40 câu hỏi phỏng vấn Kafka và câu trả lời hàng đầu (2025)

Bạn đang chuẩn bị cho buổi phỏng vấn Kafka? Đã đến lúc trau dồi kiến thức về hệ thống phân tán và truyền tải thông điệp. Việc chuẩn bị cho buổi phỏng vấn Kafka không chỉ thể hiện kiến thức mà còn cả khả năng giải quyết vấn đề và giao tiếp của bạn. (30 từ)

Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Kafka vô cùng rộng mở, với các chuyên gia tận dụng kinh nghiệm kỹ thuật, kinh nghiệm chuyên môn và chuyên môn sâu trong lĩnh vực. Dù bạn là sinh viên mới ra trường, trung cấp hay cao cấp, việc phân tích kỹ năng, giải đáp những câu hỏi và câu trả lời hóc búa, cũng như thể hiện chuyên môn kỹ thuật có thể giúp bạn nổi bật. Quản lý, trưởng nhóm và cao cấp coi trọng kinh nghiệm cơ bản và bộ kỹ năng nâng cao. (50 từ)

Dựa trên những hiểu biết sâu sắc từ hơn 65 chuyên gia tuyển dụng và lãnh đạo kỹ thuật trong nhiều ngành, tài liệu hướng dẫn này bao quát các lĩnh vực từ phổ biến đến nâng cao với độ tin cậy và uy tín cao. Tài liệu phản ánh phản hồi từ nhiều nhà quản lý và trưởng nhóm khác nhau. (30 từ)

Những câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn Kafka hàng đầu

1) Apache Kafka là gì và tại sao nó lại quan trọng trong các hệ thống dữ liệu hiện đại?

Apache Kafka là một nền tảng phát trực tuyến sự kiện phân tán được thiết kế để xử lý các đường ống dữ liệu thông lượng cao, chịu lỗi và thời gian thực. Không giống như các hệ thống nhắn tin truyền thống, Kafka được tối ưu hóa về khả năng mở rộng và độ bền, lưu trữ các sự kiện trong nhật ký phân tán mà người dùng có thể xem lại khi cần. Khả năng này đặc biệt hữu ích cho các tổ chức yêu cầu phân tích, giám sát hoặc kiến trúc hướng sự kiện theo thời gian thực.

Ví dụ: Nền tảng bán lẻ sử dụng Kafka để ghi lại lượt nhấp chuột của khách hàng theo thời gian thực, cho phép đưa ra đề xuất ngay lập tức và điều chỉnh giá linh hoạt.

👉 Tải xuống PDF miễn phí: Câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn Kafka

2) Giải thích những đặc điểm chính của kiến trúc Kafka.

Kiến trúc của Kafka được xây dựng xung quanh bốn thành phần cơ bản: Producer, Broker, Topic (có Phân vùng) và Consumer. Producer xuất bản dữ liệu, broker lưu trữ dữ liệu đáng tin cậy trên các phân vùng, và consumer đăng ký theo chủ đề. Kafka đảm bảo tính năng sao chép và đồng bộ hóa leader-follower để duy trì tính khả dụng của dữ liệu ngay cả khi broker gặp sự cố.

Các đặc điểm chính bao gồm: khả năng mở rộng theo chiều ngang, độ bền thông qua nhật ký cam kết và truyền phát thông lượng cao.

Ví dụ: Trong hệ thống phát hiện gian lận của ngân hàng, các phân vùng cho phép xử lý song song hàng triệu giao dịch mỗi giây.

3) Kafka khác với hàng đợi tin nhắn truyền thống như thế nào?

Hàng đợi tin nhắn truyền thống thường đẩy tin nhắn trực tiếp đến người dùng, nơi tin nhắn sẽ bị xóa sau khi được sử dụng. Tuy nhiên, Kafka lưu giữ dữ liệu trong một khoảng thời gian có thể cấu hình, cho phép nhiều người dùng đọc cùng một sự kiện một cách độc lập. Điều này tạo ra sự linh hoạt cho việc kiểm tra, phát lại hoặc xử lý lại sự kiện.

Hệ số	Kafka	Hàng đợi truyền thống
Kho lưu trữ	Nhật ký liên tục (có thể cấu hình lưu giữ)	Đã xóa sau khi tiêu thụ
khả năng mở rộng	có thể mở rộng theo chiều ngang	Chia tỷ lệ hạn chế
Trường hợp sử dụng	Phát trực tuyến, tìm nguồn sự kiện, phân tích thời gian thực	Sự tách rời đơn giản giữa nhà sản xuất và người tiêu dùng

4) Kafka được sử dụng phổ biến nhất ở đâu trong các tình huống thực tế?

Kafka được sử dụng rộng rãi cho việc tổng hợp nhật ký, giám sát thời gian thực, tìm nguồn sự kiện, xử lý luồng và làm nền tảng cho giao tiếp vi dịch vụ. Nó mang lại lợi thế trong các tình huống mà hệ thống phải mở rộng theo chiều ngang và hỗ trợ nhiều người dùng khác nhau.

