[Middle, Senior] BackEnd Engineer (Java, Spring Boot)

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.

Deadlock là khi hai transaction giữ khoá mà bên kia cần và chờ nhau mãi. DB tự phát hiện, chọn một transaction làm nạn nhân và rollback nó.

Ví dụ: T1 khoá dòng A rồi muốn B, cùng lúc T2 khoá B rồi muốn A.

Cách giảm deadlock:

• Luôn khoá tài nguyên theo cùng một thứ tự (vd. sắp xếp theo id trước khi update nhiều dòng).
• Giữ transaction ngắn, không chờ I/O bên ngoài khi đang giữ khoá.
• Có index phù hợp để câu UPDATE/DELETE không khoá quá nhiều dòng.
• Ứng dụng bắt lỗi deadlock và retry có giới hạn.

Khi điều tra: MySQL dùng SHOW ENGINE INNODB STATUS, PostgreSQL xem log (deadlock được ghi kèm câu lệnh) và pg_locks.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn coi retry là bình thường nhưng vẫn tìm gốc rễ ở thứ tự khoá.

Hai vùng chính: stack (mỗi thread một stack, chứa biến cục bộ và tham chiếu) và heap (chứa object, dùng chung). Ngoài ra có Metaspace chứa thông tin class.

• GC tìm các object không còn được tham chiếu từ "GC roots" (biến trên stack, field static...) và thu hồi.
• Heap chia theo thế hệ: object mới nằm ở young generation, sống lâu thì được chuyển lên old generation.
• G1 là GC mặc định; ZGC hợp khi cần pause rất ngắn với heap lớn.

Java vẫn leak khi object không dùng nữa mà vẫn còn tham chiếu:

• Cache hoặc static Map chỉ thêm, không bao giờ xoá.
• ThreadLocal không remove() trong thread pool.
• Listener đăng ký mà không huỷ.

Người phỏng vấn muốn nghe: phân biệt được OutOfMemoryError: Java heap space với lỗi Metaspace, và biết dùng heap dump để tìm ai đang giữ object.

Virtual thread là thread nhẹ do JVM quản lý, được gắn lên một số ít platform thread (carrier). Khi gặp I/O blocking, nó nhả carrier để chạy việc khác, nên bạn có thể có hàng trăm nghìn thread mà vẫn viết code blocking dễ đọc.

try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
    ids.forEach(id -> executor.submit(() -> callApi(id)));
}

• Hợp với tải nhiều I/O (gọi DB, HTTP). Không giúp gì với tác vụ nặng CPU.
• Spring Boot 3.2+ bật bằng spring.threads.virtual.enabled=true.
• Không đưa virtual thread vào pool: tạo mới cho mỗi task là cách dùng đúng.
• Giới hạn tài nguyên (connection pool DB) vẫn là giới hạn thật; dùng Semaphore nếu cần.
• Trên Java 21, blocking bên trong synchronized có thể "pin" carrier; các bản JDK mới hơn đã cải thiện. Cẩn thận với ThreadLocal chứa object lớn.

Người phỏng vấn muốn nghe: virtual threads tăng throughput, không làm từng request nhanh hơn.

Chọn theo mô hình truy cập dữ liệu, không theo xu hướng. SQL mạnh ở quan hệ, ràng buộc và transaction; NoSQL mạnh ở schema linh hoạt, mô hình dữ liệu đặc thù hoặc scale ngang dễ hơn.

• Document (MongoDB): dữ liệu dạng cây, đọc nguyên khối theo một khoá, schema thay đổi thường xuyên.
• Key-value (Redis): cache, session, rate limit, bộ đếm, hàng đợi nhỏ; dữ liệu chủ yếu nằm trong RAM.
• Wide-column, time-series, search engine: ghi khối lượng lớn, log, tìm kiếm full-text.

Trade-off: JOIN và transaction nhiều document hạn chế hoặc đắt hơn, ràng buộc dữ liệu chuyển sang tầng ứng dụng, và phải thiết kế theo query ngay từ đầu.

Người phỏng vấn muốn nghe: nhiều hệ thống dùng kết hợp, vd. PostgreSQL làm nguồn sự thật, Redis làm cache. PostgreSQL với JSONB cũng đủ cho nhiều nhu cầu "schema linh hoạt".

