Selaa lähdekoodia

Rearrange entries, fix #28

Le Tien Tai 8 vuotta sitten
vanhempi
commit
2db4e716f0
1 muutettua tiedostoa jossa 161 lisäystä ja 196 poistoa
  1. 161 196
      README-vn.md

+ 161 - 196
README-vn.md

@@ -975,169 +975,6 @@ Nếu bạn muốn biết thêm chi tiết trong chủ đề này, xem qua phầ
 
 Bạn sẽ biết thêm nhiều ứng dụng của đồ thị trong sách của Skiena (xem danh mục sách bên dưới) và các sách về phỏng vấn.
 
-> TODO Add anchors link for the "danh mục sách"
-
----
-
-## Thêm nhiều kiến thức nữa
-
-- ### Tiến trình và tiểu trình
-
-    - [ ] Khóa học "Khoa học máy tính 162 - Hệ điều hành" (25 video):
-        - Về tiến trình và tiểu trình, xem video 1-11
-        - [Hệ điều hành và lập trình hệ thống (video)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL-XXv-cvA_iBDyz-ba4yDskqMDY6A1w_c)
-    - [Sự khác nhau giữa một tiến trình và một tiểu trình?](https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-a-process-and-a-thread)
-    - Học các chủ đề dưới đây:
-        - Các vấn đề của tiến trình, tiểu trình và xử lý đồng thời
-            - Sự khác nhau giữa tiến trình và tiểu trình
-            - Tiến trình
-            - Tiểu trình
-            - Locks
-            - Mutexes
-            - Semaphores
-            - Monitors
-            - Cách chúng hoạt động
-            - Deadlock
-            - Livelock
-        - Hoạt động của CPU, ngắt, chuyển ngữ cảnh
-        - Các kiến trúc xử lý đồng thời được sử dụng cùng với các bộ xử lý đa lõi
-        - Tài nguyên mà tiến trình cần: (bộ nhớ: các đoạn mã, bộ lưu trữ tĩnh, stack, heap cũng như các mô tả của tập tin, nhập/xuất)
-        - Tài nguyên mà tiểu trình cần: (chia sẻ các tài nguyên được liệt kê ở trên (trừ stack) với các tiểu trình khác trong cùng tiến trình nhưng mỗi tiểu trình có program counter, stack counter, thanh ghi (registers) và stack của riêng chúng)
-        - Forking thực ra là [copy on write](https://en.wikipedia.org/wiki/Copy-on-write) cho đến khi tiến trình mới ghi vào bộ nhớ, sau đó nó thực hiện hành đồng full copy.
-        - Chuyển ngữ cảnh
-            - Chuyển ngữ cảnh được bắt đầu như thế nào bởi hệ điều hành và phần cứng bên dưới
-    - [ ] [Tiểu trình trong C++ (danh sách 10 video)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL5jc9xFGsL8E12so1wlMS0r0hTQoJL74M)
-    - [ ] Xử lý đồng thời trong Python (video):
-        - [ ] [Danh sách ngắn các video về tiểu trình (Short series on threads)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL1H1sBF1VAKVMONJWJkmUh6_p8g4F2oy1)
-        - [ ] [Tiểu trình của Python (Python Threads)](https://www.youtube.com/watch?v=Bs7vPNbB9JM)
-        - [ ] [Hiểu rõ về Python GIL (Understanding the Python GIL (2010))](https://www.youtube.com/watch?v=Obt-vMVdM8s)
-            - [Tham khảo](http://www.dabeaz.com/GIL)
-        - [ ] [David Beazley - Căn bản về xử lý đồng thời trong Python: TRỰC TIẾP! - PyCon 2015 (David Beazley - Python Concurrency From the Ground Up: LIVE! - PyCon 2015)](https://www.youtube.com/watch?v=MCs5OvhV9S4)
-        - [ ] [Các điểm chính trong phần trình bày của David Beazley - Các vấn đề thú vị (Python Asyncio) (Keynote David Beazley - Topics of Interest (Python Asyncio))](https://www.youtube.com/watch?v=ZzfHjytDceU)
-        - [ ] [Mutex trong Python (Mutex in Python)](https://www.youtube.com/watch?v=0zaPs8OtyKY)
-
-## Thiết kế hệ thống, Khả năng mở rộng, Xử lý dữ liệu
-- **Bạn có thế sẽ bị hỏi câu hỏi liên quan đến thiết kế hệ thống nếu có hơn 4 năm kinh nghiệm**
-- Khả năng mở rộng và Thiết kế hệ thống là các chủ đề rất rộng, với nhiều vấn đề và tài liệu liên quan, bởi vì có rất nhiều vấn đề cần phải giải quyết khi thiết kế các hệ thống phần mềm (hoặc phần cứng) có thể mở rộng được.
-      Cần phải đầu tư một chút thời gian cho vấn đề này.
-- Lời khuyên từ Yegge:
-    - Khả năng mở rộng
-        - Trích xuất từ cơ sở dữ liệu lớn về một giá trị độc nhất
-        - Chuyển đổi từ một tập dữ liệu sang tập khác
-        - Xử lý một khối lượng dữ liệu đồ sộ
-    - Thiết kế hệ thống
-        - Tập hợp các tính năng
-        - Giao diện
-        - Lớp phân cấp
-        - Thiết kế hệ thống dưới những ràng buộc
-        - Đơn giản và vững chắc
-        - Đánh đổi (từ gốc tradeoff, chấp nhận bỏ một vài tính năng nhỏ để có được những lợi ích khác như tốc độ xử lý...)
-        - Phân tích và tối ưu hiệu suất sử dụng
-- [ ] **BÁT ĐẦU TỪ ĐÂY**: [System Design from HiredInTech - Thiết kế hệ thống bởi HiredInTech](http://www.hiredintech.com/system-design/)
-- [ ] [Làm thế nào để trả lời các câu hỏi liên quan tới thiết kế trong phỏng vấn kỹ thuật? (How Do I Prepare To Answer Design Questions In A Technical Inverview)](https://www.quora.com/How-do-I-prepare-to-answer-design-questions-in-a-technical-interview?redirected_qid=1500023)
-- [ ] [8 điều bạn nên biết trước khi  bắt đầu một buổi phỏng vấn về Thiết kế hệ thống (8 Things You Need to Know Before a System Design Interview) ](http://blog.gainlo.co/index.php/2015/10/22/8-things-you-need-to-know-before-system-design-interviews/)
