NGINX cho 1,000,000++ TPS do một người phỏng vấn tại NAVER chia sẻ

Giới hạn của LLM? Chúng tôi sẽ chia sẻ cách giải quyết vấn đề thực tiễn dựa trên những thử nghiệm, sai lầm và bí quyết vận hành RAG trong thực tế tại Thung lũng Silicon.

Bạn biết về framework AI agent nhưng thấy khó hiểu nguyên lý và áp dụng vào thực tế, đúng không? Chúng tôi sẽ chia sẻ từ những nguyên lý cốt lõi đến cách ứng dụng thực tiễn, dựa trên bí quyết trực tiếp trải nghiệm tại Thung lũng Silicon.

Đây là khóa học giúp bạn trang bị năng lực sử dụng PostgreSQL cần thiết trong thời đại AI từ góc nhìn thực tiễn, vượt xa việc chỉ sử dụng cơ sở dữ liệu ở mức CRUD đơn giản. Dựa trên kinh nghiệm phát triển AI tại Thung lũng Silicon, khóa học hướng dẫn từng bước cách thiết kế và ứng dụng JSON, chỉ mục, giao dịch, pgvector trong các dịch vụ thực tế, đồng thời giúp bạn học cách giải quyết các vấn đề về cấu trúc dữ liệu phức tạp và hiệu suất.

Tìm hiểu các kỹ thuật giao tiếp RPC nhằm tối đa hóa hiệu suất trong môi trường MSA (Microservice Architecture) quy mô lớn. Không chỉ dừng lại ở việc thực hành gRPC đơn giản, bạn sẽ học cách triển khai giao tiếp giữa các dịch vụ một cách ổn định và hiệu quả trong môi trường vận hành thực tế, nơi hàng trăm microservice hoạt động đồng thời. Nội dung tập trung vào thực tiễn, bao gồm cách viết cú pháp Protocol Buffers (proto) dựa trên Golang, tự động tạo mã và triển khai dịch vụ, cấu trúc của gRPC, những ưu điểm so với RPC truyền thống, cũng như các chiến lược tối ưu hóa hiệu suất. Để cả người không chuyên và người mới bắt đầu phát triển máy chủ đều có thể dễ dàng tiếp cận, khóa học sẽ giải thích từng bước từ khái niệm RPC đến nguyên lý hoạt động bên trong của gRPC, giúp bạn hình thành năng lực thực tiễn có thể áp dụng ngay vào các dịch vụ thực tế.

Hầu hết các nhà phát triển khi nói về xử lý dữ liệu vẫn chỉ dừng lại ở Batch và CronJob. Tuy nhiên, trong môi trường dịch vụ thực tế, dữ liệu liên tục được tạo ra, và nếu không thể xử lý ngay luồng dữ liệu đó, hệ thống sẽ dẫn đến các vấn đề về độ trễ, nút thắt cổ chai và tính nhất quán. Bản thân tôi cũng đã nhiều lần trực tiếp đối mặt với các vấn đề về đề xuất theo thời gian thực, đồng bộ hóa trạng thái và độ trễ sự kiện trong môi trường có lưu lượng truy cập lớn, đồng thời không ngừng tự hỏi: “Liệu xử lý việc này bằng batch có thực sự phù hợp không?”. Khóa học này bắt đầu từ chính câu hỏi đó. Thông qua Apache Flink, khóa học trình bày dưới góc nhìn thực tiễn cách thực hiện phép tính ngay tại thời điểm dữ liệu đang luân chuyển, quản lý trạng thái một cách an toàn và tạo ra kết quả chính xác dựa trên Event Time. Đây không chỉ là phần giải thích lý thuyết đơn thuần, mà còn giúp bạn hiểu rõ cách một hệ thống xử lý luồng dữ liệu theo thời gian thực được thiết kế và vận hành thông qua mã nguồn và cấu trúc thực tế. Đối với những ai còn cảm thấy xử lý thời gian thực khá mơ hồ, hoặc tò mò về thế giới phía sau messaging, khóa học này chắc chắn sẽ đưa ra một định hướng rõ ràng.

Học từng bước từ cách sử dụng MySQL cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao cần thiết trong môi trường dịch vụ thực tế. Ngoài ra, khóa học còn đề cập đến nhiều chủ đề đa dạng như kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu dựa trên các trường hợp và dữ liệu thực tiễn, đánh giá tính hiệu quả của việc thiết kế Foreign Key, phân tích DDL schema của Google Calendar, các nguyên tắc thiết kế DDL hiện đại, qua đó giúp học viên chuyên sâu về cách tận dụng MySQL không chỉ như một cơ sở dữ liệu đơn thuần mà còn như một thành phần cốt lõi của hệ thống.