Mỗi kỹ thuật giải một vấn đề khác nhau, nên cần xác định điểm nghẽn là đọc, ghi hay kích thước dữ liệu.

• Read replica: giảm tải đọc. Phải chấp nhận replication lag; luồng vừa ghi xong đọc lại nên đọc từ primary.
• Partitioning (trong một DB): chia bảng theo khoảng thời gian hoặc theo key. Query có điều kiện trên partition key chỉ quét phần liên quan, xoá dữ liệu cũ bằng DROP PARTITION rất nhanh.
• Sharding (nhiều DB): khi một máy không chịu nổi lượng ghi hoặc dung lượng. Đổi lại phải chọn shard key cẩn thận, query xuyên shard và transaction phân tán rất khó.

Thứ tự hợp lý: tối ưu query và index, archive dữ liệu cũ, thêm replica và cache, partition, cuối cùng mới shard.

Hay sai: chọn shard key gây hot spot, vd. theo ngày tạo khiến mọi lượt ghi dồn vào một shard.

Chia thay đổi thành nhiều bước tương thích ngược để phiên bản code cũ và mới chạy song song được (expand rồi contract).

1. Expand: thêm cột mới cho phép NULL hoặc có default; tránh câu lệnh viết lại cả bảng.
2. Code mới ghi vào cả cột cũ và mới.
3. Backfill dữ liệu cũ theo từng lô nhỏ, có nghỉ giữa các lô để không gây lag replica.
4. Chuyển code sang đọc cột mới, kiểm tra kỹ.
5. Contract: bỏ cột cũ ở một lần deploy sau.

Index trên bảng lớn: PostgreSQL dùng CREATE INDEX CONCURRENTLY; MySQL dùng online DDL hoặc công cụ như gh-ost, pt-online-schema-change.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn biết DDL có thể giữ lock khiến mọi query xếp hàng, nên đặt lock_timeout và luôn có kế hoạch rollback.

Race condition xảy ra khi nhiều thread đọc-sửa-ghi cùng dữ liệu mà không đồng bộ. Mỗi công cụ giải quyết một phần:

• volatile: đảm bảo visibility (thread khác thấy giá trị mới nhất), nhưng không làm count++ thành atomic.
• synchronized: vừa loại trừ lẫn nhau vừa đảm bảo visibility (quan hệ happens-before).
• ReentrantLock: như synchronized nhưng có tryLock với timeout, lock có thể ngắt, nhiều Condition.
• AtomicInteger/LongAdder: đếm không cần lock.
• ConcurrentHashMap: thread-safe với độ tranh chấp thấp. Dùng compute/merge/putIfAbsent cho thao tác kép, đừng get rồi put.

Hay sai: dùng Collections.synchronizedMap rồi duyệt map mà không lock, hoặc kiểm tra if (!map.containsKey(k)) map.put(k, v) trên map đồng thời: hai bước riêng lẻ vẫn bị chen ngang. Cách tốt nhất vẫn là giảm state dùng chung (object bất biến, mỗi thread một bản).

Luôn có câu hỏi. Đây là cơ hội thể hiện sự quan tâm và cũng là lúc bạn đánh giá công ty.

Câu hỏi nên chuẩn bị (chọn 2–3 câu hợp với người đang phỏng vấn):

• "Một ngày làm việc của vị trí này thường như thế nào? Team có bao nhiêu người, gồm những vai trò gì?"
• "Ba tháng đầu, anh/chị kỳ vọng người vào vị trí này làm được gì?"
• "Team đang gặp thách thức kỹ thuật hoặc quy trình nào lớn nhất?"
• "Quy trình release và code review của team ra sao?"
• "Công ty đánh giá hiệu suất và review lương theo chu kỳ nào?"
• "Vì sao vị trí này đang tuyển: mở rộng team hay thay người?"

Hay sai: "Dạ không ạ", hoặc chỉ hỏi về nghỉ phép, lương thưởng ngay ở vòng kỹ thuật. Chuyện chế độ nên hỏi kỹ với HR.