-- [ ] [Thiết kế thuật toán(Algorithm design)](http://www.hiredintech.com/algorithm-design/)
-- [ ] [Chuẩn hóa trong cơ sở dữ liệu (Database Normalization - 1NF, 2NF, 3NF and 4NF) (video)](https://www.youtube.com/watch?v=UrYLYV7WSHM)
-- [ ] [Phỏng vấn về thiết kế hệ thống(System Design Interview)](https://github.com/checkcheckzz/system-design-interview) - Có rất nhiều tài liệu trong link nay. Hãy đọc qua các bài viết và các ví dụ. Tôi có liệt kê sau đây:
-- [ ] [Làm thế nào để dẫn đầu trong cuộc phỏng vấn về thiết kế hệ thống(How to ace a systems design interview) ](http://www.palantir.com/2011/10/how-to-rock-a-systems-design-interview/)
-- [ ] [Những con số ai cũng nên biết(Numbers Everyone Should Know)](http://everythingisdata.wordpress.com/2009/10/17/numbers-everyone-should-know/)
-- [ ] [Mất bao lâu để làm một chuyển đổi ngữ cảnh?(How long does it take to make a context switch) ](http://blog.tsunanet.net/2010/11/how-long-does-it-take-to-make-context.html)
-- [ ] [Các luồng xử lý trong trung tâm dữ liệu(Transactions Across Datacenters)(video)](https://www.youtube.com/watch?v=srOgpXECblk)
-- [ ] [Một hướng dẫn đơn giản về lý thuyết CAP(A plain English introduction to CAP Theorem)](http://ksat.me/a-plain-english-introduction-to-cap-theorem/)
-- [ ] Thuật toán đồng thuận của Paxos:
-    - [video ngắn](https://www.youtube.com/watch?v=s8JqcZtvnsM)
-    - [Video mở rộng với trường hợp cụ thể và multi-paxos(extended video with use case and multi-paxos)](https://www.youtube.com/watch?v=JEpsBg0AO6o)
-    - [Nghiên cứu](http://research.microsoft.com/en-us/um/people/lamport/pubs/paxos-simple.pdf)
-- [ ] [Băm nhất quán(Consistent Hashing)](http://www.tom-e-white.com/2007/11/consistent-hashing.html)
-- [ ] [NoSQL Patterns](http://horicky.blogspot.com/2009/11/nosql-patterns.html)
-- [ ] Khả năng mở rộng:
-    - [ ] [Tầm nhìn chung(Great overview)(video)](https://www.youtube.com/watch?v=-W9F__D3oY4)
-    - [ ] Các seri ngắn:
-        - [Nhân bản(Clones)](http://www.lecloud.net/post/7295452622/scalability-for-dummies-part-1-clones)
-        - [Cơ sỡ dữ liệu(Database)](http://www.lecloud.net/post/7994751381/scalability-for-dummies-part-2-database)
-        - [Cache](http://www.lecloud.net/post/9246290032/scalability-for-dummies-part-3-cache)
-        - [Bất đồng bộ(Asynchronism)](http://www.lecloud.net/post/9699762917/scalability-for-dummies-part-4-asynchronism)
-    - [ ] [Kiến trúc web và hệ thống phân tán có khả năng mở rộng(Scalable Web Architecture and Distributed Systems)](http://www.aosabook.org/en/distsys.html)
-    - [ ] [Fallacies of Distributed Computing Explained](https://pages.cs.wisc.edu/~zuyu/files/fallacies.pdf)
-    - [ ] [Pragmatic Programming Techniques](http://horicky.blogspot.com/2010/10/scalable-system-design-patterns.html)
-        - [Bổ sung: Google Pregel cho xử lý đồ thị(Google Pregel Graph Processing)](http://horicky.blogspot.com/2010/07/google-pregel-graph-processing.html)
-    - [ ] [Jeff Dean - Xây dựng hệ thống phần mềm tại Google và các bài học rút ra được(Jeff Dean - Building Software Systems At Google and Lessons Learned)(video)](https://www.youtube.com/watch?v=modXC5IWTJI)
-    - [ ] [Giới thiệu về kiến trúc hệ thống có thể mở rộng(Introduction to Architecting Systems for Scale)](http://lethain.com/introduction-to-architecting-systems-for-scale/)
-    - [ ] [Mở rộng game trên di động nhắm tới khách hàng trên toàn thế giới sử dụng App Engine và Cloud Datastore (Scaling mobile games to a global audience using App Engine and Cloud Datastore)(video)](https://www.youtube.com/watch?v=9nWyWwY2Onc)
-    - [ ] [How Google Does Planet-Scale Engineering for Planet-Scale Infra (video)](https://www.youtube.com/watch?v=H4vMcD7zKM0)
-    - [ ] [Sự quan trọng của thuật toán(The Importance of Algorithms)](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/the-importance-of-algorithms/)
-    - [ ] [Chia nhỏ cơ sở dữ liệu thành từng phần nhỏ và nhanh hơn, dễ quản lý hơn(Sharding)](http://highscalability.com/blog/2009/8/6/an-unorthodox-approach-to-database-design-the-coming-of-the.html)
-    - [ ] [Khả năng mở rộng của Facebook(Scale at Facebook) -  (2009)](https://www.infoq.com/presentations/Scale-at-Facebook)
-    - [ ] [Khả năng mở rộng của Facebook (2012), "Xây dựng cho cả tỷ người dùng"(Scale at Facebook (2012), "Building for a Billion Users" -  )(video)](https://www.youtube.com/watch?v=oodS71YtkGU)
-    - [ ] [Lập trình cho cả khả năng phát triển trong tương lai(Engineering for the Long Game) - Astrid Atkinson Keynote - (video)](https://www.youtube.com/watch?v=p0jGmgIrf_M&list=PLRXxvay_m8gqVlExPC5DG3TGWJTaBgqSA&index=4)
-    - [ ] [7 năm mở rộng của Youtube trong 30 phút(7 Years Of YouTube Scalability Lessons In 30 Minutes)](http://highscalability.com/blog/2012/3/26/7-years-of-youtube-scalability-lessons-in-30-minutes.html)
-        - [video](https://www.youtube.com/watch?v=G-lGCC4KKok)