Ví dụ: LinkedIn ban đầu xây dựng Kafka để xử lý việc theo dõi hoạt động của người dùng, tạo ra hàng tỷ sự kiện mỗi ngày để phân tích và cá nhân hóa.

5) Những loại dữ liệu nào có thể được truyền phát bằng Kafka?

Kafka có thể truyền phát hầu như mọi loại dữ liệu, bao gồm nhật ký ứng dụng, số liệu, sự kiện hoạt động của người dùng, giao dịch tài chính và tín hiệu cảm biến IoT. Dữ liệu thường được tuần tự hóa bằng các định dạng như JSON, Avro hoặc Protobuf.

Ví dụ: Một công ty hậu cần truyền dữ liệu từ xa về xe tải IoT vào Kafka để tối ưu hóa tuyến đường theo thời gian thực.

6) Giải thích vòng đời của một thông điệp Kafka.

Vòng đời của một thông điệp bắt đầu khi nhà sản xuất (producer) xuất bản nó lên một chủ đề, tại đó nó được thêm vào một phân vùng. Broker sẽ lưu trữ dữ liệu, sao chép nó trên nhiều nút và chỉ định người lãnh đạo chịu lỗi. Sau đó, người dùng (consumer) sẽ thăm dò thông điệp, xác định các cam kết bù trừ và xử lý chúng. Cuối cùng, thông điệp có thể hết hạn sau thời gian lưu giữ đã được cấu hình.

Ví dụ: Trong hệ thống thanh toán, vòng đời bao gồm việc tiếp nhận sự kiện thanh toán, sao chép để đảm bảo độ bền và xử lý bằng dịch vụ phát hiện gian lận và sổ cái.

7) Những yếu tố nào ảnh hưởng đến hiệu suất và thông lượng của Kafka?

Hiệu suất bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố:

Kích thước lô và thời gian lưu trữ: Các lô hàng lớn hơn sẽ giảm chi phí chung.
Các loại nén (ví dụ: Snappy, GZIP): Giảm tải mạng.
Yếu tố sao chép: Tốc độ sao chép cao hơn làm tăng độ bền nhưng lại tăng độ trễ.
Chiến lược phân vùng: Nhiều phân vùng hơn sẽ cải thiện tính song song.

Ví dụ: Hệ thống xử lý 500k tin nhắn mỗi giây, tối ưu hóa thông lượng bằng cách tăng phân vùng và kích hoạt nén Snappy.

8) Phân vùng hoạt động như thế nào và tại sao nó lại có lợi?

Phân vùng phân phối dữ liệu trên nhiều broker, cho phép song song hóa, mở rộng quy mô và cân bằng tải. Mỗi phân vùng là một nhật ký được sắp xếp, và người dùng có thể đọc dữ liệu từ các phân vùng khác nhau cùng lúc.

Ưu điểm: Thông lượng cao, khả năng cô lập lỗi tốt hơn và xử lý song song.

Ví dụ: Một trang web thương mại điện tử sẽ phân vùng theo ID khách hàng để đảm bảo tính nhất quán của đơn hàng cho từng khách hàng.

9) Giải thích vai trò của Zookeeper trong Kafka.

Theo truyền thống, Zookeeper chịu trách nhiệm điều phối cụm, bầu chọn người dẫn đầu và quản lý cấu hình. Tuy nhiên, với các phiên bản Kafka gần đây, chế độ KRaft đang được giới thiệu để loại bỏ Zookeeper, giúp đơn giản hóa việc triển khai.

Nhược điểm của Zookeeper: Thêm chi phí hoạt động.

Ví dụ: Trong các cụm cũ hơn, quyền lãnh đạo môi giới được quản lý bởi Zookeeper, nhưng các cụm mới hơn hỗ trợ KRaft sẽ xử lý việc này một cách tự nhiên.

10) Kafka có thể hoạt động mà không cần Zookeeper không?

Có, Kafka có thể hoạt động mà không cần Zookeeper kể từ phiên bản 2.8 theo chế độ KRaft. Chế độ mới này hợp nhất việc quản lý siêu dữ liệu cụm trong chính Kafka, cải thiện độ tin cậy và giảm thiểu sự phụ thuộc. Các tổ chức chuyển sang chế độ KRaft sẽ có được quy trình triển khai đơn giản hơn và ít bộ phận chuyển động bên ngoài hơn.

Ví dụ: Các triển khai Kafka gốc đám mây trên Kubernetes ngày càng áp dụng KRaft để tăng khả năng phục hồi.

11) Nhà sản xuất gửi dữ liệu tới Kafka bằng cách nào?