Xây dựng cụm Kafka bằng Spring Boot 3.x + Kotlin và phát triển hệ thống xử lý đơn hàng có khả năng mở rộng, hỗ trợ truyền phát sự kiện theo thời gian thực bằng cách sử dụng CDC PostgreSQL, Debezium Connect và lược đồ Apache Avro.

Nội dung này được tạo ra nhằm giải quyết vấn đề “không biết phải bắt đầu học Kubernetes từ đâu và như thế nào”. Dựa trên kinh nghiệm thực tế khi vận hành hạ tầng tài chính, nội dung được cấu trúc để người học có thể hiểu thông qua việc theo sát quy trình xây dựng và vận hành thực tế thay vì chỉ là lý thuyết đơn thuần. Thông qua quá trình học tập từ mối quan hệ với Docker, đến YAML, Pod, Deployment và Service, người học sẽ lĩnh hội được Kubernetes không chỉ dừng lại ở mức “khái niệm” mà là một “kỹ năng có thể sử dụng được”.

Học tập một cách hệ thống từ các khái niệm cơ bản đến ứng dụng thực tế của Cassandra, cơ sở dữ liệu NoSQL phân tán. Thông qua lý thuyết và thực hành tập trung vào thực tiễn như mô hình hóa dữ liệu, tối ưu hóa truy vấn và cấu hình cụm (cluster), bạn sẽ nâng cao năng lực xử lý dữ liệu lớn. Ngay cả khi chưa có kinh nghiệm về cơ sở dữ liệu, bạn vẫn có thể phát triển thành chuyên gia Cassandra dựa trên bí quyết của các nhà phát triển đang làm việc tại Thung lũng Silicon.

Khi chỉnh sửa tài liệu Swagger, khớp đặc tả API và liên tục trao đổi với phía frontend, bạn sẽ nảy sinh suy nghĩ: "Tại sao mình cứ phải làm đi làm lại cùng một việc thế này?". Bản thân tôi cũng từng cảm thấy bế tắc tương tự trong công việc thực tế, và thông qua quá trình đó, tôi đã tìm hiểu sâu về GraphQL và bắt đầu quan tâm đến phương pháp thiết kế lấy dữ liệu làm trung tâm. Khóa học này không chỉ dừng lại ở cú pháp GraphQL đơn thuần, mà còn đi sâu vào việc nó ra đời để giải quyết vấn đề gì trong các dịch vụ thực tế, cùng những trăn trở thực tiễn như cấu trúc Resolver, vấn đề N+1 và Federation. Tôi đã xây dựng nội dung sao cho bạn có thể giảm thiểu chi phí giao tiếp giữa các nhà phát triển và nắm bắt một cách tự nhiên quy trình thiết kế cấu trúc API linh hoạt hơn.

Vấn đề lớn nhất khi vận hành một hệ thống batch xử lý hơn hàng triệu dữ liệu chính là sự suy giảm hiệu năng và khó khăn trong việc phục hồi khi xảy ra lỗi. Những vấn đề này không thể được giải quyết bằng các vòng lặp đơn giản hay thiết kế sai lầm. Dựa trên kinh nghiệm xử lý dữ liệu lớn một cách ổn định trong môi trường dịch vụ thực tế, khóa học này sẽ giúp bạn hiểu rõ cấu trúc và nguyên lý hoạt động của Spring Batch, từ đó truyền tải phương pháp thiết kế đảm bảo cả hiệu năng lẫn tính ổn định. Vượt xa việc giải thích các tính năng đơn thuần, khóa học giúp bạn nâng cao khả năng giải quyết vấn đề cốt lõi trong xử lý dữ liệu thông qua kiến trúc batch có thể áp dụng ngay vào thực tế công việc.