-    - [ ] [Paypal đã mở rộng thế nào để đáp ứng hơn tỷ lượt giao dịch mỗi ngày với 8VMs(How PayPal Scaled To Billions Of Transactions Daily Using Just 8VMs) ](http://highscalability.com/blog/2016/8/15/how-paypal-scaled-to-billions-of-transactions-daily-using-ju.html)
-    - [ ] [Làm thế nào để xóa lặp trong dữ liệu(How to Remove Duplicates in Large Datasets)](https://blog.clevertap.com/how-to-remove-duplicates-in-large-datasets/)
-    - [ ] [A look inside Etsy's scale and engineering culture with Jon Cowie) (video)](https://www.youtube.com/watch?v=3vV4YiqKm1o)
-    - [ ] [Cùng nhìn nhận cách Etsy mở rộng và phong cách lập trình với Jon Cowie(What Led Amazon to its Own Microservices Architecture - Điều gì đưa Amazon tới kiến trúc microservices](http://thenewstack.io/led-amazon-microservices-architecture/)
-    - [ ] [Nén hay không nén, đây là câu hỏi dành cho Uber(To Compress Or Not To Compress, That Was Uber's Question)](https://eng.uber.com/trip-data-squeeze/)
-    - [ ] [Asyncio Tarantool Queue, Get In The Queue](http://highscalability.com/blog/2016/3/3/asyncio-tarantool-queue-get-in-the-queue.html)
-    - [ ] [Trong trường hợp nào truy vấn phỏng đoán được thực thi?(When Should Approximate Query Processing Be Used?)](http://highscalability.com/blog/2016/2/25/when-should-approximate-query-processing-be-used.html)
-    - [ ] [Google's Transition From Single Datacenter, To Failover, To A Native Multihomed Architecture]( http://highscalability.com/blog/2016/2/23/googles-transition-from-single-datacenter-to-failover-to-a-n.html)
-    - [ ] [Spanner](http://highscalability.com/blog/2012/9/24/google-spanners-most-surprising-revelation-nosql-is-out-and.html)
-    - [ ] [Kiến trúc Egnyte: Kinh nghiêm từ việc xây dụng và mở rộng hệ thống phân tán lên tới Petabyte(Egnyte Architecture: Lessons Learned In Building And Scaling A Multi Petabyte Distributed System) ](http://highscalability.com/blog/2016/2/15/egnyte-architecture-lessons-learned-in-building-and-scaling.html)
-    - [ ] [Lập trình hướng máy học - Một cách lập trình mới trong thời đại mới(Machine Learning Driven Programming: A New Programming For A New World) ](http://highscalability.com/blog/2016/7/6/machine-learning-driven-programming-a-new-programming-for-a.html)
-    - [ ] [Kỹ thuật tối ưu hình ảnh để phục vụ hàng triệu yêu cầu mỗi ngày(The Image Optimization Technology That Serves Millions Of Requests Per Day) ](http://highscalability.com/blog/2016/6/15/the-image-optimization-technology-that-serves-millions-of-re.html)
-    - [ ] [Trình bày ngắn về kiến trúc Patreon(A Patreon Architecture Short)](http://highscalability.com/blog/2016/2/1/a-patreon-architecture-short.html)
-    - [ ] [Tinder: Làm thế nào mà một trong những hệ thống hẹn hò lớn nhất quyết định bạn sẽ nhìn thấy ai tiếp theo(Tinder: How Does One Of The Largest Recommendation Engines Decide Who You'll See Next?)](http://highscalability.com/blog/2016/1/27/tinder-how-does-one-of-the-largest-recommendation-engines-de.html)
-    - [ ] [Design Of A Modern Cache](http://highscalability.com/blog/2016/1/25/design-of-a-modern-cache.html)
-    - [ ] [Facebook đã mở rộng thế nào để đáp ứng việc trình diễn video trực tiếp(Live Video Streaming At Facebook Scale) ](http://highscalability.com/blog/2016/1/13/live-video-streaming-at-facebook-scale.html)
-    - [ ] [ Hướng dẫn cơ bản cho việc mở rộng đến hơn 11 triệu người dùng với Amazon AWS(A Beginner's Guide To Scaling To 11 Million+ Users On Amazon's AWS )](http://highscalability.com/blog/2016/1/11/a-beginners-guide-to-scaling-to-11-million-users-on-amazons.html)
-    - [ ] [Sử dụng docker ảnh hưởng tới độ trễ như thế nào?(How Does The Use Of Docker Effect Latency?) ](http://highscalability.com/blog/2015/12/16/how-does-the-use-of-docker-effect-latency.html)
-    - [ ] [Có thể xem AMP như 1 đối thủ với Google không?(Does AMP Counter An Existential Threat To Google?) ](http://highscalability.com/blog/2015/12/14/does-amp-counter-an-existential-threat-to-google.html)
-    - [ ] [Một cái nhìn 360 độ về toàn bộ Netflix Stack(A 360 Degree View Of The Entire Netflix Stack)](http://highscalability.com/blog/2015/11/9/a-360-degree-view-of-the-entire-netflix-stack.html)
-    - [ ] [Độ trễ ảnh hưởng tới doanh thu của bạn - Làm sao để khắc phục?(Latency Is Everywhere And It Costs You Sales - How To Crush It) ](http://highscalability.com/latency-everywhere-and-it-costs-you-sales-how-crush-it)
-    - [ ] [Serverless (rất dài, chỉ nền dùng file gist)](http://martinfowler.com/articles/serverless.html)
-    - [ ] [Điều gì làm nên sức mạnh của Instagram: Hàng trăm phần tử, hàng tá các công nghệ(What Powers Instagram: Hundreds of Instances, Dozens of Technologies )](http://instagram-engineering.tumblr.com/post/13649370142/what-powers-instagram-hundreds-of-instances)
-    - [ ] [Kiến trúc Cinchcast - Tạo ra 1500 giờ âm thanh mỗi ngày(Cinchcast Architecture - Producing 1,500 Hours Of Audio Every Day) ](http://highscalability.com/blog/2012/7/16/cinchcast-architecture-producing-1500-hours-of-audio-every-d.html)
