Sr Backend Engineer (Blockchain, Crypto Exchange)

IoC container của Spring tạo và quản lý các bean, rồi "tiêm" phụ thuộc vào class cần dùng, thay vì class tự new. Nhờ vậy code ít phụ thuộc cứng, dễ thay implementation và dễ test.

Constructor injection được khuyên dùng vì:

• Field có thể là final, object luôn ở trạng thái đầy đủ sau khi tạo.
• Test unit không cần Spring: chỉ cần new OrderService(mockRepo).
• Constructor quá nhiều tham số là dấu hiệu class đang ôm nhiều việc.
• Class chỉ có một constructor thì không cần ghi @Autowired.

Nên nói thêm về scope: mặc định bean là singleton (một instance cho cả context), ngoài ra có prototype, request, session.

Hay sai: để state thay đổi được (ví dụ biến đếm, list) trong bean singleton. Nhiều request chạy song song sẽ dùng chung và gây race condition.

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.

Cả bốn đều chạy nhiều Promise song song, khác nhau ở cách kết thúc:

• all: chờ tất cả thành công; một cái lỗi là reject ngay.
• allSettled: chờ tất cả xong, trả về trạng thái từng cái; không bao giờ reject.
• race: lấy kết quả (thành công hay lỗi) của cái xong đầu tiên; hay dùng để đặt timeout.
• any: lấy cái thành công đầu tiên; chỉ reject khi tất cả đều lỗi.

try {
  const [user, orders] = await Promise.all([getUser(id), getOrders(id)]);
} catch (err) {
  showError(err);
}

Hay sai: await lần lượt trong vòng lặp các request không phụ thuộc nhau, khiến tổng thời gian cộng dồn. Ngược lại, gọi Promise.all với hàng nghìn request cùng lúc có thể làm quá tải server; khi đó cần giới hạn số request đồng thời.

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).

Tác vụ CPU chạy trên main thread sẽ chặn event loop, nên mọi request khác phải chờ. Có vài hướng:

• worker_threads: chạy tính toán ở thread khác trong cùng process. Nên dùng một pool worker (ví dụ thư viện Piscina) thay vì tạo worker mới cho mỗi request.
• Hàng đợi công việc: API chỉ nhận yêu cầu, đẩy job vào queue (BullMQ trên Redis, RabbitMQ), trả về 202 kèm mã job; worker riêng xử lý, client hỏi lại trạng thái hoặc nhận thông báo.
• Tách service: nếu việc nặng là trọng tâm, viết bằng ngôn ngữ phù hợp hơn hoặc dùng dịch vụ chuyên dụng.

cluster hay PM2 chạy nhiều process giúp tận dụng nhiều core, nhưng không giải quyết việc một request nặng chặn process của nó.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn đo được độ trễ event loop (perf_hooks.monitorEventLoopDelay) để phát hiện vấn đề này.

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.

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).

Cho thấy bạn tách góp ý khỏi cảm xúc cá nhân và biến nó thành hành động.

• Lắng nghe hết, hỏi lại để hiểu ví dụ cụ thể và kỳ vọng.
• Cảm ơn, kể cả khi chưa đồng ý hoàn toàn; nếu có góc nhìn khác, trao đổi bằng thông tin, không phòng thủ.
• Lên kế hoạch cải thiện và chủ động xin phản hồi lại sau một thời gian.

Câu mẫu: "Có lần lead góp ý code review của em quá dài, khó review. Lúc đầu em hơi chột dạ, nhưng em hỏi anh muốn chia thế nào cho dễ. Từ đó em tách pull request nhỏ theo từng thay đổi, thời gian review của team giảm hẳn và em cũng ít bị yêu cầu sửa lại hơn."

Hay sai: nói "em luôn vui vẻ đón nhận mọi góp ý" mà không có ví dụ.