Đây là khóa học dành cho những nhà phát triển đang tìm kiếm giải pháp căn bản trong môi trường mà phản hồi chậm dần khi lưu lượng truy cập tăng lên, thread pool nhanh chóng bị cạn kiệt và tình trạng nghẽn cổ chai trở nên nghiêm trọng khi các lượt gọi API bên ngoài tăng cao. Khóa học giúp bạn nhìn nhận vấn đề từ góc độ thay đổi cấu trúc thay vì chỉ đơn thuần là mở rộng máy chủ. Thông qua khóa học này, trước tiên bạn sẽ hiểu được những hạn chế của mô hình Thread per Request truyền thống trong Spring MVC. Bạn sẽ xác định ở cấp độ mã nguồn lý do tại sao CPU vẫn còn trống nhưng hiệu suất xử lý không tăng lên, và cách thức Blocking I/O thực sự chiếm dụng tài nguyên hệ thống như thế nào. Tiếp theo, bạn sẽ học về khái niệm và đặc tả chuẩn của Reactive Streams, đồng thời nắm vững cách xử lý luồng dữ liệu bằng Mono và Flux của Reactor. Không chỉ dừng lại ở cách sử dụng đơn thuần, bạn sẽ được trải nghiệm thực tế cách luồng dữ liệu bắt đầu, được tiêu thụ và cách điều chỉnh lưu lượng xử lý. Đặc biệt, bạn cũng sẽ trực tiếp triển khai phương thức thiết kế sử dụng Back Pressure để ngăn ngừa lỗi OOM (Out Of Memory) hoặc quá tải. Ngoài ra, bạn sẽ hiểu về cấu trúc xử lý dựa trên Event Loop của Spring WebFlux và tiến hành thực hành so sánh cách Non-Blocking I/O hoạt động trong quá trình xử lý yêu cầu thực tế. Bằng cách đặt MVC và WebFlux cạnh nhau để xác nhận sự khác biệt về cấu trúc, bạn cũng sẽ đúc kết được tiêu chí đánh giá khi nào nên lựa chọn Reactive. Khóa học không chỉ dừng lại ở mức độ "học về bất đồng bộ". Bạn sẽ học được cách xử lý nhiều yêu cầu hơn với ít thread hơn, cách duy trì luồng ổn định trong môi trường phụ thuộc nhiều vào API bên ngoài, và tư duy thiết kế để đảm bảo hiệu suất xử lý trong môi trường có tính đồng thời cao.

Khóa học này không chỉ dừng lại ở việc hướng dẫn cách sử dụng Docker như một công cụ đơn thuần, mà được truyền tải dưới góc nhìn giải quyết những trăn trở và vấn đề thực tế phát sinh trong công việc. Từ những lỗi không thể dự đoán do sự khác biệt giữa môi trường phát triển và môi trường vận hành, những sai sót trong thiết lập do khái niệm về Image và Container còn mơ hồ, cho đến nỗi lo lắng về việc "phải biết đến mức nào mới có thể áp dụng vào thực tế" — tất cả sẽ được giải thích dựa trên kinh nghiệm trực tiếp từ việc vận hành hạ tầng tài chính trong ngành. Thay vì chỉ liệt kê các câu lệnh, khóa học tập trung vào các ví dụ thực tế về lý do tại sao cấu trúc này lại cần thiết, cách thiết kế Image như thế nào để dễ dàng bảo trì, và cách quản lý Container ra sao để vận hành dịch vụ ổn định. Đặc biệt, với việc chú trọng vào thực hành hơn là lý thuyết, khóa học tập trung vào việc nâng cao năng lực của học viên từ mức "biết dùng" lên mức "hiểu dưới góc độ vận hành" thông qua việc trực tiếp quan sát và thực hiện. Đây là khóa học đưa ra những tiêu chuẩn và định hướng thực tiễn cho những người mới bắt đầu tiếp cận Docker, những người đã từng sử dụng nhưng chưa nắm vững khái niệm, và những nhà phát triển muốn nâng tầm tư duy về hạ tầng của mình.

Đây là khóa học Redis được xây dựng cùng các nhà phỏng vấn hiện đang làm việc tại Kakao. Khóa học bao gồm thực hành các cấu trúc dữ liệu từ String đến Sorted Set, cùng việc cấu hình Sentinel và Cluster, giúp bạn xây dựng cơ sở lập luận thiết kế có thể áp dụng trong phỏng vấn và công việc thực tế.

Khóa học này được tạo ra nhằm giải quyết vấn đề mà nhiều người gặp phải trong quá trình chuẩn bị xin việc lập trình viên: "Đã học qua CS (Khoa học máy tính) và Cấu trúc dữ liệu nhưng lại lúng túng không nói nên lời khi phỏng vấn". Qua quá trình trực tiếp phỏng vấn tại các công ty như Naver, Kakao, Toss, tôi nhận thấy rằng đa số ứng viên tuy có học thuộc lòng các khái niệm, nhưng lại không giải thích được tại sao khái niệm đó lại cần thiết và chúng được ứng dụng như thế nào trong tình huống thực tế. Khóa học này không dạy cách học vẹt đơn thuần, mà sẽ giúp bạn hiểu rõ ý đồ câu hỏi của người phỏng vấn và cách trả lời thuyết phục hơn cho cùng một câu hỏi. Tất cả các chủ đề từ OSI 7 lớp, Cấu trúc dữ liệu cho đến Coding Test đều được tập trung khai thác xoay quanh các khía cạnh: Tại sao phải biết? Khi nào thì dùng? Và phải trả lời thế nào trong buổi phỏng vấn để nhận được đánh giá cao? Đây là khóa học dành cho những ai muốn trở thành một lập trình viên có khả năng giải thích kiến thức bằng ngôn ngữ của chính mình, thay vì chỉ đưa ra những câu trả lời rập khuôn giống như bao người khác.