-    - [ ] [Kiến trúc của chương trình phát sóng video trực tiếp Justin.Tv(Justin.Tv's Live Video Broadcasting Architecture) ](http://highscalability.com/blog/2010/3/16/justintvs-live-video-broadcasting-architecture.html)
-    - [ ] [Kiến trúc của game cộng đồng Playfish - 50 triệu người sử dụng hàng tháng và vẫn tiếp tục tăng(Playfish's Social Gaming Architecture - 50 Million Monthly Users And Growing)](http://highscalability.com/blog/2010/9/21/playfishs-social-gaming-architecture-50-million-monthly-user.html)
-    - [ ] [Kiến trúc của TripAdvisor - 40 triệu người viếng thăm, 200 triệu lượt xem, 30 Tb dữ liệu(TripAdvisor Architecture - 40M Visitors, 200M Dynamic Page Views, 30TB Data)](http://highscalability.com/blog/2011/6/27/tripadvisor-architecture-40m-visitors-200m-dynamic-page-view.html)
-    - [ ] [Kiến trúc của PlentyOfFish(PlentyOfFish Architecture)](http://highscalability.com/plentyoffish-architecture)
-    - [ ] [Kiến trúc của Salesforce - Làm thế nào để xử lý 1.3 tỷ giao dịch mỗi ngày(Salesforce Architecture - How They Handle 1.3 Billion Transactions A Day) ](http://highscalability.com/blog/2013/9/23/salesforce-architecture-how-they-handle-13-billion-transacti.html)
-    - [ ] [Kiến trúc của ESPN khi mở rộng - Xử lý 100000 thông tin mỗi giây(ESPN's Architecture At Scale - Operating At 100,000 Duh Nuh Nuhs Per Second)](http://highscalability.com/blog/2013/11/4/espns-architecture-at-scale-operating-at-100000-duh-nuh-nuhs.html)
-    - [ ] Xem qua "Messaging, Serialization, and Queueing Systems" phía dưới để hiểu các công nghệ có thể kết nối các dịch vụ cùng lúc thế nào.
-    - [ ] Twitter:
-        - [O'Reilly MySQL CE 2011: Jeremy Cole, "Big and Small Data at @Twitter" (video)](https://www.youtube.com/watch?v=5cKTP36HVgI)
-        - [Timelines at Scale](https://www.infoq.com/presentations/Twitter-Timeline-Scalability)
-    - Để có thêm thông tin, xem seri "Mining Massive Datasets" trong seri video.
-- [ ] Thực hành thêm về thiết kế hệ thống: Sau đây là vài ý tưởng có thể thực hiện trên giấy, mỗi ý tưởng đều có tư liệu đi cùng để hiểu rõ nó thực thi thế nào trong thế giới thực. [Thiết kế hệ thống bới HiredInTech(System Design from HiredInTech)](http://www.hiredintech.com/system-design/)
-    - [cheat sheet](https://github.com/jwasham/google-interview-university/blob/master/extras/cheat%20sheets/system-design.pdf)
-    - Các bước thực hiện:
-        1. Hiểu vấn đề và phạm vi của vấn đề:
-            - Định nghĩa các trường hợp sử dụng cụ thể với sự trợ giúp từ người phỏng vấn
-            - Đề xuất thêm tính năng
-            - Bỏ đi những phần mà người phỏng vấn cho là không còn nằm trong phạm vi yêu cầu
-            - Giả sử khả năng khả dụng cao, thêm vào như một tính năng
-        2. Suy nghĩ về các ràng buộc:
-            - Hỏi xem có bao nhiêu yêu cầu mỗi tháng
-            - Hỏi xem có bao nhiêu yêu cầu mỗi giây (hoặc họ đưa nó cho bạn hoặc bạn phải tự tính toán ra)
-            - So sánh tần số đọc và ghi
-            - Sử dụng luật 80/20 khi ước lượng
-            - Bao nhiêu dữ liệu được viết mỗi giây
-            - Toàn bộ kho lưu trữ dữ liệu cần cho 5 năm
-            - Bao nhiêu dữ liệu được đọc mỗi giây
-        3. Thiết kế trừu tượng:
-            - Lớp (dịch vụ, dữ liệu, caching)
-            - Cấu trúc hệ thống: tải cân bằng, chuyển thông điệp
-            - Cái nhìn tổng quan về thuật toán chủ chốt để chạy các dịch vụ
-            - Đưa ra hướng giải quyết cho hiện tượng nghẽn cổ chai
-    - Bài tập:
-        - [Thiết kế một mạng CDN (Content Delivery Network) (Design a CDN network: old article) ](http://repository.cmu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2112&context=compsci)
-        - [Thiết kê một hệ thống cung cấp ID ngẫu nhiên(Design a random unique ID generation system)](https://blog.twitter.com/2010/announcing-snowflake)
-        - [Thiết kế một hệ thống chơi bài nhiều người online(Design an online multiplayer card game)](http://www.indieflashblog.com/how-to-create-an-asynchronous-multiplayer-game.html)
-        - [Thiết kế một cơ sở dữ liệu khóa-giá trị(Design a key-value database)](http://www.slideshare.net/dvirsky/introduction-to-redis)
-        - [Thiết kế một hàm để trả về những từ khóa được tìm kiếm nhiều nhất trong thời gian gần nhất(Design a function to return the top k requests during past time interval)]( https://icmi.cs.ucsb.edu/research/tech_reports/reports/2005-23.pdf)
-        - [Thiết kế một hệ thống chia sẽ ảnh(Design a picture sharing system) ](http://highscalability.com/blog/2011/12/6/instagram-architecture-14-million-users-terabytes-of-photos.html)
-        - [Thiết kế một hệ thống hổ trợ ra quyết định(Design a recommendation system)](http://ijcai13.org/files/tutorial_slides/td3.pdf)
-        - [Thiết kế một hệ thống làm ngắn URL(Design a URL-shortener system: copied from above)](http://www.hiredintech.com/system-design/the-system-design-process/)
-        - [Thiết kế một hệ thống cache(Design a cache system)](https://www.adayinthelifeof.nl/2011/02/06/memcache-internals/)
 
