Senior DevOps/Data Engineer

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.

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.

Hai hướng chính: optimistic concurrency (phát hiện xung đột khi lưu) và pessimistic (khoá trước khi sửa).

Optimistic với EF Core: đánh dấu một cột làm concurrency token, EF thêm điều kiện so sánh vào UPDATE và ném DbUpdateConcurrencyException nếu không có dòng nào bị cập nhật.

public class Product {
    public int Stock { get; set; }
    [Timestamp] public byte[] RowVersion { get; set; } = [];
}

• Bắt exception, tải lại dữ liệu, rồi retry hoặc báo người dùng.
• PostgreSQL thường dùng cột hệ thống xmin làm token.
• Trường hợp đơn giản như trừ tồn kho có thể dùng một câu ExecuteUpdateAsync atomic kèm điều kiện Stock >= qty.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn cân nhắc mức độ tranh chấp: thấp thì optimistic, cao và nghiệp vụ quan trọng thì khoá hoặc đưa vào hàng đợi.

Bắt đầu bằng đo đạc (load test, APM, profiler), sau đó xử lý các điểm nghẽn phổ biến theo thứ tự tác động.

• I/O: async xuyên suốt, không sync-over-async; dùng connection pool đúng cách.
• Database: projection, AsNoTracking, index đúng, tránh N+1; với bulk update dùng ExecuteUpdateAsync.
• Cache: IMemoryCache, distributed cache (Redis), HybridCache từ .NET 9, output caching cho response công khai.
• Cấp phát bộ nhớ: giảm object tạm trong hot path, dùng Span<T>, ArrayPool, System.Text.Json với source generator.
• Hạ tầng: response compression, rate limiting middleware, scale ngang khi stateless.

Luôn so sánh số liệu trước và sau (p95 latency, throughput, CPU, GC). Micro-optimize nên đo bằng BenchmarkDotNet.

Hay sai: tối ưu code C# trong khi 90% thời gian nằm ở query DB.

Chỉ chọn streaming khi nghiệp vụ thật sự cần độ trễ thấp (phát hiện gian lận, cảnh báo, cá nhân hoá tức thời); còn báo cáo theo giờ/ngày thì batch hoặc micro-batch rẻ và dễ vận hành hơn.

Lưu ý khi làm streaming (Kafka, Flink, Spark Structured Streaming):

• Ngữ nghĩa giao nhận: at-least-once phổ biến, cần sink idempotent để tránh trùng.
• Event time và watermark để xử lý sự kiện đến trễ, sai thứ tự.
• Quản lý state và checkpoint để khôi phục khi lỗi.
• Thay đổi schema có kiểm soát (schema registry).
• Giám sát consumer lag.

Người phỏng vấn muốn nghe: cân nhắc chi phí vận hành, không chọn streaming chỉ vì "hiện đại".

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.

Có. Composite index sắp xếp theo cột đầu, rồi đến cột thứ hai trong cùng giá trị cột đầu, v.v. Vì vậy nó chỉ dùng hiệu quả khi query dùng các cột từ trái sang (leftmost prefix).

Với INDEX (status, created_at):

• WHERE status = 'paid' AND created_at > ...: dùng tốt.
• WHERE status = 'paid' ORDER BY created_at DESC: dùng cho cả lọc lẫn sắp xếp.
• WHERE created_at > ... (không có status): thường không dùng được.

Nguyên tắc chọn thứ tự: cột so sánh bằng (=) đặt trước, cột so sánh khoảng hoặc sắp xếp đặt sau. Nếu index chứa đủ mọi cột query cần (covering index) thì DB không phải đọc lại bảng.

Hay sai: tạo riêng index cho từng cột rồi nghĩ rằng chúng sẽ kết hợp hiệu quả như một composite index.

Isolation level quyết định một transaction thấy được bao nhiêu thay đổi của transaction khác; mức càng cao càng an toàn nhưng càng dễ tranh chấp.

• Dirty read: đọc dữ liệu transaction khác chưa commit.
• Non-repeatable read: đọc lại cùng một dòng thấy giá trị đã đổi.
• Phantom read: chạy lại cùng điều kiện thấy thêm hoặc mất dòng.

Bốn mức chuẩn: Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable. Mặc định của PostgreSQL, SQL Server, Oracle là Read Committed; MySQL InnoDB là Repeatable Read.

Thực tế các DB dùng MVCC nên hành vi có khác lý thuyết: Repeatable Read của PostgreSQL dùng snapshot nên không gặp phantom, còn InnoDB dùng gap lock cho câu đọc có khoá.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn biết DB mình dùng mặc định ở mức nào và đã từng xử lý lost update, vd. bằng SELECT ... FOR UPDATE hoặc optimistic locking.

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.