LinkedIn dùng 2,4GB RAM chỉ với hai tab

• Trang web LinkedIn tiêu thụ 2,4GB bộ nhớ khi chỉ mở hai tab trình duyệt
• Đây được xem là vấn đề về sử dụng tài nguyên kém hiệu quả của ứng dụng web
• Làm dấy lên lo ngại về suy giảm hiệu năng trình duyệt và trải nghiệm người dùng đi xuống
• Các framework frontend quy mô lớn hoặc script quảng cáo/theo dõi được nhắc đến như nguyên nhân có thể gây ra vấn đề này
• Nhu cầu tối ưu hóa web trên các nền tảng lớn một lần nữa được nhấn mạnh

---

Mức sử dụng bộ nhớ quá mức của website LinkedIn

• Đã có báo cáo về trường hợp chạy LinkedIn trong hai tab và tổng cộng sử dụng 2,4GB RAM
• Chỉ với thao tác duyệt trang đơn giản cũng đã phát sinh mức chiếm dụng bộ nhớ cao, cho thấy sự kém hiệu quả trong quản lý tài nguyên web
• Hiện tượng này có thể dẫn đến hiệu năng trình duyệt suy giảm và trải nghiệm người dùng xấu đi

Nguyên nhân và hàm ý

• Framework frontend cỡ lớn, script quảng cáo và theo dõi, cùng cấu trúc render phía client phức tạp được chỉ ra là những yếu tố làm tăng mức sử dụng bộ nhớ
• Đây được đánh giá là một ví dụ cho thấy các nền tảng web lớn cần tập trung hơn vào tối ưu tài nguyên và tinh gọn hóa
• Ở góc độ người dùng, có thể cần giới hạn số lượng tab hoặc quản lý các tiện ích mở rộng của trình duyệt

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• So sánh thực tế rằng “Voyager 1 chạy với 69KB bộ nhớ và một máy ghi băng 8-track” với tình hình hiện nay đúng là tạo cảm giác tương phản cực mạnh

  • Đúng vậy, dạo này cuộc gọi 5G thì rớt, LinkedIn thì ngốn cả GB bộ nhớ, đến cả tủ lạnh cũng phải cập nhật mới bật đèn được, còn Voyager 1 vẫn đang bay trong vũ trụ với 69KB
  • Thời đó 69KB chắc hẳn là dung lượng khổng lồ. Có khi giá khoảng 1.000 USD mỗi 1KB, mà nếu là bộ nhớ chịu được bức xạ không gian thì có thể còn đắt gấp 10 lần
  • Giờ thì ngay cả một ứng dụng chat đơn giản cũng có thể xử lý gần như mọi thứ LinkedIn làm với chưa tới 100MB RAM
  • Tất nhiên Voyager 1 là một sản phẩm đơn giản hơn rất nhiều, nên việc nó dùng ít bộ nhớ như vậy cũng là điều dễ hiểu

• Thực tế thì LinkedIn đầy những con người kỳ quặc, nhưng thật ra phần lớn mạng xã hội đều tệ theo cách khá giống nhau
  Facebook cũng vậy, Twitter cũng vậy, cuối cùng đều trôi theo hướng xấu. Google+ ít ra từng có tiềm năng vì có công cụ giới hạn trải nghiệm theo khu vực

  • Có vẻ các cơ quan tư pháp hiện giờ cũng nhìn nhận tương tự. Meta và Google liên tục bị siết quản lý, nhưng đồng thời điều đó cũng ngăn các công ty đổi mới mới nổi xuất hiện. Tác dụng ngược của quy định tạo ra một vòng luẩn quẩn khiến đổi mới càng khó hơn
  • LinkedIn đặc biệt là tệ nhất. Các bài kiểu inspiration porn trộn lẫn với tranh cãi chính trị khiến đầu óc như tê đi. Thế nhưng lúc xin việc lại bị yêu cầu URL LinkedIn nên đành phải duy trì tài khoản
  • Lý do mạng xã hội tệ không chỉ vì các thực hành kinh doanh thiếu minh bạch của doanh nghiệp, mà còn vì chính người dùng. Không biết có ai đã thử Mastodon chưa
  • Tò mò không biết khác biệt giữa HN và mạng xã hội là gì. Có feed cá nhân hóa thì được tính là “xã hội”, hay cốt lõi nằm ở gợi ý dựa trên đồ thị quan hệ?
  • LinkedIn giống như một newsfeed quảng cáo doanh nghiệp. Cảm giác như một bảng quảng cáo mà người lớn tự nguyện đăng ký theo dõi

