Principal Engineer – Backbase Platform

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.

IoC container của Spring tạo và quản lý các bean, rồi "tiêm" phụ thuộc vào class cần dùng, thay vì class tự new. Nhờ vậy code ít phụ thuộc cứng, dễ thay implementation và dễ test.

Constructor injection được khuyên dùng vì:

• Field có thể là final, object luôn ở trạng thái đầy đủ sau khi tạo.
• Test unit không cần Spring: chỉ cần new OrderService(mockRepo).
• Constructor quá nhiều tham số là dấu hiệu class đang ôm nhiều việc.
• Class chỉ có một constructor thì không cần ghi @Autowired.

Nên nói thêm về scope: mặc định bean là singleton (một instance cho cả context), ngoài ra có prototype, request, session.

Hay sai: để state thay đổi được (ví dụ biến đếm, list) trong bean singleton. Nhiều request chạy song song sẽ dùng chung và gây race condition.

Spring tạo proxy bao quanh bean. Khi gọi method có @Transactional qua proxy, proxy mở transaction, gọi method thật, rồi commit hoặc rollback.

Những lý do hay gặp khiến nó "không ăn":

• Self-invocation: method A trong cùng class gọi this.b() có @Transactional, lời gọi không đi qua proxy.
• Method là private hoặc final: proxy không chặn được lời gọi.
• Mặc định chỉ rollback với unchecked exception và Error. Checked exception vẫn commit, trừ khi khai báo rollbackFor = Exception.class.
• Exception bị catch và nuốt bên trong method.

Nên biết thêm propagation (REQUIRED, REQUIRES_NEW) và readOnly = true cho các truy vấn chỉ đọc.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn giải thích được bằng cơ chế proxy, không chỉ liệt kê lỗi.

JavaScript chạy trên một thread. Code đồng bộ chạy hết trên call stack trước, sau đó event loop lấy việc từ hàng đợi. Microtask (Promise .then, await, queueMicrotask) luôn được chạy hết trước khi sang macrotask tiếp theo (setTimeout, sự kiện I/O, sự kiện người dùng).

console.log(1);
setTimeout(() => console.log(2));
Promise.resolve().then(() => console.log(3));
console.log(4);
// 1, 4, 3, 2

• Trên trình duyệt, việc render thường diễn ra giữa các macrotask.
• Một vòng lặp đồng bộ dài, hoặc chuỗi microtask không dứt, sẽ làm treo giao diện.

Người phỏng vấn muốn nghe: setTimeout(fn, 0) không chạy ngay mà chỉ được xếp hàng, và vì sao microtask được ưu tiên.

Cả bốn đều chạy nhiều Promise song song, khác nhau ở cách kết thúc:

• all: chờ tất cả thành công; một cái lỗi là reject ngay.
• allSettled: chờ tất cả xong, trả về trạng thái từng cái; không bao giờ reject.
• race: lấy kết quả (thành công hay lỗi) của cái xong đầu tiên; hay dùng để đặt timeout.
• any: lấy cái thành công đầu tiên; chỉ reject khi tất cả đều lỗi.

try {
  const [user, orders] = await Promise.all([getUser(id), getOrders(id)]);
} catch (err) {
  showError(err);
}

Hay sai: await lần lượt trong vòng lặp các request không phụ thuộc nhau, khiến tổng thời gian cộng dồn. Ngược lại, gọi Promise.all với hàng nghìn request cùng lúc có thể làm quá tải server; khi đó cần giới hạn số request đồng thời.

Readiness quyết định Pod có nhận traffic không; liveness quyết định có restart container không; startup probe tạm hoãn hai probe kia cho tới khi app khởi động xong.

• Readiness fail: Pod bị gỡ khỏi endpoint của Service, không bị restart.
• Liveness fail: kubelet restart container.
• Startup probe hợp với app khởi động chậm (JVM, nạp model).

Lỗi hay gặp:

• Liveness kiểm tra cả DB bên ngoài: DB chậm là toàn bộ Pod bị restart dây chuyền.
• Không có readiness: rolling update đẩy traffic vào Pod chưa sẵn sàng, gây lỗi 5xx.

Người phỏng vấn muốn nghe: liveness chỉ nên kiểm tra chính process còn sống, phần phụ thuộc để cho readiness.

N+1 xảy ra khi bạn lấy N bản ghi bằng 1 query, rồi mỗi lần truy cập quan hệ lazy lại phát sinh thêm 1 query. Ví dụ lấy 100 đơn hàng, rồi gọi order.getCustomer() trong vòng lặp là thành 101 query.

Cách xử lý:

• JOIN FETCH trong JPQL: select o from Order o join fetch o.customer.
• @EntityGraph(attributePaths = "customer") trên method của repository.
• @BatchSize hoặc hibernate.default_batch_fetch_size để gom lazy load thành câu IN (...).
• Với màn hình chỉ đọc, trả thẳng DTO projection thay vì entity.

Phát hiện bằng cách bật log SQL (spring.jpa.show-sql hoặc log của Hibernate) khi dev, hoặc dùng thống kê của Hibernate.

Hay sai: đổi sang FetchType.EAGER cho xong. Cách này chỉ đổi chỗ lỗi và làm mọi truy vấn khác nặng hơn. Fetch join nhiều collection cùng lúc cũng dễ gây tích Descartes.

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.

Người phỏng vấn muốn biết bạn tự quản lý được và giao tiếp chủ động khi không ngồi cạnh team.

• Cập nhật tiến độ thường xuyên trên công cụ chung (ticket, kênh chat của team), không để người khác phải hỏi.
• Viết rõ ràng: câu hỏi có ngữ cảnh, ghi lại kết quả thảo luận.
• Có khung giờ làm việc ổn định, phản hồi trong giờ làm, báo trước khi vắng.
• Dùng ngày lên văn phòng (nếu hybrid) cho thảo luận, brainstorm, gặp gỡ team.

Câu mẫu: "Team cũ của em làm hybrid hai ngày ở văn phòng. Những ngày remote em cập nhật trạng thái task mỗi sáng và cuối ngày, vướng gì thì gọi nhanh 10 phút thay vì nhắn qua lại."