10 câu hỏi có thể gặp khi phỏng vấn
Chọn theo kỹ năng và cấp của tin (System Design & Kiến trúc, Cloud (AWS, Azure, GCP), AI / Machine Learning). Gợi ý trả lời do Drama Công Ty biên soạn để bạn ôn nhanh, không phải đề của công ty.
01Khi nào dùng message queue như Kafka hay RabbitMQ? Hai công cụ này khác nhau thế nào?System Design & Kiến trúc
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi System Design & Kiến trúc →Message queue tách bên gửi và bên nhận: xử lý bất đồng bộ, hấp thụ tải đột biến, cho nhiều hệ thống cùng phản ứng với một sự kiện.
- RabbitMQ: message broker truyền thống, định tuyến linh hoạt qua exchange (direct, topic, fanout), message bị xoá sau khi consumer ack. Hợp với hàng đợi tác vụ như gửi email, xử lý ảnh.
- Kafka: log phân tán chỉ ghi nối, message được giữ theo thời gian cấu hình, consumer tự quản lý offset nên đọc lại được. Thứ tự chỉ đảm bảo trong từng partition. Hợp với event streaming, thông lượng lớn, nhiều consumer group.
Lưu ý khi dùng:
- Mặc định nên coi là at-least-once, nên consumer phải idempotent.
- Có dead letter queue cho message lỗi lặp lại.
- Theo dõi consumer lag.
Người phỏng vấn muốn nghe: lý do chọn gắn với nhu cầu cụ thể, không chọn Kafka chỉ vì nghe "xịn".
02Định lý CAP là gì? Strong consistency và eventual consistency áp dụng thế nào trong thực tế?System Design & Kiến trúc
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi System Design & Kiến trúc →CAP nói rằng khi xảy ra phân mảnh mạng (Partition), hệ phân tán phải chọn giữa Consistency (mọi node trả dữ liệu mới nhất hoặc báo lỗi) và Availability (luôn trả lời, có thể bằng dữ liệu cũ). Khi mạng bình thường, trade-off thực tế là giữa độ trễ và tính nhất quán (mô hình PACELC).
- Strong consistency: cần cho số dư tài khoản, tồn kho, đặt chỗ, nơi đọc dữ liệu cũ gây thiệt hại thật.
- Eventual consistency: chấp nhận được cho lượt thích, bảng tin, số người xem, kết quả tìm kiếm.
Một hệ thống thường kết hợp cả hai theo từng loại dữ liệu. Có những mức ở giữa như read-your-writes: người vừa sửa thì phải thấy thay đổi của mình, người khác thấy chậm vài giây cũng không sao.
Hay sai: nói "chọn 2 trong 3" như thể có thể bỏ P. Với hệ phân tán, phân mảnh mạng là chuyện chắc chắn xảy ra.
03Thiết kế rate limiter cho API. Bạn chọn thuật toán nào và đặt ở đâu?System Design & Kiến trúc
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi System Design & Kiến trúc →Rate limiter bảo vệ hệ thống khỏi lạm dụng và quá tải, thường đặt ở API gateway hoặc middleware, đếm theo user, API key hoặc IP.
Thuật toán:
- Fixed window: đơn giản nhưng bị dồn request ở ranh giới hai cửa sổ.
- Sliding window (log hoặc counter): mượt hơn, tốn bộ nhớ hơn.
- Token bucket: cho phép burst ngắn trong giới hạn tốc độ trung bình, được dùng phổ biến.
Khi chạy nhiều instance, bộ đếm phải dùng chung, thường là Redis. Thao tác kiểm tra và tăng phải atomic (
INCRkèmEXPIRE, hoặc Lua script).Trả về HTTP
429kèm headerRetry-After.Người phỏng vấn muốn nghe: bạn quyết định được khi Redis lỗi thì cho qua (fail-open) hay chặn (fail-closed) và giải thích lý do, đồng thời biết giới hạn riêng cho endpoint đắt như đăng nhập, gửi OTP.
04Khi nào bạn chọn serverless (Lambda, Azure Functions, Cloud Run) thay vì container hay VM?Cloud (AWS, Azure, GCP)
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi Cloud (AWS, Azure, GCP) →Serverless hợp với tải không đều, xử lý theo sự kiện, đội nhỏ không muốn vận hành server; trả tiền theo lượng dùng.
Hợp:
- Xử lý file khi upload, webhook, cron job, API lưu lượng thấp hoặc thất thường.
Cân nhắc:
- Cold start làm tăng độ trễ request đầu.
- Giới hạn thời gian chạy, bộ nhớ, kích thước gói.
- Tải cao và đều thì container/VM thường rẻ hơn.
- Kết nối DB: nhiều instance mở nhiều connection, cần connection pooler hoặc proxy.
- Khó debug và test cục bộ hơn.
Người phỏng vấn muốn nghe: quyết định dựa trên đặc điểm tải và chi phí, không chọn vì "đang hot".
05Load balancer tầng 4 và tầng 7 khác nhau thế nào? Khi nào dùng loại nào?Cloud (AWS, Azure, GCP)
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi Cloud (AWS, Azure, GCP) →Load balancer tầng 4 phân phối theo IP/port (TCP/UDP), không đọc nội dung; tầng 7 hiểu HTTP nên định tuyến được theo path, host, header.