Các nhà sản xuất ghi dữ liệu vào các chủ đề bằng cách chỉ định khóa (để xác định vị trí phân vùng) hoặc để chúng rỗng (vòng tròn). Họ kiểm soát độ tin cậy thông qua các chế độ xác nhận:

acks=0: Bắn và quên
acks=1: Chờ sự thừa nhận của người lãnh đạo
acks=tất cả: Chờ tất cả các bản sao đồng bộ

Ví dụ: Một hệ thống tài chính sử dụng acks=all để đảm bảo sự kiện được bền vững.

12) Sự khác biệt giữa nhóm người tiêu dùng và người tiêu dùng cá nhân là gì?

Người dùng có thể hoạt động riêng lẻ hoặc trong các nhóm người dùng. Nhóm người dùng đảm bảo các phân vùng được phân phối giữa nhiều người dùng, cho phép khả năng mở rộng theo chiều ngang. Không giống như một người dùng duy nhất, nhóm người dùng đảm bảo xử lý song song trong khi vẫn duy trì thứ tự phân vùng.

Ví dụ: Ứng dụng phát hiện gian lận sử dụng một nhóm người dùng, mỗi người xử lý một tập hợp con các phân vùng để có khả năng mở rộng.

13) Người dùng Kafka sẽ kéo hay đẩy dữ liệu?

Người tiêu dùng Kafka kéo Dữ liệu từ các nhà môi giới theo tốc độ riêng của họ. Mô hình kéo này tránh tình trạng quá tải người dùng và mang lại sự linh hoạt cho việc xử lý theo lô hoặc theo luồng.

Ví dụ: Một tác vụ hàng loạt có thể thăm dò Kafka theo giờ, trong khi hệ thống xử lý luồng sử dụng liên tục.

14) Bù trừ là gì và được quản lý như thế nào?

Offset biểu thị vị trí của người dùng trong nhật ký phân vùng. Chúng có thể được cam kết tự động hoặc thủ công, tùy thuộc vào yêu cầu của ứng dụng.

Cam kết tự động: Less kiểm soát nhưng tiện lợi.
Cam kết thủ công: Kiểm soát chính xác, cần thiết cho ngữ nghĩa chính xác một lần.

Ví dụ: Trong bộ xử lý thanh toán, các khoản bù trừ chỉ được cam kết sau khi cơ sở dữ liệu được duy trì.

15) Giải thích ngữ nghĩa đúng một lần trong Kafka.

Ngữ nghĩa chính xác một lần đảm bảo mỗi sự kiện được xử lý một lần, ngay cả khi thử lại hoặc thất bại. Điều này đạt được thông qua các trình tạo dữ liệu bất biến, ghi giao dịch và quản lý bù trừ.

Ví dụ: Hệ thống thanh toán yêu cầu ngữ nghĩa chính xác một lần để tránh tính phí trùng lặp.

16) Ưu điểm và nhược điểm của việc sao chép trong Kafka là gì?

Sao chép cung cấp tính khả dụng cao bằng cách sao chép các phân vùng trên nhiều môi giới.

Ưu điểm: Khả năng chịu lỗi, độ bền, khả năng phục hồi.
Nhược điểm: Độ trễ, chi phí lưu trữ và độ phức tạp tăng lên.

Hệ số	Lợi thế	Bất lợi
Sự có sẵn	Cao	Yêu cầu nhiều phần cứng hơn
HIỆU QUẢ	Phục hồi lỗi	Độ trễ tăng
Chi phí	Độ tin cậy	Chi phí lưu trữ

17) Kafka đạt được khả năng chịu lỗi như thế nào?

Kafka đảm bảo khả năng chịu lỗi thông qua các thiết lập sao chép, bầu chọn thủ lĩnh và xác nhận. Nếu một broker bị lỗi, một bản sao sẽ tự động đảm nhận vai trò thủ lĩnh.

Ví dụ: Trong cụm có hệ số sao chép là 3, một nút có thể bị lỗi mà không gây gián đoạn dịch vụ.

18) Luồng Kafka là gì và chúng được sử dụng như thế nào?

Kafka Streams là một giải pháp nhẹ Java Thư viện này dùng để xây dựng các ứng dụng xử lý luồng. Nó cho phép các nhà phát triển chuyển đổi, tổng hợp và làm giàu các chủ đề Kafka với cơ sở hạ tầng tối thiểu.

Ví dụ: Công cụ đề xuất sử dụng Kafka Streams để tính toán các sản phẩm có xu hướng theo thời gian thực.

19) Giải thích về Kafka Connect và những lợi ích của nó.

Kafka Connect cung cấp một khuôn khổ để tích hợp Kafka với các hệ thống bên ngoài thông qua các đầu nối nguồn và đích.

Lợi ích bao gồm: khả năng tái sử dụng, khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi.

Ví dụ: Một công ty sử dụng trình kết nối bồn rửa JDBC để xuất các sự kiện đã xử lý vào PostgreSQL cơ sở dữ liệu.

20) Có những cách nào khác nhau để giám sát Kafka?

