Senior .NET Core Developer (Microservices, C#, ASP.NET)

N+1 là khi lấy danh sách N bản ghi bằng 1 query, rồi mỗi bản ghi lại phát sinh thêm 1 query để lấy dữ liệu liên quan, thường do lazy loading hoặc truy vấn trong vòng lặp.

Cách xử lý:

• Eager loading: .Include(o => o.Items).
• Tốt hơn nữa là projection chỉ lấy cột cần: .Select(o => new OrderDto(o.Id, o.Items.Count)).
• Include nhiều collection gây "cartesian explosion" thì dùng .AsSplitQuery().
• Màn hình chỉ đọc thì thêm .AsNoTracking() để giảm chi phí change tracking.

Để phát hiện, bật log SQL của EF Core khi phát triển, hoặc dùng công cụ APM xem số query mỗi request.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn kiểm tra SQL thực sự được sinh ra thay vì tin LINQ trông gọn là chạy nhanh.

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.

Thu thập số liệu trước, đoán sau: xem metrics, chụp dump hoặc trace, rồi phân tích.

1. Theo dõi bằng dotnet-counters: heap size, số lần GC từng gen, thread pool queue length, exception rate.
2. Leak bộ nhớ: chụp hai lần dotnet-gcdump hoặc dotnet-dump cách nhau một khoảng, so sánh loại object tăng và tìm ai đang giữ tham chiếu.
3. CPU cao hoặc treo: dotnet-trace để xem hot path; thread pool queue tăng thường do sync-over-async.

Nguyên nhân hay gặp: event handler không gỡ đăng ký, cache static không giới hạn kích thước, giữ DbContext quá lâu, regex hoặc serialize lặp lại trong vòng lặp nóng.

Người phỏng vấn muốn nghe: một ca thực tế bạn từng xử lý, công cụ đã dùng và kết quả trước/sau.

Mỗi lần render tạo ra hàm mới, "chụp" lại props và state của lần render đó. Nếu effect chỉ chạy một lần, callback bên trong mãi thấy giá trị lúc mount.

useEffect(() => {
  const id = setInterval(() => {
    setCount(count + 1); // count luôn là 0
  }, 1000);
  return () => clearInterval(id);
}, []);

Cách sửa:

• Dùng functional update: setCount(c => c + 1), không cần đọc count.
• Khai báo đúng dependency (effect chạy lại khi giá trị đổi, nhớ cleanup).
• Với giá trị chỉ cần đọc mới nhất mà không muốn chạy lại effect: lưu vào useRef.

Hay sai: tắt cảnh báo exhaustive-deps của ESLint cho xong. Cảnh báo đó thường chính là dấu hiệu stale closure.

Server Component chạy trên server (lúc build hoặc lúc request), có thể await dữ liệu trực tiếp từ DB hoặc API, và không gửi JavaScript của nó xuống trình duyệt. Trong App Router, component mặc định là Server Component.

• Dùng Server Component cho: lấy dữ liệu, render nội dung tĩnh, dùng secret hoặc thư viện nặng chỉ cần ở server.
• Cần "use client" khi dùng state, effect, sự kiện (onClick), API trình duyệt (window, localStorage).
• "use client" đánh dấu ranh giới: mọi module được import từ file đó đều vào bundle client.
• Server Component có thể truyền Server Component khác vào Client Component qua children.
• Props truyền từ server sang client phải serialize được (không truyền hàm thường; Server Action thì được).

Hay sai: đặt "use client" ở layout gốc, biến cả app thành client và mất lợi ích. Hãy đẩy phần tương tác xuống các component lá.

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.

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.

Mục tiêu là tách nghiệp vụ khỏi chi tiết hạ tầng để dễ test và dễ thay đổi; mức độ tách nên tương xứng với độ phức tạp của dự án.

Clean Architecture điển hình có các project: Domain (entity, rule), Application (use case, interface), Infrastructure (EF Core, gửi mail, gọi API ngoài), Api (controller hoặc minimal API). Phụ thuộc chỉ hướng vào trong.

• Dịch vụ CRUD nhỏ thì cách tổ chức theo vertical slice (mỗi tính năng một thư mục) thường gọn hơn và ít boilerplate.
• Tránh bọc thêm repository chung chung lên EF Core nếu nó chỉ chuyển tiếp lời gọi.
• MediatR hay CQRS là công cụ, không phải yêu cầu bắt buộc.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn hiểu trade-off giữa số lớp trừu tượng và tốc độ phát triển, và nêu được lý do cho lựa chọn trong dự án gần nhất.

Đây là câu mở đầu gần như chắc chắn có. Dùng công thức Hiện tại – Quá khứ – Tương lai, gói trong khoảng 1–2 phút.

• Hiện tại: vị trí, số năm kinh nghiệm, mảng/công nghệ chính.
• Quá khứ: một hai dự án hoặc thành tích liên quan nhất tới vị trí đang tuyển.
• Tương lai: vì sao bạn quan tâm tới vị trí này.

Câu mẫu: "Em là backend developer, khoảng 3 năm kinh nghiệm, chủ yếu làm Java Spring cho hệ thống thanh toán. Ở dự án gần nhất em phụ trách module đối soát và tối ưu các truy vấn báo cáo chạy chậm. Em đang tìm môi trường làm sản phẩm lâu dài để đi sâu hơn về thiết kế hệ thống, nên rất quan tâm tới vị trí này."

Hay sai: kể từ quê quán, trường cấp ba, hoặc đọc lại nguyên CV.