 ## Các kiến thức thêm
 
@@ -1242,39 +1079,39 @@ Bạn sẽ biết thêm nhiều ứng dụng của đồ thị trong sách của
         - [ ] [MIT 6.004 L15: Phân cấp bộ nhớ (The Memory Hierarchy) (video)](https://www.youtube.com/watch?v=vjYF_fAZI5E&list=PLrRW1w6CGAcXbMtDFj205vALOGmiRc82-&index=24)
         - [ ] [MIT 6.004 L16: Các vấn đề với bộ nhớ cache (Cache Issues) (video)](https://www.youtube.com/watch?v=ajgC3-pyGlk&index=25&list=PLrRW1w6CGAcXbMtDFj205vALOGmiRc82-)
 
-- ### Processes and Threads
-    - [ ] Computer Science 162 - Operating Systems (25 videos):
-        - for processes and threads see videos 1-11
-        - [Operating Systems and System Programming (video)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL-XXv-cvA_iBDyz-ba4yDskqMDY6A1w_c)
-    - [What Is The Difference Between A Process And A Thread?](https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-a-process-and-a-thread)
-    - Covers:
-        - Processes, Threads, Concurrency issues
-            - difference between processes and threads
-            - processes
-            - threads
-            - locks
-            - mutexes
-            - semaphores
-            - monitors
-            - how they work
-            - deadlock
-            - livelock
-        - CPU activity, interrupts, context switching
-        - Modern concurrency constructs with multicore processors
-        - Process resource needs (memory: code, static storage, stack, heap, and also file descriptors, i/o)
-        - Thread resource needs (shares above (minus stack) with other threads in the same process but each has its own pc, stack counter, registers, and stack)
-        - Forking is really copy on write (read-only) until the new process writes to memory, then it does a full copy.
-        - Context switching
-            - How context switching is initiated by the operating system and underlying hardware
-    - [ ] [threads in C++ (series - 10 videos)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL5jc9xFGsL8E12so1wlMS0r0hTQoJL74M)
-    - [ ] concurrency in Python (videos):
-        - [ ] [Short series on threads](https://www.youtube.com/playlist?list=PL1H1sBF1VAKVMONJWJkmUh6_p8g4F2oy1)
-        - [ ] [Python Threads](https://www.youtube.com/watch?v=Bs7vPNbB9JM)
-        - [ ] [Understanding the Python GIL (2010)](https://www.youtube.com/watch?v=Obt-vMVdM8s)
-            - [reference](http://www.dabeaz.com/GIL)
-        - [ ] [David Beazley - Python Concurrency From the Ground Up: LIVE! - PyCon 2015](https://www.youtube.com/watch?v=MCs5OvhV9S4)
-        - [ ] [Keynote David Beazley - Topics of Interest (Python Asyncio)](https://www.youtube.com/watch?v=ZzfHjytDceU)
-        - [ ] [Mutex in Python](https://www.youtube.com/watch?v=0zaPs8OtyKY)
+- ### Tiến trình và tiểu trình
+    - [ ] Khóa học "Khoa học máy tính 162 - Hệ điều hành" (25 video):
+        - Về tiến trình và tiểu trình, xem video 1-11
+        - [Hệ điều hành và lập trình hệ thống (video)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL-XXv-cvA_iBDyz-ba4yDskqMDY6A1w_c)
+    - [Sự khác nhau giữa một tiến trình và một tiểu trình?](https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-a-process-and-a-thread)
+    - Học các chủ đề dưới đây:
+        - Các vấn đề của tiến trình, tiểu trình và xử lý đồng thời
+            - Sự khác nhau giữa tiến trình và tiểu trình
+            - Tiến trình
+            - Tiểu trình
+            - Locks
+            - Mutexes
+            - Semaphores
+            - Monitors
+            - Cách chúng hoạt động
+            - Deadlock
+            - Livelock
+        - Hoạt động của CPU, ngắt, chuyển ngữ cảnh
+        - Các kiến trúc xử lý đồng thời được sử dụng cùng với các bộ xử lý đa lõi
+        - Tài nguyên mà tiến trình cần: (bộ nhớ: các đoạn mã, bộ lưu trữ tĩnh, stack, heap cũng như các mô tả của tập tin, nhập/xuất)
+        - Tài nguyên mà tiểu trình cần: (chia sẻ các tài nguyên được liệt kê ở trên (trừ stack) với các tiểu trình khác trong cùng tiến trình nhưng mỗi tiểu trình có program counter, stack counter, thanh ghi (registers) và stack của riêng chúng)
+        - Forking thực ra là [copy on write](https://en.wikipedia.org/wiki/Copy-on-write) cho đến khi tiến trình mới ghi vào bộ nhớ, sau đó nó thực hiện hành đồng full copy.
+        - Chuyển ngữ cảnh
+            - Chuyển ngữ cảnh được bắt đầu như thế nào bởi hệ điều hành và phần cứng bên dưới
+    - [ ] [Tiểu trình trong C++ (danh sách 10 video)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL5jc9xFGsL8E12so1wlMS0r0hTQoJL74M)
+    - [ ] Xử lý đồng thời trong Python (video):
+        - [ ] [Danh sách ngắn các video về tiểu trình (Short series on threads)](https://www.youtube.com/playlist?list=PL1H1sBF1VAKVMONJWJkmUh6_p8g4F2oy1)
+        - [ ] [Tiểu trình của Python (Python Threads)](https://www.youtube.com/watch?v=Bs7vPNbB9JM)
+        - [ ] [Hiểu rõ về Python GIL (Understanding the Python GIL (2010))](https://www.youtube.com/watch?v=Obt-vMVdM8s)
+            - [Tham khảo](http://www.dabeaz.com/GIL)
+        - [ ] [David Beazley - Căn bản về xử lý đồng thời trong Python: TRỰC TIẾP! - PyCon 2015 (David Beazley - Python Concurrency From the Ground Up: LIVE! - PyCon 2015)](https://www.youtube.com/watch?v=MCs5OvhV9S4)
+        - [ ] [Các điểm chính trong phần trình bày của David Beazley - Các vấn đề thú vị (Python Asyncio) (Keynote David Beazley - Topics of Interest (Python Asyncio))](https://www.youtube.com/watch?v=ZzfHjytDceU)
+        - [ ] [Mutex trong Python (Mutex in Python)](https://www.youtube.com/watch?v=0zaPs8OtyKY)
 
 - ### Các bài nghiên cứu
     - Có nhiều bài nghiên cứu của Google và các bài nghiên cứu rất nổi tiếng.
@@ -1341,6 +1178,133 @@ Bạn sẽ biết thêm nhiều ứng dụng của đồ thị trong sách của
 
     Nếu bạn cần thêm thông tin chi tiết, hãy đọc qua phần "So khớp chuỗi" trong các mục đọc thêm [Đọc thêm về một số đề tài](đọc-thêm-về-một-số-đề-tài)
 
