Ngân Hàng Câu Hỏi Phỏng Vấn

### Yêu cầu bài toán Hãy thiết kế một service Rate Limiter có khả năng xử lý **100,000 requests/s** cho hệ thống e-commerce hoặc fintech. Rate Limiter phải chặn các hành vi Brute-force và DDoS, đồng thời phân bổ quota chính xác theo User ID, API Key hoặc IP Address. ### Các thuật toán phổ biến: 1. **Token Bucket Algorithm**: Cho phép burst traffic, bộ nhớ hiệu quả. 2. **Leaky Bucket Algorithm**: Giữ throughput cố định, chống nghẽn downstream. 3. **Fixed Window Counter**: Đơn giản nhưng có hiện tượng Spike ở ranh giới window. 4. **Sliding Window Log**: Độ chính xác tuyệt đối nhưng tốn bộ nhớ. 5. **Sliding Window Counter**: Tối ưu giữa bộ nhớ và độ chính xác (Khuyên dùng).

// Ví dụ triển khai Redis Lua Script cho Sliding Window Counter Rate Limiter
const redisScript = `
  local key = KEYS[1]
  local now = tonumber(ARGV[1])
  local window = tonumber(ARGV[2])
  local limit = tonumber(ARGV[3])
  local clearBefore = now - window

  redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, clearBefore)
  local currentRequests = redis.call('ZCARD', key)

  if currentRequests < limit then
    redis.call('ZADD', key, now, now)
    redis.call('EXPIRE', key, math.ceil(window / 1000))
    return 1
  else
    return 0
  end
`;