Senior Backend Engineer (AI Platform)

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.

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.

Context mang tín hiệu huỷ, deadline và một ít giá trị gắn với request, truyền xuyên suốt chuỗi gọi hàm. Khi client ngắt kết nối hoặc hết thời gian, mọi thao tác bên dưới (truy vấn DB, gọi HTTP) đều có thể dừng sớm.

ctx, cancel := context.WithTimeout(r.Context(), 2*time.Second)
defer cancel()
row := db.QueryRowContext(ctx, query, id)

Quy ước:

• Context là tham số đầu tiên, tên ctx; không lưu context trong struct.
• Luôn defer cancel() để giải phóng tài nguyên.
• Goroutine chạy lâu phải kiểm tra ctx.Done().
• WithValue chỉ dùng cho dữ liệu theo request (request ID, thông tin trace), không dùng để truyền tham số tuỳ chọn.

Hay sai: dùng context của request cho việc chạy nền sau khi đã trả response. Request xong là context bị huỷ; hãy dùng context.WithoutCancel hoặc context riêng.

defer hoãn lời gọi hàm đến khi hàm bao ngoài kết thúc (kể cả khi panic), chạy theo thứ tự LIFO. Tham số của lời gọi được tính ngay lúc gặp defer, không phải lúc chạy.

for i := 0; i < 3; i++ {
    defer fmt.Println(i) // in 2, 1, 0
}

• Đừng defer f.Close() trong vòng lặp mở hàng nghìn file: chúng chỉ đóng khi hàm kết thúc. Tách thân vòng lặp thành hàm riêng.

Về vòng lặp: trước Go 1.22, biến vòng lặp dùng chung cho mọi lần lặp nên goroutine hay closure thường thấy giá trị cuối cùng. Từ Go 1.22, mỗi lần lặp có biến riêng (khi go.mod khai báo 1.22 trở lên), nên lỗi này không còn.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn biết thay đổi này phụ thuộc phiên bản trong go.mod.

Mô hình lên production là một phần mềm cần đóng gói, phiên bản hoá, giám sát và cập nhật như mọi dịch vụ khác.

• Đóng gói: lưu mô hình kèm phiên bản dữ liệu, code, siêu tham số (model registry).
• Phục vụ: API online hoặc chạy batch tuỳ yêu cầu độ trễ; dùng chung code tính đặc trưng giữa train và serve để tránh lệch.
• Triển khai an toàn: shadow hoặc canary, so sánh với mô hình cũ.
• Giám sát: độ trễ, lỗi; data drift (phân phối đầu vào thay đổi); chất lượng dự đoán khi có nhãn thật.
• Cập nhật: train lại định kỳ hoặc khi drift vượt ngưỡng, có rollback.

Hay sai: training-serving skew, xử lý đặc trưng ở hai nơi bằng hai đoạn code khác nhau.

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.

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).

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.

Chọn một hai điểm mạnh liên quan tới vị trí, và chứng minh bằng ví dụ thật, không liệt kê tính từ.

Cấu trúc: điểm mạnh, ví dụ ngắn, kết quả, liên hệ với công việc mới.

Câu mẫu: "Điểm mạnh của em là chủ động tìm nguyên nhân gốc. Ở dự án trước, hệ thống thỉnh thoảng bị timeout mà không ai tái hiện được. Em tự đọc log, thêm theo dõi ở các điểm nghi ngờ và tìm ra một truy vấn bị khoá bảng vào giờ cao điểm. Sau khi sửa, lỗi đó không còn xuất hiện. Em nghĩ điều này hữu ích với vị trí bên mình vì hệ thống có lượng truy cập lớn."

Hay sai: "Em chăm chỉ, ham học hỏi, chịu được áp lực" mà không có ví dụ. Ai cũng nói vậy nên không đọng lại gì.