+---
+
+## Thiết kế hệ thống, Khả năng mở rộng, Xử lý dữ liệu
+- **Bạn có thế sẽ bị hỏi câu hỏi liên quan đến thiết kế hệ thống nếu có hơn 4 năm kinh nghiệm**
+- Khả năng mở rộng và Thiết kế hệ thống là các chủ đề rất rộng, với nhiều vấn đề và tài liệu liên quan, bởi vì có rất nhiều vấn đề cần phải giải quyết khi thiết kế các hệ thống phần mềm (hoặc phần cứng) có thể mở rộng được.
+      Cần phải đầu tư một chút thời gian cho vấn đề này.
+- Lời khuyên từ Yegge:
+    - Khả năng mở rộng
+        - Trích xuất từ cơ sở dữ liệu lớn về một giá trị độc nhất
+        - Chuyển đổi từ một tập dữ liệu sang tập khác
+        - Xử lý một khối lượng dữ liệu đồ sộ
+    - Thiết kế hệ thống
+        - Tập hợp các tính năng
+        - Giao diện
+        - Lớp phân cấp
+        - Thiết kế hệ thống dưới những ràng buộc
+        - Đơn giản và vững chắc
+        - Đánh đổi (từ gốc tradeoff, chấp nhận bỏ một vài tính năng nhỏ để có được những lợi ích khác như tốc độ xử lý...)
+        - Phân tích và tối ưu hiệu suất sử dụng
+- [ ] **BÁT ĐẦU TỪ ĐÂY**: [System Design from HiredInTech - Thiết kế hệ thống bởi HiredInTech](http://www.hiredintech.com/system-design/)
+- [ ] [Làm thế nào để trả lời các câu hỏi liên quan tới thiết kế trong phỏng vấn kỹ thuật? (How Do I Prepare To Answer Design Questions In A Technical Inverview)](https://www.quora.com/How-do-I-prepare-to-answer-design-questions-in-a-technical-interview?redirected_qid=1500023)
+- [ ] [8 điều bạn nên biết trước khi  bắt đầu một buổi phỏng vấn về Thiết kế hệ thống (8 Things You Need to Know Before a System Design Interview) ](http://blog.gainlo.co/index.php/2015/10/22/8-things-you-need-to-know-before-system-design-interviews/)
+- [ ] [Thiết kế thuật toán(Algorithm design)](http://www.hiredintech.com/algorithm-design/)
+- [ ] [Chuẩn hóa trong cơ sở dữ liệu (Database Normalization - 1NF, 2NF, 3NF and 4NF) (video)](https://www.youtube.com/watch?v=UrYLYV7WSHM)
+- [ ] [Phỏng vấn về thiết kế hệ thống(System Design Interview)](https://github.com/checkcheckzz/system-design-interview) - Có rất nhiều tài liệu trong link nay. Hãy đọc qua các bài viết và các ví dụ. Tôi có liệt kê sau đây:
+- [ ] [Làm thế nào để dẫn đầu trong cuộc phỏng vấn về thiết kế hệ thống(How to ace a systems design interview) ](http://www.palantir.com/2011/10/how-to-rock-a-systems-design-interview/)
+- [ ] [Những con số ai cũng nên biết(Numbers Everyone Should Know)](http://everythingisdata.wordpress.com/2009/10/17/numbers-everyone-should-know/)
+- [ ] [Mất bao lâu để làm một chuyển đổi ngữ cảnh?(How long does it take to make a context switch) ](http://blog.tsunanet.net/2010/11/how-long-does-it-take-to-make-context.html)
+- [ ] [Các luồng xử lý trong trung tâm dữ liệu(Transactions Across Datacenters)(video)](https://www.youtube.com/watch?v=srOgpXECblk)
+- [ ] [Một hướng dẫn đơn giản về lý thuyết CAP(A plain English introduction to CAP Theorem)](http://ksat.me/a-plain-english-introduction-to-cap-theorem/)
+- [ ] Thuật toán đồng thuận của Paxos:
+    - [video ngắn](https://www.youtube.com/watch?v=s8JqcZtvnsM)
+    - [Video mở rộng với trường hợp cụ thể và multi-paxos(extended video with use case and multi-paxos)](https://www.youtube.com/watch?v=JEpsBg0AO6o)
+    - [Nghiên cứu](http://research.microsoft.com/en-us/um/people/lamport/pubs/paxos-simple.pdf)
+- [ ] [Băm nhất quán(Consistent Hashing)](http://www.tom-e-white.com/2007/11/consistent-hashing.html)
+- [ ] [NoSQL Patterns](http://horicky.blogspot.com/2009/11/nosql-patterns.html)
+- [ ] Khả năng mở rộng:
+    - [ ] [Tầm nhìn chung(Great overview)(video)](https://www.youtube.com/watch?v=-W9F__D3oY4)
+    - [ ] Các seri ngắn:
+        - [Nhân bản(Clones)](http://www.lecloud.net/post/7295452622/scalability-for-dummies-part-1-clones)
+        - [Cơ sỡ dữ liệu(Database)](http://www.lecloud.net/post/7994751381/scalability-for-dummies-part-2-database)
+        - [Cache](http://www.lecloud.net/post/9246290032/scalability-for-dummies-part-3-cache)
+        - [Bất đồng bộ(Asynchronism)](http://www.lecloud.net/post/9699762917/scalability-for-dummies-part-4-asynchronism)
+    - [ ] [Kiến trúc web và hệ thống phân tán có khả năng mở rộng(Scalable Web Architecture and Distributed Systems)](http://www.aosabook.org/en/distsys.html)
+    - [ ] [Fallacies of Distributed Computing Explained](https://pages.cs.wisc.edu/~zuyu/files/fallacies.pdf)
+    - [ ] [Pragmatic Programming Techniques](http://horicky.blogspot.com/2010/10/scalable-system-design-patterns.html)
+        - [Bổ sung: Google Pregel cho xử lý đồ thị(Google Pregel Graph Processing)](http://horicky.blogspot.com/2010/07/google-pregel-graph-processing.html)
+    - [ ] [Jeff Dean - Xây dựng hệ thống phần mềm tại Google và các bài học rút ra được(Jeff Dean - Building Software Systems At Google and Lessons Learned)(video)](https://www.youtube.com/watch?v=modXC5IWTJI)
+    - [ ] [Giới thiệu về kiến trúc hệ thống có thể mở rộng(Introduction to Architecting Systems for Scale)](http://lethain.com/introduction-to-architecting-systems-for-scale/)
+    - [ ] [Mở rộng game trên di động nhắm tới khách hàng trên toàn thế giới sử dụng App Engine và Cloud Datastore (Scaling mobile games to a global audience using App Engine and Cloud Datastore)(video)](https://www.youtube.com/watch?v=9nWyWwY2Onc)
+    - [ ] [How Google Does Planet-Scale Engineering for Planet-Scale Infra (video)](https://www.youtube.com/watch?v=H4vMcD7zKM0)
+    - [ ] [Sự quan trọng của thuật toán(The Importance of Algorithms)](https://www.topcoder.com/community/data-science/data-science-tutorials/the-importance-of-algorithms/)
+    - [ ] [Chia nhỏ cơ sở dữ liệu thành từng phần nhỏ và nhanh hơn, dễ quản lý hơn(Sharding)](http://highscalability.com/blog/2009/8/6/an-unorthodox-approach-to-database-design-the-coming-of-the.html)