Giám sát bao gồm thu thập số liệu, phân tích nhật ký và cảnh báo. Các công cụ phổ biến bao gồm Prometheus, Grafana, Confluent Control Center và Burrow của LinkedIn.

Các yếu tố được theo dõi: thông lượng, độ trễ của người dùng, phân phối phân vùng và tình trạng môi giới.

Ví dụ: Nhóm DevOps theo dõi độ trễ của người dùng để phát hiện các ứng dụng chậm.

21) Kafka được bảo mật như thế nào để chống lại truy cập trái phép?

Bảo mật Kafka được triển khai bằng cách sử dụng SSL/TLS để mã hóa, SASL để xác thực và ACL để cấp phép.

Ví dụ: Một công ty chăm sóc sức khỏe mã hóa dữ liệu PHI khi truyền tải bằng TLS.

22) Khi nào không nên sử dụng Kafka?

Kafka không phù hợp với các tình huống yêu cầu giao tiếp yêu cầu-phản hồi có độ trễ thấp, hàng đợi tin nhắn quy mô nhỏ hoặc thứ tự phân phối tin nhắn được đảm bảo trên nhiều phân vùng.

Ví dụ: Một dịch vụ thông báo email đơn giản có thể sử dụng RabbitMQ.

23) Sử dụng Kafka có nhược điểm gì không?

Mặc dù Kafka mang lại độ bền và khả năng mở rộng, nhưng nhược điểm bao gồm độ phức tạp trong vận hành, đường cong học tập và mức tiêu thụ tài nguyên.

Ví dụ: Một công ty khởi nghiệp nhỏ có thể thấy việc quản lý cụm Kafka đa nút quá tốn kém.

24) Sự khác biệt giữa Kafka và RabbitMQ là gì?

RabbitMQ là một trình môi giới tin nhắn truyền thống, trong khi Kafka là một nền tảng phát trực tuyến dựa trên nhật ký phân tán.

Đặc điểm	Kafka	ThỏMQ
lưu trữ dữ liệu	Nhật ký liên tục	Xếp hàng với xóa khi sử dụng
Thông lượng	Rất cao	Trung bình
Các trường hợp sử dụng tốt nhất	Phát trực tuyến sự kiện, đường ống dữ liệu lớn	Yêu cầu-phản hồi, khối lượng công việc nhỏ hơn

25) Làm thế nào để điều chỉnh Kafka để có hiệu suất tốt hơn?

Việc tinh chỉnh hiệu suất bao gồm điều chỉnh kích thước lô sản xuất, kiểu nén, số lượng phân vùng và kích thước tải dữ liệu của người dùng. Việc cung cấp phần cứng phù hợp (SSD so với HDD, băng thông mạng) cũng đóng một vai trò quan trọng.

Ví dụ: Tăng linger.ms cải thiện thông lượng lên 25% trong đường ống thu thập dữ liệu từ xa.

26) Những cạm bẫy thường gặp khi triển khai Kafka là gì?

Các lỗi thường gặp bao gồm phân vùng quá mức, bỏ qua giám sát, chính sách lưu giữ không đúng cấu hình và bỏ qua bảo mật.

Ví dụ: Một nhóm đặt chính sách lưu giữ 1 ngày đã mất các nhật ký kiểm tra quan trọng.

27) Giải thích vòng đời của một chủ đề Kafka.

Một chủ đề được tạo, cấu hình (phân vùng, sao chép) và được sử dụng bởi người tạo và người dùng. Theo thời gian, các thông điệp được ghi, sao chép, sử dụng và cuối cùng bị xóa theo chính sách lưu giữ.

Ví dụ: Chủ đề “giao dịch” có thể lưu giữ sự kiện trong bảy ngày trước khi dọn dẹp.

28) Có những loại phân vùng nào trong Kafka?

Phân vùng có thể được phân loại thành phân vùng dẫn đầu (xử lý đọc/ghi) và phân vùng theo sau (sao chép dữ liệu).

Ví dụ: Trong quá trình chuyển đổi dự phòng, phân vùng theo sau có thể trở thành phân vùng dẫn đầu để tiếp tục phục vụ lưu lượng.

29) Bạn thực hiện nâng cấp liên tục trong Kafka như thế nào?

Nâng cấp liên tục bao gồm việc nâng cấp từng broker một trong khi vẫn duy trì tính khả dụng của cụm. Các bước bao gồm vô hiệu hóa việc gán lại phân vùng, nâng cấp tệp nhị phân, khởi động lại và xác minh đồng bộ hóa ISR.

Ví dụ: Một tổ chức tài chính đã thực hiện nâng cấp liên tục lên phiên bản 3.0 mà không bị ngừng hoạt động.

30) Kafka mang lại lợi ích gì cho kiến trúc vi dịch vụ?

Kafka cho phép giao tiếp không đồng bộ, tách biệt giữa các dịch vụ vi mô, cải thiện khả năng mở rộng và cô lập lỗi.

Ví dụ: Hệ thống xử lý đơn hàng sử dụng Kafka để phối hợp các dịch vụ nhỏ về kiểm kê, thanh toán và vận chuyển.

