Senior ERP Backend Software Engineer (Python, OOP, API)

GIL (Global Interpreter Lock) trong CPython chỉ cho một thread chạy bytecode Python tại một thời điểm. Vì vậy threading không tăng tốc tác vụ nặng CPU, nhưng vẫn hữu ích cho I/O vì GIL được nhả ra khi chờ mạng, đĩa.

• I/O, số lượng vừa phải, thư viện blocking: threading hoặc ThreadPoolExecutor.
• I/O rất nhiều kết nối đồng thời: asyncio với thư viện async (httpx, asyncpg).
• Nặng CPU: multiprocessing hoặc ProcessPoolExecutor, hoặc dùng thư viện viết bằng C như NumPy (nhả GIL khi tính toán).

Từ Python 3.13 có bản build free-threaded (không GIL) tuỳ chọn, nhưng chưa phải mặc định và còn phụ thuộc thư viện hỗ trợ.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn phân biệt được bài toán I/O-bound và CPU-bound trước khi chọn công cụ.

N+1 là khi lấy danh sách bằng 1 query, rồi mỗi phần tử truy cập quan hệ lại sinh thêm 1 query. Ví dụ duyệt 50 bài viết và in post.author.name sẽ thành 51 query.

• select_related: dùng SQL JOIN, cho quan hệ trỏ tới một object (ForeignKey, OneToOne).
• prefetch_related: chạy query riêng rồi ghép trong Python, cho quan hệ nhiều (ManyToMany, reverse ForeignKey).

posts = (Post.objects
         .select_related("author")
         .prefetch_related("tags"))

Phát hiện bằng Django Debug Toolbar, hoặc assertNumQueries trong test.

Hay sai: gọi .filter() trên quan hệ đã prefetch bên trong vòng lặp. Lệnh đó tạo query mới và bỏ qua dữ liệu prefetch; dùng Prefetch(..., queryset=...) để lọc ngay từ đầu.

Context manager đảm bảo việc "mở" và "dọn dẹp" luôn đi cùng nhau, kể cả khi có exception: đóng file, trả connection, nhả lock, rollback transaction.

Cách nhanh nhất là dùng contextlib.contextmanager:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def db_transaction(conn):
    try:
        yield conn
        conn.commit()
    except Exception:
        conn.rollback()
        raise

• Cách đầy đủ: viết class có __enter__ và __exit__(self, exc_type, exc, tb). Nếu __exit__ trả về True thì exception bị nuốt.
• Bản async: async with, __aenter__/__aexit__ hoặc asynccontextmanager.

Hay sai: quên raise lại exception trong khối except, khiến lỗi bị che mất và code phía sau tưởng mọi thứ đã thành công.

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.

Nguyên tắc: secret không nằm trong Git, không in ra log, được cấp theo quyền tối thiểu và xoay vòng được.

• Dùng secret manager (Vault, AWS Secrets Manager, Azure Key Vault, GCP Secret Manager) làm nguồn gốc.
• Đồng bộ vào cluster bằng External Secrets Operator hoặc CSI driver; nếu phải để trong Git thì mã hoá (Sealed Secrets, SOPS).
• Kubernetes Secret mặc định chỉ base64: bật mã hoá etcd và giới hạn RBAC đọc Secret.
• CI dùng biến được che (masked), ưu tiên OIDC để lấy credential ngắn hạn thay vì key dài hạn.
• Bật quét secret khi push code.

Người phỏng vấn muốn nghe: biết base64 không phải mã hoá, và có kế hoạch xoay key khi bị lộ.

asyncio chạy nhiều coroutine trên một thread. Khi coroutine gặp await một thao tác I/O, nó nhường quyền cho event loop chạy coroutine khác. Đây là đa nhiệm hợp tác: coroutine nào không await thì chiếm luôn cả loop.

Trong FastAPI:

• async def khi mọi thứ bên trong đều async (httpx.AsyncClient, driver DB async).
• def khi dùng thư viện blocking (requests, ORM đồng bộ). FastAPI sẽ chạy hàm này trong threadpool, nên không chặn loop.
• Gọi song song: await asyncio.gather(fetch_a(), fetch_b()).

Hay sai: viết async def rồi gọi requests.get() hoặc time.sleep() bên trong. Cả server đứng hình trong lúc chờ. Nếu buộc phải gọi code blocking, dùng await asyncio.to_thread(func).

Người phỏng vấn muốn nghe: async tăng khả năng xử lý đồng thời cho I/O, không làm code CPU nhanh hơn.

CPython dùng reference counting: object bị giải phóng ngay khi số tham chiếu về 0. Bộ thu gom gc chạy thêm để dọn các vòng tham chiếu (A trỏ B, B trỏ A).

Nguyên nhân leak hay gặp:

• Cache toàn cục (dict, lru_cache không giới hạn) chỉ thêm không xoá.
• Biến ở module hoặc class tích luỹ dữ liệu qua các request.
• Đọc cả file hay cả queryset lớn vào bộ nhớ thay vì xử lý theo lô.
• Extension C giữ bộ nhớ ngoài tầm GC.

Cách điều tra:

• tracemalloc: chụp snapshot hai thời điểm rồi so sánh dòng code cấp phát nhiều nhất.
• Theo dõi RSS theo thời gian, thử tái hiện với một loại request.
• Giải pháp tạm: cấu hình worker tự khởi động lại sau N request (Gunicorn max_requests, Celery max_tasks_per_child).

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn đo trước khi đoán, và biết giải pháp tạm không thay cho việc tìm nguyên nhân.

Đo trước, tối ưu chỗ tốn nhất trước. Phần lớn trường hợp nút thắt là DB và gọi mạng, không phải tốc độ của Python.

1. Đo: APM hoặc tracing (OpenTelemetry) để biết thời gian nằm ở DB, API ngoài hay code. Profile bằng py-spy (gắn vào process đang chạy) hoặc cProfile.
2. DB: xử lý N+1, thêm index phù hợp, chỉ lấy cột cần (only, values), phân trang.
3. Cache: Redis cho dữ liệu đọc nhiều, ít đổi; nhớ chiến lược invalidate.
4. Việc nặng hoặc không cần trả ngay (gửi email, xuất file): đẩy sang Celery hoặc queue.
5. Gọi nhiều API ngoài: chạy song song, đặt timeout.
6. Cuối cùng mới tới tối ưu thuật toán, hoặc đưa đoạn nặng CPU sang thư viện C hay service khác.

Hay sai: viết lại sang async hoặc đổi ngôn ngữ trước khi biết thời gian thực sự bị tiêu ở đâu.

Cho thấy bạn có cách làm cụ thể, không chỉ nói "em chịu được áp lực".

• Chia nhỏ việc, ưu tiên phần quan trọng nhất cho mục tiêu.
• Báo sớm cho lead/PM nếu thấy không kịp, đề xuất cắt phạm vi hoặc xin hỗ trợ.
• Giữ chất lượng ở phần cốt lõi; ghi lại nợ kỹ thuật để xử lý sau.
• Giữ bình tĩnh, giao tiếp ngắn gọn, rõ ràng với team.

Câu mẫu theo STAR: "Trước buổi demo cho khách, team phát hiện lỗi tích hợp chỉ còn hai ngày. Em liệt kê các phần bị ảnh hưởng, cùng PM chọn luồng nào bắt buộc phải chạy cho demo, phần còn lại hẹn bàn giao tuần sau. Demo diễn ra suôn sẻ và khách đồng ý với lịch mới."

Hay sai: khoe thức trắng nhiều đêm. Người phỏng vấn muốn thấy bạn quản lý được áp lực, không chỉ chịu đựng.