+    - [ ] [Khả năng mở rộng của Facebook(Scale at Facebook) -  (2009)](https://www.infoq.com/presentations/Scale-at-Facebook)
+    - [ ] [Khả năng mở rộng của Facebook (2012), "Xây dựng cho cả tỷ người dùng"(Scale at Facebook (2012), "Building for a Billion Users" -  )(video)](https://www.youtube.com/watch?v=oodS71YtkGU)
+    - [ ] [Lập trình cho cả khả năng phát triển trong tương lai(Engineering for the Long Game) - Astrid Atkinson Keynote - (video)](https://www.youtube.com/watch?v=p0jGmgIrf_M&list=PLRXxvay_m8gqVlExPC5DG3TGWJTaBgqSA&index=4)
+    - [ ] [7 năm mở rộng của Youtube trong 30 phút(7 Years Of YouTube Scalability Lessons In 30 Minutes)](http://highscalability.com/blog/2012/3/26/7-years-of-youtube-scalability-lessons-in-30-minutes.html)
+        - [video](https://www.youtube.com/watch?v=G-lGCC4KKok)
+    - [ ] [Paypal đã mở rộng thế nào để đáp ứng hơn tỷ lượt giao dịch mỗi ngày với 8VMs(How PayPal Scaled To Billions Of Transactions Daily Using Just 8VMs) ](http://highscalability.com/blog/2016/8/15/how-paypal-scaled-to-billions-of-transactions-daily-using-ju.html)
+    - [ ] [Làm thế nào để xóa lặp trong dữ liệu(How to Remove Duplicates in Large Datasets)](https://blog.clevertap.com/how-to-remove-duplicates-in-large-datasets/)
+    - [ ] [A look inside Etsy's scale and engineering culture with Jon Cowie) (video)](https://www.youtube.com/watch?v=3vV4YiqKm1o)
+    - [ ] [Cùng nhìn nhận cách Etsy mở rộng và phong cách lập trình với Jon Cowie(What Led Amazon to its Own Microservices Architecture - Điều gì đưa Amazon tới kiến trúc microservices](http://thenewstack.io/led-amazon-microservices-architecture/)
+    - [ ] [Nén hay không nén, đây là câu hỏi dành cho Uber(To Compress Or Not To Compress, That Was Uber's Question)](https://eng.uber.com/trip-data-squeeze/)
+    - [ ] [Asyncio Tarantool Queue, Get In The Queue](http://highscalability.com/blog/2016/3/3/asyncio-tarantool-queue-get-in-the-queue.html)
+    - [ ] [Trong trường hợp nào truy vấn phỏng đoán được thực thi?(When Should Approximate Query Processing Be Used?)](http://highscalability.com/blog/2016/2/25/when-should-approximate-query-processing-be-used.html)
+    - [ ] [Google's Transition From Single Datacenter, To Failover, To A Native Multihomed Architecture]( http://highscalability.com/blog/2016/2/23/googles-transition-from-single-datacenter-to-failover-to-a-n.html)
+    - [ ] [Spanner](http://highscalability.com/blog/2012/9/24/google-spanners-most-surprising-revelation-nosql-is-out-and.html)
+    - [ ] [Kiến trúc Egnyte: Kinh nghiêm từ việc xây dụng và mở rộng hệ thống phân tán lên tới Petabyte(Egnyte Architecture: Lessons Learned In Building And Scaling A Multi Petabyte Distributed System) ](http://highscalability.com/blog/2016/2/15/egnyte-architecture-lessons-learned-in-building-and-scaling.html)
+    - [ ] [Lập trình hướng máy học - Một cách lập trình mới trong thời đại mới(Machine Learning Driven Programming: A New Programming For A New World) ](http://highscalability.com/blog/2016/7/6/machine-learning-driven-programming-a-new-programming-for-a.html)
+    - [ ] [Kỹ thuật tối ưu hình ảnh để phục vụ hàng triệu yêu cầu mỗi ngày(The Image Optimization Technology That Serves Millions Of Requests Per Day) ](http://highscalability.com/blog/2016/6/15/the-image-optimization-technology-that-serves-millions-of-re.html)
+    - [ ] [Trình bày ngắn về kiến trúc Patreon(A Patreon Architecture Short)](http://highscalability.com/blog/2016/2/1/a-patreon-architecture-short.html)
+    - [ ] [Tinder: Làm thế nào mà một trong những hệ thống hẹn hò lớn nhất quyết định bạn sẽ nhìn thấy ai tiếp theo(Tinder: How Does One Of The Largest Recommendation Engines Decide Who You'll See Next?)](http://highscalability.com/blog/2016/1/27/tinder-how-does-one-of-the-largest-recommendation-engines-de.html)
+    - [ ] [Design Of A Modern Cache](http://highscalability.com/blog/2016/1/25/design-of-a-modern-cache.html)
+    - [ ] [Facebook đã mở rộng thế nào để đáp ứng việc trình diễn video trực tiếp(Live Video Streaming At Facebook Scale) ](http://highscalability.com/blog/2016/1/13/live-video-streaming-at-facebook-scale.html)
+    - [ ] [ Hướng dẫn cơ bản cho việc mở rộng đến hơn 11 triệu người dùng với Amazon AWS(A Beginner's Guide To Scaling To 11 Million+ Users On Amazon's AWS )](http://highscalability.com/blog/2016/1/11/a-beginners-guide-to-scaling-to-11-million-users-on-amazons.html)
+    - [ ] [Sử dụng docker ảnh hưởng tới độ trễ như thế nào?(How Does The Use Of Docker Effect Latency?) ](http://highscalability.com/blog/2015/12/16/how-does-the-use-of-docker-effect-latency.html)
+    - [ ] [Có thể xem AMP như 1 đối thủ với Google không?(Does AMP Counter An Existential Threat To Google?) ](http://highscalability.com/blog/2015/12/14/does-amp-counter-an-existential-threat-to-google.html)
+    - [ ] [Một cái nhìn 360 độ về toàn bộ Netflix Stack(A 360 Degree View Of The Entire Netflix Stack)](http://highscalability.com/blog/2015/11/9/a-360-degree-view-of-the-entire-netflix-stack.html)
+    - [ ] [Độ trễ ảnh hưởng tới doanh thu của bạn - Làm sao để khắc phục?(Latency Is Everywhere And It Costs You Sales - How To Crush It) ](http://highscalability.com/latency-everywhere-and-it-costs-you-sales-how-crush-it)
+    - [ ] [Serverless (rất dài, chỉ nền dùng file gist)](http://martinfowler.com/articles/serverless.html)
+    - [ ] [Điều gì làm nên sức mạnh của Instagram: Hàng trăm phần tử, hàng tá các công nghệ(What Powers Instagram: Hundreds of Instances, Dozens of Technologies )](http://instagram-engineering.tumblr.com/post/13649370142/what-powers-instagram-hundreds-of-instances)