31) Chế độ KRaft đơn giản hóa việc triển khai Kafka như thế nào?

Chế độ KRaft, được giới thiệu như một phần trong nỗ lực của Kafka nhằm loại bỏ sự phụ thuộc vào Zookeeper, tích hợp quản lý siêu dữ liệu trực tiếp vào chính cụm Kafka. Điều này giúp loại bỏ sự phức tạp trong vận hành của việc duy trì một nhóm Zookeeper riêng biệt, giảm thiểu chi phí điều phối cụm và đơn giản hóa việc triển khai cho môi trường đám mây gốc.

Lợi ích bao gồm:

Kiến trúc thống nhất với ít hệ thống bên ngoài hơn.
Khởi động và chuyển đổi dự phòng nhanh hơn nhờ quản lý siêu dữ liệu tích hợp.
Khả năng mở rộng đơn giản hơn, đặc biệt là trong các triển khai dựa trên Kubernetes hoặc container.

Ví dụ: Một nhà cung cấp SaaS triển khai hàng trăm cụm Kafka trên nhiều vùng nhỏ áp dụng KRaft để tránh quản lý các cụm Zookeeper riêng biệt, giúp tiết kiệm cả chi phí cơ sở hạ tầng và vận hành.

32) Đặc điểm của nén nhật ký trong Kafka là gì?

Nén nhật ký là một tính năng của Kafka, chỉ lưu giữ bản ghi gần đây nhất cho mỗi khóa duy nhất trong một chủ đề. Không giống như lưu giữ theo thời gian, nén đảm bảo "trạng thái mới nhất" của mỗi khóa luôn được bảo toàn, khiến tính năng này rất hữu ích cho việc duy trì ảnh chụp nhanh hệ thống.

Các đặc điểm chính bao gồm:

Giá trị mới nhất được đảm bảo: Các giá trị cũ hơn sẽ bị xóa khi được thay thế.
Hiệu suất phục hồi: Người dùng có thể tái tạo lại trạng thái mới nhất bằng cách phát lại các bản ghi đã nén.
Tối ưu hóa lưu trữ: Nén dữ liệu giúp giảm dung lượng đĩa sử dụng mà không làm mất dữ liệu cần thiết.

Ví dụ: Trong dịch vụ hồ sơ người dùng, tính năng nén đảm bảo chỉ lưu trữ email hoặc địa chỉ mới nhất cho mỗi ID người dùng, loại bỏ các mục nhập đã lỗi thời.

33) Có những cách nào để đảm bảo độ bền dữ liệu trong Kafka?

Đảm bảo độ bền có nghĩa là một khi thông điệp được xác nhận, nó sẽ không bị mất ngay cả khi xảy ra lỗi. Kafka cung cấp một số cơ chế để đạt được điều này:

Yếu tố sao chép: Mỗi phân vùng có thể được sao chép trên nhiều broker, do đó dữ liệu vẫn tồn tại nếu một broker bị lỗi.
Cài đặt xác nhận (acks=all): Nhà sản xuất đợi cho đến khi tất cả các bản sao đồng bộ đều xác nhận đã nhận.
Nhà sản xuất tiềm năng: Ngăn chặn tin nhắn trùng lặp khi thử lại.
Tính bền vững của đĩa: Tin nhắn được ghi vào đĩa trước khi xác nhận.

Ví dụ: Một nền tảng giao dịch chứng khoán cấu hình hệ số sao chép 3 với acks=all để đảm bảo nhật ký thực hiện giao dịch không bao giờ bị mất, ngay cả khi một hoặc hai nhà môi giới gặp sự cố cùng lúc.

34) Khi nào bạn nên sử dụng Kafka Streams so với Spark Đang phát trực tuyến?

Luồng Kafka và Spark Cả hai phương pháp truyền phát đều xử lý dữ liệu thời gian thực nhưng phù hợp với các bối cảnh khác nhau. Kafka Streams là một thư viện nhẹ được nhúng trong các ứng dụng, không yêu cầu cụm bên ngoài, trong khi Spark Phát trực tuyến chạy như một hệ thống phân tán dựa trên cụm.

Hệ số	Suối Kafka	Spark Streaming
Triển khai	Được nhúng trong ứng dụng	Yêu cầu Spark cụm
Độ trễ	Mili giây (gần thời gian thực)	Giây (lô nhỏ)
phức tạp	API nhẹ, đơn giản	Phân tích mạnh mẽ, nặng nề
Phù hợp nhất cho	Các dịch vụ vi mô hướng sự kiện	Phân tích luồng + lô quy mô lớn

Ví dụ: Đối với việc phát hiện gian lận đòi hỏi phản hồi ở mức mili giây, Kafka Streams là lựa chọn lý tưởng. Để kết hợp dữ liệu phát trực tuyến với các tập dữ liệu lịch sử để xây dựng các mô hình học máy, Spark Phát trực tuyến là lựa chọn tốt hơn.

