10 câu hỏi có thể gặp khi phỏng vấn
Chọn theo kỹ năng và cấp của tin (Python, SQL & Database, JavaScript & TypeScript). Gợi ý trả lời do Drama Công Ty biên soạn để bạn ôn nhanh, không phải đề của công ty.
01GIL là gì? Vậy khi nào dùng threading, multiprocessing hay asyncio?Python
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi Python →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:
threadinghoặcThreadPoolExecutor. - I/O rất nhiều kết nối đồng thời:
asynciovới thư viện async (httpx,asyncpg). - Nặng CPU:
multiprocessinghoặcProcessPoolExecutor, 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.
- I/O, số lượng vừa phải, thư viện blocking:
02Trong Django ORM, lỗi N+1 query là gì? Phân biệt
select_relatedvàprefetch_related.PythonGợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi Python →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.namesẽ thành 51 query.select_related: dùng SQLJOIN, cho quan hệ trỏ tới một object (ForeignKey,OneToOne).prefetch_related: chạy query riêng rồi ghép trong Python, cho quan hệ nhiều (ManyToMany, reverseForeignKey).
posts = (Post.objects .select_related("author") .prefetch_related("tags"))Phát hiện bằng Django Debug Toolbar, hoặc
assertNumQueriestrong 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; dùngPrefetch(..., queryset=...)để lọc ngay từ đầu.03Context manager (
with) là gì? Làm sao tự viết một context manager?PythonGợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi Python →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 vềTruethì exception bị nuốt. - Bản async:
async with,__aenter__/__aexit__hoặcasynccontextmanager.
Hay sai: quên
raiselại exception trong khốiexcept, khiến lỗi bị che mất và code phía sau tưởng mọi thứ đã thành công.- Cách đầy đủ: viết class có
04Một API chạy chậm, nghi do query. Bạn điều tra và tối ưu thế nào?SQL & Database
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi SQL & Database →Đo trước rồi mới sửa: tìm đúng query chậm, đọc execution plan, rồi chỉnh index hoặc cách viết query.
- Bật slow query log (MySQL) hoặc
pg_stat_statements(PostgreSQL) để biết query nào tốn thời gian nhất. - Chạy
EXPLAIN(PostgreSQL nên dùngEXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)) xem có full scan, ước lượng số dòng lệch nhiều so với thực tế, sort trên đĩa không. - Sửa theo nguyên nhân: thêm hoặc đổi composite index, bỏ hàm bọc cột, chỉ
SELECTcột cần, phân trang bằng keyset thay choOFFSETlớn. - Kiểm tra phía ứng dụng: lỗi N+1 query, thiếu connection pool, lock chờ lâu.
- 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.
- Bật slow query log (MySQL) hoặc
05Chuẩn hoá (normalization) là gì? Khi nào nên denormalize?SQL & Database
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi SQL & Database →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_counttrong bảng bài viết, chépcustomer_namevào 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.
06Debounce và throttle khác nhau thế nào? Mỗi cái dùng trong trường hợp nào?JavaScript & TypeScript
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi JavaScript & TypeScript →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.07Giải thích event loop của asyncio. Trong FastAPI, khi nào viết
async defvà khi nào viếtdef?Python · SeniorGợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi Python →asyncio chạy nhiều coroutine trên một thread. Khi coroutine gặp
awaitmột thao tác I/O, nó nhường quyền cho event loop chạy coroutine khác. Đây là đa nhiệm hợp tác: coroutine nào khôngawaitthì chiếm luôn cả loop.Trong FastAPI:
async defkhi mọi thứ bên trong đều async (httpx.AsyncClient, driver DB async).defkhi 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 defrồi gọirequests.get()hoặctime.sleep()bên trong. Cả server đứng hình trong lúc chờ. Nếu buộc phải gọi code blocking, dùngawait 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.
08Python quản lý bộ nhớ thế nào? Một worker Python cứ tăng RAM dần, bạn tìm nguyên nhân ra sao?Python · Senior
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi Python →CPython dùng reference counting: object bị giải phóng ngay khi số tham chiếu về 0. Bộ thu gom
gcchạy thêm để dọn các vòng tham chiếu (A trỏ B, B trỏ A).Nguyên nhân leak hay gặp:
- Cache toàn cục (dict,
lru_cachekhông 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, Celerymax_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.
- Cache toàn cục (dict,
09Một API viết bằng Python (Django hoặc FastAPI) phản hồi chậm. Bạn tối ưu theo thứ tự nào?Python · Senior
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi Python →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.
- 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) hoặccProfile. - DB: xử lý N+1, thêm index phù hợp, chỉ lấy cột cần (
only,values), phân trang. - Cache: Redis cho dữ liệu đọc nhiều, ít đổi; nhớ chiến lược invalidate.
- Việc nặng hoặc không cần trả ngay (gửi email, xuất file): đẩy sang Celery hoặc queue.
- Gọi nhiều API ngoài: chạy song song, đặt timeout.
- 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.
- Đo: APM hoặc tracing (OpenTelemetry) để biết thời gian nằm ở DB, API ngoài hay code. Profile bằng
10Bạn có quen làm việc remote hoặc hybrid không? Làm sao để làm việc hiệu quả khi không ở văn phòng?Câu hỏi hành vi & văn hoá
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi Câu hỏi hành vi & văn hoá →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."
Bạn đã phỏng vấn ở Inspectorio?
Kể lại các vòng và câu hỏi đã gặp (ẩn danh) để người sau ôn đúng trọng tâm.
Chia sẻ kinh nghiệm phỏng vấn