Khi phát triển backend, sẽ có lúc bạn bắt đầu trăn trở về những vấn đề như thế này. Khi số lượng dịch vụ tăng lên và lưu lượng truy cập ngày càng lớn, sẽ đến lúc chỉ sử dụng giao tiếp REST đơn giản cùng cấu trúc CRUD không còn đáp ứng được nữa. Tôi cũng từng gặp phải vấn đề tương tự trong thực tế và đã trải qua nhiều lần thử nghiệm, sai lầm khi phải cân bằng giữa hiệu năng và độ phức tạp của cấu trúc. Giải pháp tôi lựa chọn trong quá trình đó chính là NATS. Cấu hình đơn giản dựa trên một binary duy nhất, hiệu năng có độ trễ cực thấp tính bằng micro giây, cùng việc cung cấp vừa đủ những tính năng thiết yếu trong thực tế—từ Pub/Sub, Queue Group cho đến JetStream—khiến NATS trở thành một lựa chọn rất thực tế trong môi trường dịch vụ thực tế. Khóa học này không đơn thuần là khóa học liệt kê các tính năng của NATS. Dựa trên những vấn đề tôi từng gặp trong công việc, tôi sẽ giải thích bằng code và luồng xử lý về việc đã lựa chọn NATS trong tình huống nào, vì sao lại lựa chọn, cũng như đã thiết kế cấu trúc ra sao. Đây là khóa học giúp mọi người—từ những người mới làm quen với hệ thống messaging, các lập trình viên backend đang chuẩn bị xin việc, cho đến những lập trình viên senior đang suy nghĩ về một kiến trúc tốt hơn—hiểu về hệ thống phân tán và phát triển lên một tầm cao mới.

Khóa học này trình bày kiến trúc microservice và môi trường phân tán không chỉ như một danh sách các công nghệ, mà dưới góc nhìn “thiết kế” được yêu cầu trong công việc thực tế và các buổi phỏng vấn. Bắt đầu từ sự khác biệt giữa kiến trúc nguyên khối và MSA, khóa học lần lượt đi qua chiến lược chuyển đổi từng bước, kiến trúc nguyên khối được mô-đun hóa, kiến trúc sạch và kiến trúc hình lục giác, đồng thời giải thích rõ vì sao mỗi lựa chọn là cần thiết cũng như những đánh đổi đi kèm. Thông qua các bài thực hành, học viên có thể trực tiếp kiểm chứng mục đích của cấu trúc, đồng thời học về những vấn đề cốt lõi tất yếu gặp phải trong môi trường phân tán, chẳng hạn như tính nhất quán dữ liệu, giao dịch, giao tiếp giữa các dịch vụ và ứng phó với sự cố, qua những kịch bản thực tế. Được xây dựng dựa trên các câu hỏi và góc nhìn thực tế của người phỏng vấn Kakao, khóa học không chỉ hướng đến việc tiếp thu kiến thức đơn thuần mà còn giúp nâng cao một bước cách tư duy khi nhìn nhận các hệ thống phân tán.

Khóa học tập trung vào thực hành về kỹ thuật quản lý giao dịch SAGA để duy trì tính nhất quán của dữ liệu trong môi trường phân tán. Bạn sẽ xây dựng 3 microservices bằng Spring Boot và Docker, đồng thời triển khai hai mô hình Orchestration và Choreography với Kafka và MySQL. Thông qua khóa học này, bạn có thể nắm vững các khái niệm cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế như nguyên lý hoạt động của giao dịch phân tán, thiết kế giao dịch bù (compensating transaction) và xử lý phục hồi sau sự cố.

Trong môi trường kiến trúc microservice (MSA), bạn sẽ học quy trình xây dựng Observability thiết yếu từ cơ bản đến thực tiễn. Thông qua các bài thực hành từng bước, bạn sẽ làm quen với việc thu thập dữ liệu theo tiêu chuẩn bằng OpenTelemetry, lưu trữ và tìm kiếm trace bằng Grafana Tempo, cũng như trực quan hóa bằng TraceQL. Bạn sẽ học cách theo dõi luồng dịch vụ thông qua tracing phân tán, xác định các điểm nghẽn và phân tích nguyên nhân sự cố.

Học quy trình xây dựng đường ống dữ liệu bằng Apache Airflow từ cơ bản đến thực hành. Bạn sẽ hiểu các khái niệm cốt lõi và kiến trúc của Airflow, đồng thời thông qua thực hành, nắm vững các mẫu thiết kế nâng cao thường được sử dụng trong thực tế như DAG động, xử lý song song, xử lý phân tán và Custom Operator. Bạn sẽ thiết lập môi trường thực hành bằng Python và Docker, đồng thời phát triển năng lực thực tiễn để thiết kế và vận hành các workflow thực tế.