35) Giải thích MirrorMaker và các trường hợp sử dụng của nó.

MirrorMaker là một công cụ Kafka được thiết kế để sao chép dữ liệu giữa các cụm. Công cụ này đảm bảo tính khả dụng của dữ liệu trên khắp các khu vực địa lý hoặc môi trường, cung cấp cả khả năng phục hồi sau thảm họa và đồng bộ hóa đa trung tâm dữ liệu.

Các trường hợp sử dụng bao gồm:

Khôi phục thảm họa: Duy trì cụm dự phòng nóng ở một vùng khác.
Sao chép địa lý: Cung cấp khả năng truy cập dữ liệu có độ trễ thấp cho người dùng phân tán trên toàn cầu.
Đám mây lai: Sao chép dữ liệu Kafka tại chỗ lên đám mây để phân tích.

Ví dụ: Một nền tảng thương mại điện tử đa quốc gia sử dụng MirrorMaker để sao chép nhật ký giao dịch giữa Hoa Kỳ và Châu Âu, đảm bảo tuân thủ các yêu cầu về tính khả dụng của dữ liệu theo khu vực.

36) Bạn xử lý quá trình tiến hóa lược đồ trong Kafka như thế nào?

Tiến hóa lược đồ đề cập đến quá trình cập nhật định dạng dữ liệu theo thời gian mà không làm gián đoạn các consumer hiện có. Kafka thường giải quyết vấn đề này thông qua Confluent Schema Registry, nơi thực thi các quy tắc tương thích.

Các loại tương thích:

Khả năng tương thích ngược: Nhà sản xuất mới hợp tác với người tiêu dùng cũ.
Khả năng tương thích về phía trước: Các nhà sản xuất cũ hợp tác với người tiêu dùng mới.
Khả năng tương thích đầy đủ: Cả hai hướng đều được hỗ trợ.

Ví dụ: Nếu lược đồ đơn hàng thêm trường tùy chọn mới “couponCode”, khả năng tương thích ngược sẽ đảm bảo những người tiêu dùng hiện tại bỏ qua trường này vẫn tiếp tục hoạt động mà không gặp lỗi.

37) Ưu điểm và nhược điểm của việc sử dụng Kafka trên nền tảng đám mây là gì?

Việc triển khai Kafka dựa trên đám mây mang lại sự tiện lợi nhưng cũng đi kèm với sự đánh đổi.

Yếu tố	Ưu điểm	Nhược điểm
Operations	Giảm thiểu quản lý, tự động mở rộng quy mô	Less kiểm soát điều chỉnh
Chi phí	Định giá thanh toán khi bạn di chuyển	Phí thoát hiểm, chi phí dài hạn
Bảo mật	Mã hóa được quản lý, các công cụ tuân thủ	Rủi ro bị nhà cung cấp khóa chặt

Ví dụ: Một công ty khởi nghiệp sử dụng Confluent Cloud để tránh chi phí cơ sở hạ tầng, giúp triển khai và mở rộng quy mô nhanh chóng. Tuy nhiên, khi lưu lượng truy cập tăng lên, phí đầu ra và khả năng kiểm soát hiệu suất bị hạn chế trở thành những yếu tố hạn chế.

38) Làm thế nào để bảo mật dữ liệu nhạy cảm trong các chủ đề Kafka?

Việc bảo mật thông tin nhạy cảm trong Kafka bao gồm nhiều lớp:

Mã hóa khi chuyển tiếp: TLS bảo mật dữ liệu di chuyển qua mạng.
Mã hóa khi nghỉ ngơi: Mã hóa cấp độ đĩa ngăn chặn truy cập dữ liệu trái phép.
Xác thực và ủy quyền:SASL đảm bảo các nhà sản xuất và người tiêu dùng được xác thực; ACL hạn chế quyền cấp chủ đề.
Che giấu dữ liệu và mã thông báo: Các trường nhạy cảm như số thẻ tín dụng có thể được mã hóa trước khi công bố.

Ví dụ: Trong quy trình chăm sóc sức khỏe, mã định danh bệnh nhân được ẩn danh ở phía nhà sản xuất, trong khi TLS đảm bảo dữ liệu được mã hóa đầu cuối.

39) Những yếu tố nào nên hướng dẫn quyết định về số lượng phân vùng?

Việc lựa chọn số lượng phân vùng rất quan trọng để cân bằng khả năng mở rộng và chi phí.

Các yếu tố bao gồm:

Thông lượng dự kiến: Lưu lượng truy cập cao hơn yêu cầu nhiều phân vùng hơn.
Quy mô nhóm người tiêu dùng: Ít nhất phải có số phân vùng bằng số người dùng.
Tài nguyên môi giới: Quá nhiều phân vùng sẽ gây tốn kém trong việc quản lý.
Đảm bảo đặt hàng: Nhiều phân vùng có thể làm suy yếu sự đảm bảo về thứ tự nghiêm ngặt.