- L7 (ALB, Application Gateway, HTTP(S) LB): định tuyến
/apivà/webtới các nhóm khác nhau, kết thúc TLS, gắn WAF, hợp web/API. - L4 (NLB, Azure Load Balancer): độ trễ thấp, thông lượng cao, giao thức không phải HTTP (game, MQTT, DB proxy), cần IP tĩnh.
- Cả hai đều có health check để loại máy hỏng.
Hay sai: health check trỏ vào trang nặng hoặc phụ thuộc DB, khiến LB loại hết máy khi DB chậm.
- L7 (ALB, Application Gateway, HTTP(S) LB): định tuyến
06Hallucination của LLM là gì? Bạn giảm thiểu nó trong sản phẩm thế nào?AI / Machine Learning
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi AI / Machine Learning →Hallucination là khi mô hình sinh ra nội dung nghe hợp lý nhưng sai hoặc không có căn cứ. Không loại bỏ hoàn toàn được, chỉ giảm và kiểm soát.
- Cung cấp ngữ cảnh đúng qua RAG, yêu cầu chỉ trả lời dựa trên nguồn và trích dẫn.
- Cho phép và khuyến khích trả lời "không đủ thông tin".
- Dùng đầu ra có cấu trúc (JSON schema) và kiểm tra hợp lệ bằng code.
- Với số liệu, tra cứu hoặc tính toán qua tool/API thay vì để mô hình tự nhớ.
- Kiểm tra sau sinh: đối chiếu câu trả lời với nguồn.
- Thiết kế UX hiển thị nguồn; tác vụ rủi ro cao có người duyệt.
Người phỏng vấn muốn nghe: đo tỷ lệ hallucination bằng bộ đánh giá, không chỉ dựa vào cảm giác.
07Một service phụ thuộc bị chậm hoặc chết. Làm sao để không kéo sập cả hệ thống?System Design & Kiến trúc · Senior
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi System Design & Kiến trúc →Cô lập lỗi để sự cố của một phụ thuộc không lan ra toàn hệ thống (cascading failure).
- Timeout cho mọi lời gọi mạng. Thiếu timeout là nguyên nhân hàng đầu làm cạn thread hoặc connection.
- Retry có giới hạn, exponential backoff kèm jitter, và chỉ retry thao tác idempotent.
- Circuit breaker: lỗi vượt ngưỡng thì "ngắt mạch", trả lỗi nhanh trong một thời gian, sau đó thử lại dần (half-open).
- Bulkhead: tách pool thread hoặc connection theo từng phụ thuộc.
- Fallback / graceful degradation: trả dữ liệu cache, ẩn tính năng phụ thay vì lỗi cả trang.
- Load shedding: từ chối bớt request khi quá tải để bảo vệ phần còn lại.
Hay sai: retry ở nhiều tầng cùng lúc, số request nhân lên theo cấp số và làm phụ thuộc đang yếu chết hẳn (retry storm).
08Làm sao đảm bảo nhất quán dữ liệu giữa nhiều microservice khi không có transaction chung?System Design & Kiến trúc · Senior
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi System Design & Kiến trúc →Tránh two-phase commit giữa các service; thay vào đó dùng Saga kết hợp Outbox pattern.
- Saga: chuỗi transaction cục bộ, mỗi bước có hành động bù trừ nếu bước sau thất bại (vd. đặt hàng → giữ tồn kho → thanh toán; thanh toán lỗi thì hoàn tồn kho, huỷ đơn). Có hai kiểu: choreography (các service phản ứng theo event) và orchestration (một service điều phối, dễ theo dõi hơn khi luồng dài).
- Transactional outbox: ghi thay đổi nghiệp vụ và event vào bảng outbox trong cùng một transaction DB, sau đó tiến trình riêng hoặc CDC đẩy event lên broker. Cách này tránh tình huống DB đã lưu mà event bị mất.
- Consumer phải idempotent (lưu id message đã xử lý) vì event có thể đến nhiều lần.
Người phỏng vấn muốn nghe: bạn chấp nhận eventual consistency và thiết kế trạng thái trung gian rõ ràng cho người dùng, vd. đơn ở trạng thái "đang xử lý".
09Have you worked with foreign clients or teams in different time zones? How did it go?Phỏng vấn tiếng Anh
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi Phỏng vấn tiếng Anh →"Yes, for the last two years I've worked with a client in Europe, so we only had about three overlapping hours a day. To make the most of that time, we kept a short daily call and I prepared questions in advance. For everything else, I wrote clear updates in Jira and Slack so they could reply when they started their day. This helped us avoid waiting a whole day for answers."
Mẹo: nhấn vào cách bạn giao tiếp chủ động và viết rõ ràng. Dùng "overlapping hours", "asynchronous communication", "I kept them updated". Tránh nói "I have worked with them since 2 years", đúng là "for two years".
10Bạn hãy giới thiệu ngắn về bản thân.Câu hỏi hành vi & văn hoá
Gợi ý trả lời
Ôn thêm câu hỏi Câu hỏi hành vi & văn hoá →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.
Bạn đã phỏng vấn ở Simpson Strong-Tie Vietnam?
Kể lại các vòng và câu hỏi đã gặp (ẩn danh) để người sau ôn đúng trọng tâm.
Chia sẻ kinh nghiệm phỏng vấn