Link to original video by Tips Javascript

Sernior hỏi Intern: Theo bạn cách nào tốt nhất check user có tồn tại trong 100 triệu user như github

Tóm tắt ngắn:

• Video thảo luận về cách hiệu quả nhất để kiểm tra xem một user có tồn tại trong một hệ thống với 100 triệu user, tương tự như GitHub, nhằm tối ưu hiệu suất.
• Các điểm chính bao gồm so sánh phương pháp truy vấn cơ sở dữ liệu truyền thống (SELECT) với việc sử dụng Redis và đặc biệt là kỹ thuật Bitmap. Redis được đề cập như một giải pháp nhanh hơn nhiều so với truy vấn trực tiếp CSDL. Thuật toán CRC32 được dùng để chuyển đổi username thành số nguyên nhằm tối ưu hóa việc sử dụng Bitmap. Filter Bloom được nhắc đến như một framework ứng dụng Bitmap.
• Ứng dụng chính là tăng tốc độ xác thực user, cải thiện trải nghiệm người dùng, đặc biệt trong các hệ thống quy mô lớn. Việc sử dụng Bitmap giúp tiết kiệm đáng kể dung lượng bộ nhớ so với các phương pháp truyền thống.
• Quá trình chi tiết bao gồm chuyển đổi username thành số nguyên bằng CRC32, sử dụng Redis và các lệnh SETBIT, GETBIT để thao tác với Bitmap.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu vấn đề và phương pháp truyền thống:

• Video bắt đầu bằng câu hỏi phỏng vấn: Làm sao để kiểm tra nhanh nhất xem một user có tồn tại trong hệ thống 100 triệu user?
• Phương pháp truyền thống (SELECT trong SQL) bị chỉ trích là chậm và không hiệu quả với lượng dữ liệu lớn. Người nói nhấn mạnh rằng đây là một câu hỏi phỏng vấn nhằm sàng lọc ứng viên có khả năng tư duy giải quyết vấn đề hiệu quả.

Phần 2: Sử dụng Redis và chuyển đổi Username:

• Video đề xuất sử dụng Redis vì hiệu suất cao hơn nhiều so với truy vấn trực tiếp CSDL.
• Người nói giải thích về việc chuyển đổi username thành số nguyên dương bằng thuật toán CRC32 để tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ và tránh xung đột khi sử dụng Bitmap. Có minh họa bằng code Node.js để tính toán giá trị CRC32 của một chuỗi. Tuy nhiên, người nói cũng cảnh báo về khả năng xung đột nếu không thiết kế cẩn thận.

Phần 3: Giới thiệu và minh họa Bitmap:

• Phần này giới thiệu về Bitmap, một cấu trúc dữ liệu sử dụng bit (0 hoặc 1) để biểu diễn trạng thái tồn tại của user. Mỗi bit đại diện cho một user.
• Người nói minh họa cách sử dụng lệnh SETBIT và GETBIT trong Redis để thiết lập và kiểm tra trạng thái của user trong Bitmap. Có ví dụ cụ thể về việc thêm, kiểm tra và xóa user trong Bitmap. Người nói so sánh dung lượng bộ nhớ sử dụng của Bitmap với phương pháp sử dụng SET trong Redis, chứng minh Bitmap tiết kiệm bộ nhớ hơn đáng kể.

Phần 4: So sánh hiệu suất và ứng dụng:

• Video so sánh dung lượng bộ nhớ cần thiết khi sử dụng string (6GB cho 100 triệu user) với Bitmap (ít hơn đáng kể).
• Người nói nhấn mạnh rằng Bitmap là giải pháp hiệu quả nhất cho bài toán này, đặc biệt trong các hệ thống lớn. Filter Bloom được đề cập như một framework ứng dụng Bitmap.

Phần 5: Kết luận:

• Video kết luận rằng sử dụng Bitmap là cách tốt nhất để kiểm tra sự tồn tại của user trong hệ thống lớn, vì nó vừa nhanh vừa tiết kiệm bộ nhớ.
• Người nói khuyến khích người xem tìm hiểu thêm về Filter Bloom và các thuật toán liên quan.

Những câu nói đáng chú ý:

• "Nếu như vậy thì chắc chắn nó sẽ lâu tại vì sao 100 triệu user Thậm chí Facebook nó có đến 3 tỷ user làm như vậy là có được hay không Xin thưa các anh chị là no..." (Nhấn mạnh sự không hiệu quả của phương pháp truy vấn truyền thống)
• "...thằng redit rất là nhanh do đó có nhiều hệ thống người ta sẽ chọn redit..." (Đề cập đến ưu điểm của Redis)
• "...với 100 cái tài khoản như vậy chúng ta chỉ cần mấy chúng ta chỉ cần 2,5 memory đã giải quyết được vấn đề rồi..." (Minh họa sự tiết kiệm bộ nhớ của Bitmap)

Tóm lại, video hướng dẫn một cách hiệu quả để giải quyết bài toán kiểm tra sự tồn tại của user trong hệ thống lớn bằng cách sử dụng Redis và kỹ thuật Bitmap, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tối ưu hóa hiệu suất và dung lượng bộ nhớ trong lập trình.