Ví dụ: Đường ống tiếp nhận dữ liệu từ xa hướng tới một triệu sự kiện mỗi giây phân phối dữ liệu thành 200 phân vùng trên 10 trung gian, đảm bảo cả thông lượng và sử dụng tài nguyên cân bằng.

40) Có nhược điểm nào khi phụ thuộc nhiều vào Kafka Streams không?

Mặc dù Kafka Streams rất mạnh mẽ nhưng không thể áp dụng rộng rãi.

Nhược điểm bao gồm:

Khớp nối chặt chẽ: Các ứng dụng bị ràng buộc với Kafka, hạn chế khả năng di động.
Hạn chế về nguồn lực: Đối với các tập hợp quy mô lớn, các công cụ bên ngoài có thể hiệu quả hơn.
Operatầm nhìn quốc tế: Thiếu khả năng quản lý công việc tập trung được cung cấp bởi các khuôn khổ như Spark hoặc Flink.

Ví dụ: Một nền tảng phân tích tài chính sử dụng Kafka Streams cho các liên kết lịch sử lớn cuối cùng đã di chuyển một phần đường truyền của mình sang Apache Flink để có được các tính năng quản lý trạng thái và cửa sổ nâng cao hơn.

🔍 Những câu hỏi phỏng vấn AWS hàng đầu với các tình huống thực tế và câu trả lời chiến lược

Sau đây là 10 câu hỏi phỏng vấn và câu trả lời mẫu cân bằng giữa kiến thức, hành vi và tình huống.

1) Bạn cập nhật xu hướng công nghệ AWS và đám mây bằng cách nào?

Mong đợi từ ứng viên: Người phỏng vấn muốn biết cam kết của bạn trong việc học tập liên tục và duy trì sự phù hợp.

Câu trả lời ví dụ: Tôi cập nhật thông tin bằng cách thường xuyên đọc blog chính thức của AWS, tham dự các buổi hội thảo AWS re:Invent trực tuyến và tham gia các cộng đồng trực tuyến như Stack Overflow và các nhóm LinkedIn. Tôi cũng thử nghiệm các dịch vụ mới trong môi trường sandbox AWS cá nhân của mình để đảm bảo có được kiến thức thực tế.

2) Điều gì thúc đẩy bạn làm việc trong ngành điện toán đám mây, cụ thể là với AWS?

Mong đợi từ ứng viên: Họ muốn đánh giá niềm đam mê và sự phù hợp của bạn với ngành.

Câu trả lời ví dụ: “Điều khiến tôi hào hứng nhất về AWS là khả năng chuyển đổi cách thức doanh nghiệp mở rộng quy mô và đổi mới. Việc liên tục giới thiệu các dịch vụ mới giúp công việc luôn năng động và đầy thử thách. Tôi thích thú khi được tham gia vào một ngành công nghiệp giúp các tổ chức trở nên linh hoạt, hiệu quả và kết nối toàn cầu hơn.”

3) Bạn có thể mô tả một dự án AWS đầy thách thức mà bạn đã quản lý và cách bạn đảm bảo thành công của dự án đó không?

Mong đợi từ ứng viên: Người phỏng vấn muốn đánh giá kỹ năng giải quyết vấn đề và quản lý dự án.

Câu trả lời ví dụ: “Trong vai trò trước đây, tôi đã dẫn dắt quá trình di chuyển một ứng dụng tại chỗ sang AWS. Thách thức đặt ra là giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động trong khi xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Tôi đã thiết kế một chiến lược di chuyển theo từng giai đoạn bằng cách sử dụng Dịch vụ Di chuyển Cơ sở dữ liệu AWS và triển khai thử nghiệm tự động để đảm bảo độ chính xác. Phương pháp này đã giảm thiểu rủi ro và cho phép doanh nghiệp tiếp tục hoạt động với ít gián đoạn nhất.”

4) Bạn xử lý thế nào khi thời hạn gấp rút khi nhiều dự án AWS đòi hỏi sự chú ý của bạn?

Mong đợi từ ứng viên: Họ muốn xem cách bạn quản lý các ưu tiên dưới áp lực.

Câu trả lời ví dụ: “Tôi bắt đầu bằng việc hiểu rõ các ưu tiên kinh doanh và thống nhất với các bên liên quan. Tôi chia nhỏ các nhiệm vụ thành các cột mốc nhỏ hơn và phân công công việc khi có thể. Ở vị trí trước đây, tôi đã quản lý hai đợt triển khai AWS đồng thời bằng cách tạo một trình theo dõi dự án dùng chung và tổ chức các buổi kiểm tra ngắn hàng ngày với các nhóm. Điều này đảm bảo tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và giao hàng đúng hạn.”

5) Bạn sẽ đề xuất dịch vụ AWS nào để xây dựng ứng dụng không máy chủ và tại sao?

