Senior/Leader Fullstack Engineer (.NET + Angular)

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.

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 đều mô tả hình dạng object và phần lớn trường hợp dùng thay nhau được.

• interface có thể gộp khai báo (declaration merging) và extends; hợp để mô tả object, API công khai.
• type mô tả được union, tuple, kiểu ánh xạ, kiểu điều kiện: type Status = "idle" | "loading".

Ba kiểu đặc biệt:

• any: tắt kiểm tra kiểu, lỗi lọt qua compiler.
• unknown: nhận mọi giá trị nhưng bắt buộc thu hẹp kiểu trước khi dùng. Hợp cho dữ liệu từ JSON.parse, API, catch (e).
• never: giá trị không bao giờ xảy ra; dùng để bắt thiếu case trong switch.

function assertNever(x: never): never {
  throw new Error("Unhandled: " + x);
}

Hay sai: dùng as SomeType để ép dữ liệu từ API. Đó chỉ là lời hứa với compiler; muốn chắc chắn phải validate lúc runtime (ví dụ bằng Zod).

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.

GC quản lý heap theo thế hệ: object mới ở Gen 0, sống sót qua lần thu gom thì lên Gen 1, Gen 2. Phần lớn object chết trẻ nên thu gom Gen 0 rất rẻ. Object lớn (khoảng từ 85 KB) vào Large Object Heap và chỉ được thu cùng Gen 2.

GC chỉ thu hồi bộ nhớ managed. Tài nguyên khác như file, socket, kết nối DB cần giải phóng chủ động qua IDisposable:

await using var conn = new NpgsqlConnection(cs);
using var stream = File.OpenRead(path);

• Finalizer chỉ là lưới an toàn, chạy không xác định thời điểm và tốn chi phí.

Hay sai: tạo mới HttpClient cho mỗi request rồi dispose, dễ cạn socket. Hãy dùng IHttpClientFactory hoặc một instance dùng chung.

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.

Trả lời thật nhưng hướng về phía trước: nói điều bạn đang tìm kiếm, không kể xấu nơi cũ.

Lý do chấp nhận được: muốn thử thách mới, muốn làm sản phẩm, dự án kết thúc, công ty tái cấu trúc, thu nhập chưa tương xứng (nói khéo).

Câu mẫu: "Em đã làm 2 năm ở dự án outsourcing, học được nhiều về quy trình và làm việc với khách nước ngoài. Giờ em muốn gắn bó lâu dài với một sản phẩm để thấy được tác động của những gì mình làm, và vị trí bên mình đúng hướng đó."

Hay sai: chê sếp, chê đồng nghiệp, kể chuyện drama. Người phỏng vấn sẽ nghĩ bạn cũng sẽ nói về công ty họ như vậy. Nếu nhảy việc nhiều, chuẩn bị lời giải thích cho từng lần.