.
• Write-through: ghi qua cache rồi cache ghi xuống DB, dữ liệu cache luôn mới nhưng ghi chậm hơn.
• Write-behind: ghi cache trước, đẩy xuống DB sau; nhanh nhưng có thể mất dữ liệu.

Các vấn đề cần xử lý:

• Cache stampede: key nóng hết hạn, hàng nghìn request cùng đánh vào DB. Giải pháp: lock hoặc single-flight, làm mới sớm, thêm độ lệch ngẫu nhiên cho TTL.
• Cache penetration: truy vấn key không tồn tại liên tục. Giải pháp: cache cả kết quả rỗng, dùng bloom filter.

Hay sai: cập nhật cache thay vì xoá, dễ ghi đè giá trị cũ khi hai request chạy song song.

Đi từ số liệu đến bằng chứng, đừng đoán rồi sửa.

1. Xem metrics (Actuator, Micrometer): latency, số request, heap, GC pause, connection pool đang chờ, thời gian gọi DB và API ngoài.
2. CPU cao: lấy thread dump vài lần cách nhau vài giây (jcmd <pid> Thread.print hoặc jstack), tìm thread luôn RUNNABLE ở cùng chỗ. Có thể là vòng lặp, regex xấu, hoặc GC chạy liên tục.
3. Chậm mà CPU thấp: thread đang chờ: hết connection DB, lock, gọi API ngoài không có timeout.
4. OOM hoặc heap tăng dần: bật -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError, mở heap dump bằng Eclipse MAT, xem ai giữ nhiều bộ nhớ nhất.
5. Java Flight Recorder (jcmd <pid> JFR.start) cho profile chi phí thấp, dùng được trên production.

Người phỏng vấn muốn nghe: có quy trình rõ ràng, biết cả cách giảm thiệt hại tạm thời (rollback, scale) trước khi tìm nguyên nhân gốc.

Đây là bài toán lost update. Có hai hướng chính, chọn theo mức độ tranh chấp:

• Optimistic locking: thêm field @Version. Khi update, Hibernate kèm điều kiện where version = ?; nếu người khác đã sửa trước, bạn nhận OptimisticLockException và có thể retry hoặc báo lỗi. Hợp khi tranh chấp ít.
• Pessimistic locking: @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE) sinh SELECT ... FOR UPDATE, giữ khoá đến hết transaction. Hợp khi tranh chấp nhiều, đổi lại throughput giảm và có nguy cơ deadlock.
• Đơn giản nhất cho tồn kho: update có điều kiện ngay trong DB:

UPDATE product SET stock = stock - 1
WHERE id = ? AND stock > 0;

Kiểm tra số dòng bị ảnh hưởng: bằng 0 nghĩa là hết hàng.

Hay sai: dùng synchronized trong code Java. Nó vô dụng khi chạy nhiều instance, và cũng không bảo vệ được dữ liệu ở DB.

Không kết luận chỉ vì con số cao hơn; cần kiểm tra thiết kế thí nghiệm và ý nghĩa thống kê.

• Chỉ số chính và cỡ mẫu phải được định trước; không nhìn kết quả liên tục rồi dừng khi thấy đẹp (peeking).
• Kiểm tra sample ratio mismatch: tỷ lệ chia nhóm thực tế có khớp thiết kế không.
• Xem khoảng tin cậy và p-value, không chỉ chênh lệch trung bình.
• Chạy đủ chu kỳ (ít nhất trọn tuần) để tránh hiệu ứng ngày trong tuần, hiệu ứng mới lạ.
• Kiểm tra chỉ số bảo vệ (guardrail): doanh thu, tỷ lệ huỷ, tốc độ trang.
• Cẩn thận khi cắt quá nhiều phân khúc: dễ có kết quả "có ý nghĩa" do ngẫu nhiên.

Người phỏng vấn muốn nghe: phân biệt ý nghĩa thống kê với ý nghĩa kinh doanh.

Message queue tách bên gửi và bên nhận: xử lý bất đồng bộ, hấp thụ tải đột biến, cho nhiều hệ thống cùng phản ứng với một sự kiện.

