Senior Backend Developer (NodeJS, TypeScript, AWS)

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.

Cả hai giới hạn số lần một hàm chạy khi sự kiện bắn liên tục.

• Debounce: chỉ chạy sau khi sự kiện ngừng một khoảng thời gian. Hợp với ô tìm kiếm gợi ý (gõ xong mới gọi API), validate form, resize xong mới tính lại layout.
• Throttle: chạy tối đa một lần mỗi khoảng thời gian. Hợp với scroll, kéo thả, theo dõi vị trí chuột.

function debounce(fn, ms) {
  let timer;
  return (...args) => {
    clearTimeout(timer);
    timer = setTimeout(() => fn(...args), ms);
  };
}

Hay sai: tạo hàm debounce mới mỗi lần render (trong React), khiến timer bị reset liên tục và debounce không có tác dụng. Với ô tìm kiếm, nhớ huỷ request cũ (AbortController) để kết quả cũ không đè kết quả mới.

Generics giúp viết hàm và kiểu dùng lại được mà vẫn giữ thông tin kiểu, thay vì rơi về any.

type Result<T> =
  | { ok: true; data: T }
  | { ok: false; error: string };

function show(r: Result<User>) {
  if (r.ok) return r.data.name; // TS biết có data
  return r.error;
}

• Field chung (ok, type, status) giúp TypeScript thu hẹp kiểu trong if/switch. Đây là cách mô hình hoá trạng thái không thể sai: không có chuyện vừa có data vừa có error.
• Ràng buộc generic: <T extends { id: string }>.
• Utility types hay dùng: Partial, Pick, Omit, Record, ReturnType, Awaited.
• Type guard tự viết: function isUser(x: unknown): x is User.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn dùng kiểu để làm trạng thái sai không biểu diễn được, chứ không chỉ để chú thích.

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.

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.

Chọn điểm yếu thật, không chí mạng với vị trí, và cho thấy bạn đang cải thiện.

Cấu trúc: điểm yếu, ảnh hưởng đã gặp, việc bạn đang làm để khắc phục, tiến bộ đến nay.

Câu mẫu: "Trước đây em hay ngại hỏi khi bị kẹt, tự loay hoay quá lâu, có lần làm trễ task. Giờ em tự đặt giới hạn: kẹt quá một hai giờ mà không có hướng thì em hỏi đồng đội, kèm những gì đã thử. Từ khi làm vậy em xong việc đúng hạn hơn và học được nhanh hơn từ người khác."

Ví dụ khác có thể dùng: chưa quen nói trước đám đông, tiếng Anh nói chưa trôi chảy, hay ôm việc.

Hay sai: "Điểm yếu của em là quá cầu toàn" (nghe như né câu hỏi), hoặc nêu điểm yếu là kỹ năng cốt lõi của vị trí.