+    - [ ] [Kiến trúc Cinchcast - Tạo ra 1500 giờ âm thanh mỗi ngày(Cinchcast Architecture - Producing 1,500 Hours Of Audio Every Day) ](http://highscalability.com/blog/2012/7/16/cinchcast-architecture-producing-1500-hours-of-audio-every-d.html)
+    - [ ] [Kiến trúc của chương trình phát sóng video trực tiếp Justin.Tv(Justin.Tv's Live Video Broadcasting Architecture) ](http://highscalability.com/blog/2010/3/16/justintvs-live-video-broadcasting-architecture.html)
+    - [ ] [Kiến trúc của game cộng đồng Playfish - 50 triệu người sử dụng hàng tháng và vẫn tiếp tục tăng(Playfish's Social Gaming Architecture - 50 Million Monthly Users And Growing)](http://highscalability.com/blog/2010/9/21/playfishs-social-gaming-architecture-50-million-monthly-user.html)
+    - [ ] [Kiến trúc của TripAdvisor - 40 triệu người viếng thăm, 200 triệu lượt xem, 30 Tb dữ liệu(TripAdvisor Architecture - 40M Visitors, 200M Dynamic Page Views, 30TB Data)](http://highscalability.com/blog/2011/6/27/tripadvisor-architecture-40m-visitors-200m-dynamic-page-view.html)
+    - [ ] [Kiến trúc của PlentyOfFish(PlentyOfFish Architecture)](http://highscalability.com/plentyoffish-architecture)
+    - [ ] [Kiến trúc của Salesforce - Làm thế nào để xử lý 1.3 tỷ giao dịch mỗi ngày(Salesforce Architecture - How They Handle 1.3 Billion Transactions A Day) ](http://highscalability.com/blog/2013/9/23/salesforce-architecture-how-they-handle-13-billion-transacti.html)
+    - [ ] [Kiến trúc của ESPN khi mở rộng - Xử lý 100000 thông tin mỗi giây(ESPN's Architecture At Scale - Operating At 100,000 Duh Nuh Nuhs Per Second)](http://highscalability.com/blog/2013/11/4/espns-architecture-at-scale-operating-at-100000-duh-nuh-nuhs.html)
+    - [ ] Xem qua "Messaging, Serialization, and Queueing Systems" phía dưới để hiểu các công nghệ có thể kết nối các dịch vụ cùng lúc thế nào.
+    - [ ] Twitter:
+        - [O'Reilly MySQL CE 2011: Jeremy Cole, "Big and Small Data at @Twitter" (video)](https://www.youtube.com/watch?v=5cKTP36HVgI)
+        - [Timelines at Scale](https://www.infoq.com/presentations/Twitter-Timeline-Scalability)
+    - Để có thêm thông tin, xem seri "Mining Massive Datasets" trong seri video.
+- [ ] Thực hành thêm về thiết kế hệ thống: Sau đây là vài ý tưởng có thể thực hiện trên giấy, mỗi ý tưởng đều có tư liệu đi cùng để hiểu rõ nó thực thi thế nào trong thế giới thực. [Thiết kế hệ thống bới HiredInTech(System Design from HiredInTech)](http://www.hiredintech.com/system-design/)
+    - [cheat sheet](https://github.com/jwasham/google-interview-university/blob/master/extras/cheat%20sheets/system-design.pdf)
+    - Các bước thực hiện:
+        1. Hiểu vấn đề và phạm vi của vấn đề:
+            - Định nghĩa các trường hợp sử dụng cụ thể với sự trợ giúp từ người phỏng vấn
+            - Đề xuất thêm tính năng
+            - Bỏ đi những phần mà người phỏng vấn cho là không còn nằm trong phạm vi yêu cầu
+            - Giả sử khả năng khả dụng cao, thêm vào như một tính năng
+        2. Suy nghĩ về các ràng buộc:
+            - Hỏi xem có bao nhiêu yêu cầu mỗi tháng
+            - Hỏi xem có bao nhiêu yêu cầu mỗi giây (hoặc họ đưa nó cho bạn hoặc bạn phải tự tính toán ra)
+            - So sánh tần số đọc và ghi
+            - Sử dụng luật 80/20 khi ước lượng
+            - Bao nhiêu dữ liệu được viết mỗi giây
+            - Toàn bộ kho lưu trữ dữ liệu cần cho 5 năm
+            - Bao nhiêu dữ liệu được đọc mỗi giây
+        3. Thiết kế trừu tượng:
+            - Lớp (dịch vụ, dữ liệu, caching)
+            - Cấu trúc hệ thống: tải cân bằng, chuyển thông điệp
+            - Cái nhìn tổng quan về thuật toán chủ chốt để chạy các dịch vụ
+            - Đưa ra hướng giải quyết cho hiện tượng nghẽn cổ chai
+    - Bài tập:
+        - [Thiết kế một mạng CDN (Content Delivery Network) (Design a CDN network: old article) ](http://repository.cmu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2112&context=compsci)
+        - [Thiết kê một hệ thống cung cấp ID ngẫu nhiên(Design a random unique ID generation system)](https://blog.twitter.com/2010/announcing-snowflake)
+        - [Thiết kế một hệ thống chơi bài nhiều người online(Design an online multiplayer card game)](http://www.indieflashblog.com/how-to-create-an-asynchronous-multiplayer-game.html)
+        - [Thiết kế một cơ sở dữ liệu khóa-giá trị(Design a key-value database)](http://www.slideshare.net/dvirsky/introduction-to-redis)
+        - [Thiết kế một hàm để trả về những từ khóa được tìm kiếm nhiều nhất trong thời gian gần nhất(Design a function to return the top k requests during past time interval)]( https://icmi.cs.ucsb.edu/research/tech_reports/reports/2005-23.pdf)
+        - [Thiết kế một hệ thống chia sẽ ảnh(Design a picture sharing system) ](http://highscalability.com/blog/2011/12/6/instagram-architecture-14-million-users-terabytes-of-photos.html)
+        - [Thiết kế một hệ thống hổ trợ ra quyết định(Design a recommendation system)](http://ijcai13.org/files/tutorial_slides/td3.pdf)
+        - [Thiết kế một hệ thống làm ngắn URL(Design a URL-shortener system: copied from above)](http://www.hiredintech.com/system-design/the-system-design-process/)
+        - [Thiết kế một hệ thống cache(Design a cache system)](https://www.adayinthelifeof.nl/2011/02/06/memcache-internals/)
+
+---
+
 ## Tổng kết
 
     Phần này sẽ là các video ngắn đề bạn ôn tập lại hầu hết các khái niệm quan trọng. 
@@ -1377,5 +1341,6 @@ Bạn sẽ biết thêm nhiều ứng dụng của đồ thị trong sách của
     - [ ] [12. Linear Programming](https://www.youtube.com/watch?v=rWhcLyiLZLA&list=PLe-ggMe31CTdy6dKzMgkWFuTTN1H8B-E1)
     - [ ] [13. Intractability](https://www.youtube.com/watch?v=6qcaaDp4cdQ&list=PLe-ggMe31CTcZCjluBHw53e_ek2k9Kn-S)
 
+---
 
 > In progress