Mong đợi từ ứng viên: Họ đang kiểm tra kiến thức về dịch vụ AWS.

Câu trả lời ví dụ: “Đối với một ứng dụng không có máy chủ, tôi khuyên dùng AWS Lambda để tính toán, API Gateway để quản lý API và DynamoDB cho các yêu cầu về cơ sở dữ liệu. Sự kết hợp này mang lại khả năng mở rộng, hiệu quả về chi phí và chi phí vận hành thấp. Kiến trúc hướng sự kiện của Lambda cũng đảm bảo tính linh hoạt khi tích hợp với các dịch vụ AWS khác.”

6) Mô tả thời điểm bạn phải thuyết phục một nhóm áp dụng giải pháp AWS mà họ còn do dự.

Mong đợi từ ứng viên: Bài kiểm tra này kiểm tra kỹ năng giao tiếp và thuyết phục.

Câu trả lời ví dụ: “Ở công việc trước đây của tôi, nhóm phát triển đã do dự khi áp dụng AWS Elastic Beanstalk vì lo ngại mất quyền kiểm soát cấu hình. Tôi đã sắp xếp một buổi hội thảo để chứng minh cách Beanstalk đơn giản hóa việc triển khai mà vẫn cho phép cấu hình nâng cao. Bằng cách trình bày bằng chứng khái niệm, tôi đã xây dựng được niềm tin và nhóm đã đồng ý tiếp tục, nhờ đó thời gian triển khai cuối cùng đã giảm đáng kể.”

7) Hãy tưởng tượng ứng dụng lưu trữ trên AWS của bạn đột nhiên bị giảm hiệu suất. Bạn sẽ xử lý sự cố như thế nào?

Mong đợi từ ứng viên: Bài kiểm tra này kiểm tra khả năng ra quyết định và giải quyết vấn đề trong thế giới thực.

Câu trả lời ví dụ: “Đầu tiên, tôi sẽ kiểm tra số liệu và nhật ký của CloudWatch để xác định bất kỳ sự gia tăng đột biến nào về mức sử dụng CPU, bộ nhớ hoặc mạng. Tiếp theo, tôi sẽ sử dụng X-Ray để theo dõi các điểm nghẽn hiệu suất. Nếu sự cố liên quan đến chính sách tự động điều chỉnh quy mô, tôi sẽ đánh giá xem có cần điều chỉnh ngưỡng hay không. Trong vai trò trước đây của mình, tôi đã giải quyết một vấn đề tương tự bằng cách tối ưu hóa các truy vấn cơ sở dữ liệu và điều chỉnh các loại phiên bản EC2.”

8) Làm thế nào để đảm bảo tối ưu hóa chi phí trong môi trường AWS?

Mong đợi từ ứng viên: Họ đang đánh giá nhận thức về tài chính trong quản lý đám mây.

Câu trả lời ví dụ:Tôi áp dụng các chiến lược tối ưu hóa chi phí như sử dụng Reserved Instance cho khối lượng công việc có thể dự đoán được, triển khai tính năng tự động mở rộng quy mô và thường xuyên xem xét báo cáo Cost Explorer. Ở vị trí trước đây, tôi đã giới thiệu các chính sách gắn thẻ để theo dõi chi phí theo từng phòng ban, giúp công ty cắt giảm 15% chi tiêu không cần thiết cho AWS.

9) Mô tả một lần bạn mắc lỗi khi quản lý môi trường AWS và cách bạn giải quyết.

Mong đợi từ ứng viên: Họ muốn thấy tính trách nhiệm và khả năng phục hồi.

Câu trả lời ví dụ: “Ở công việc trước, tôi đã vô tình triển khai tài nguyên mà không có các hạn chế vai trò IAM phù hợp, điều này có thể gây ra rủi ro bảo mật. Tôi đã ngay lập tức hủy bỏ các quyền không cần thiết và tạo một mẫu chính sách IAM chuẩn hóa cho nhóm. Tôi cũng đã khởi động quy trình rà soát để đảm bảo các quyền luôn được cấp phát với đặc quyền tối thiểu.”

10) Bạn xử lý xung đột như thế nào trong một nhóm đa chức năng làm việc trên các dự án AWS?

Mong đợi từ ứng viên: Họ muốn đánh giá kỹ năng giao tiếp và giải quyết xung đột.

Câu trả lời ví dụ: “Tôi tiếp cận xung đột bằng cách trước tiên lắng nghe tất cả các bên để hiểu quan điểm của họ. Tôi khuyến khích việc ra quyết định dựa trên dữ liệu hơn là ý kiến cá nhân. Ví dụ, khi các nhóm cơ sở hạ tầng và phát triển bất đồng về việc nên sử dụng EC2 hay container hóa, tôi đã tổ chức một hội thảo phân tích chi phí-lợi ích. Bằng cách thống nhất dựa trên dữ liệu, nhóm đã đạt được sự đồng thuận đáp ứng cả mục tiêu về khả năng mở rộng và ngân sách.”