• RabbitMQ: message broker truyền thống, định tuyến linh hoạt qua exchange (direct, topic, fanout), message bị xoá sau khi consumer ack. Hợp với hàng đợi tác vụ như gửi email, xử lý ảnh.
• Kafka: log phân tán chỉ ghi nối, message được giữ theo thời gian cấu hình, consumer tự quản lý offset nên đọc lại được. Thứ tự chỉ đảm bảo trong từng partition. Hợp với event streaming, thông lượng lớn, nhiều consumer group.

Lưu ý khi dùng:

• Mặc định nên coi là at-least-once, nên consumer phải idempotent.
• Có dead letter queue cho message lỗi lặp lại.
• Theo dõi consumer lag.

Người phỏng vấn muốn nghe: lý do chọn gắn với nhu cầu cụ thể, không chọn Kafka chỉ vì nghe "xịn".

CAP nói rằng khi xảy ra phân mảnh mạng (Partition), hệ phân tán phải chọn giữa Consistency (mọi node trả dữ liệu mới nhất hoặc báo lỗi) và Availability (luôn trả lời, có thể bằng dữ liệu cũ). Khi mạng bình thường, trade-off thực tế là giữa độ trễ và tính nhất quán (mô hình PACELC).

• Strong consistency: cần cho số dư tài khoản, tồn kho, đặt chỗ, nơi đọc dữ liệu cũ gây thiệt hại thật.
• Eventual consistency: chấp nhận được cho lượt thích, bảng tin, số người xem, kết quả tìm kiếm.

Một hệ thống thường kết hợp cả hai theo từng loại dữ liệu. Có những mức ở giữa như read-your-writes: người vừa sửa thì phải thấy thay đổi của mình, người khác thấy chậm vài giây cũng không sao.

Hay sai: nói "chọn 2 trong 3" như thể có thể bỏ P. Với hệ phân tán, phân mảnh mạng là chuyện chắc chắn xảy ra.

Rate limiter bảo vệ hệ thống khỏi lạm dụng và quá tải, thường đặt ở API gateway hoặc middleware, đếm theo user, API key hoặc IP.

Thuật toán:

• Fixed window: đơn giản nhưng bị dồn request ở ranh giới hai cửa sổ.
• Sliding window (log hoặc counter): mượt hơn, tốn bộ nhớ hơn.
• Token bucket: cho phép burst ngắn trong giới hạn tốc độ trung bình, được dùng phổ biến.

Khi chạy nhiều instance, bộ đếm phải dùng chung, thường là Redis. Thao tác kiểm tra và tăng phải atomic (INCR kèm EXPIRE, hoặc Lua script).

Trả về HTTP 429 kèm header Retry-After.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn quyết định được khi Redis lỗi thì cho qua (fail-open) hay chặn (fail-closed) và giải thích lý do, đồng thời biết giới hạn riêng cho endpoint đắt như đăng nhập, gửi OTP.

Cho thấy bạn có cách làm cụ thể, không chỉ nói "em chịu được áp lực".

• Chia nhỏ việc, ưu tiên phần quan trọng nhất cho mục tiêu.
• Báo sớm cho lead/PM nếu thấy không kịp, đề xuất cắt phạm vi hoặc xin hỗ trợ.
• Giữ chất lượng ở phần cốt lõi; ghi lại nợ kỹ thuật để xử lý sau.
• Giữ bình tĩnh, giao tiếp ngắn gọn, rõ ràng với team.

Câu mẫu theo STAR: "Trước buổi demo cho khách, team phát hiện lỗi tích hợp chỉ còn hai ngày. Em liệt kê các phần bị ảnh hưởng, cùng PM chọn luồng nào bắt buộc phải chạy cho demo, phần còn lại hẹn bàn giao tuần sau. Demo diễn ra suôn sẻ và khách đồng ý với lịch mới."

Hay sai: khoe thức trắng nhiều đêm. Người phỏng vấn muốn thấy bạn quản lý được áp lực, không chỉ chịu đựng.