Senior Java Software Engineer (Fullstack, SaaS product)

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.

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.

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.

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.

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."