• AWS cũng ngốn RAM tương tự. Chỉ cần mở vài tab AWS trên VM của công ty là đã chiếm khoảng 1,4GB. Ngay cả những trang văn bản đơn giản giờ cũng thường dùng bộ nhớ ở mức gigabyte
  Cũng có nhiều trang trông bề ngoài rất đơn giản như giao diện mới của Reddit hay DeepL Translator nhưng CPU lại bùng lên dữ dội. Có lúc thấy như thể LLM đã tự động sửa code rồi bỏ qua tối ưu hiệu năng

  • Vấn đề là nhiều web framework giúp tạo ra các ứng dụng phức tạp “chỉ cần chạy được” rất dễ, nhưng không hề quan tâm đến hiệu năng. Giao diện web OpenAI trước đây cũng render lại toàn bộ lịch sử hội thoại mỗi lần nên chậm khủng khiếp
  • Có lần xem trang BestBuy mà iPhone nóng ran lên và pin tụt rất nhanh. Mức độ như thể đang đào tiền mã hóa vậy
  • Website ngày nay gần như đang nhúng cả một trình duyệt riêng bằng JavaScript chỉ để theo dõi hành vi người dùng
  • Trước đây ứng dụng desktop Slack từng dùng nhiều bộ nhớ hơn cả IDE của tôi, đến mức mỗi lần compile là phải tắt Slack
  • Có vẻ giới web developer giờ đang thi nhau lạm dụng CSS filter. Tôi để trang DeepL mở một tiếng thì laptop nóng lên, hóa ra video bị kẹt trong vòng lặp SEEK vô hạn và thiêu CPU. Tôi nghĩ Google nên đưa mức sử dụng tài nguyên vào Web Vitals

• Dịch vụ chặn bot của LinkedIn (protechts.net) từng ngốn 42GB RAM trên laptop của tôi. Firefox swap điên cuồng nên tôi kiểm tra thì thủ phạm chính là cái đó.
  Còn có cả ảnh chụp màn hình. Tên iframe là “humanSecurityEnforcerIframe”, đúng là mỉa mai thật

• Có một cách giải quyết triệt để vấn đề này. Đóng tab lại và đừng mở LinkedIn nữa

  • Còn có một mẹo kỳ quặc để giảm gánh nặng email nữa

• Không hiểu ai còn dùng LinkedIn nữa. Đăng nhập vào chỉ thấy toàn bài viết và hình ảnh do AI tạo ra, cứ như một cảnh trong phim Severance

  • Phần lớn người dùng không đọc feed, cũng không đăng bài gì. Họ chỉ dùng cho tìm việc và duy trì quan hệ nghề nghiệp. Thậm chí ứng viên hoạt động quá nhiều trên feed còn có thể bị xem là rủi ro vì trông như người quá sa đà vào LinkedIn trong giờ làm việc
  • Tôi cũng kiếm được công việc gần nhất qua LinkedIn, và đến giờ vẫn đều đặn có recruiter liên hệ. Nhưng tôi hoàn toàn không xem feed
  • Trước đây thấy login gate thì tôi nghĩ “chắc mình nên đăng ký”, còn bây giờ lại nghĩ “chỗ này không muốn mình vào”. Vì thế LinkedIn có khi còn phản tác dụng trong tuyển dụng
  • LinkedIn tệ đến mức lại giúp người ta dùng nó một cách vô cảm về mặt cảm xúc. Tôi chỉ dùng như Facebook ngày xưa, để thỉnh thoảng liên lạc với đồng nghiệp cũ
  • Đa số mọi người không hề thích feed. LinkedIn gần như là một nền tảng write-only. Cần một lựa chọn thay thế tốt hơn, nhưng vấn đề là spam tự động và thuật toán ở đâu cũng bám theo.
    Tôi từng điều hành một startup hẹn hò, nhưng sau khi ChatGPT xuất hiện thì điểm khác biệt biến mất nên phải đóng lại. Tuyển dụng dựa trên AI rốt cuộc cũng có nguy cơ biến thành spam tự động ở mức cao hơn

• Việc LinkedIn cố tình giới hạn tốc độ cuộn nhìn như một hành vi điên rồ. Cảm giác như đi trong mật đường đặc quánh

  • Tôi đã tìm được cách lách qua. Chỉ cần thêm quy tắc sau vào uBlock Origin:
    www.linkedin.com##main:style(font-size: 16px !important;)
  • Mỗi lần chuyển trang trong mục tìm việc, trang mới lại bắt đầu từ cuối danh sách rồi phải cuộn ngược lên trên. Thật khó tin là năm 2026 vẫn còn UI như vậy
  • Kiểu ép kiểm soát cuộn này thực sự làm người ta phát điên
  • Nghĩ tới vị MBA nào nghĩ ra ý tưởng này mà thấy buồn cười. Tinh túy của kiểu kỹ nghệ Microslop
  • Kiểu scroll hijacking này cho thấy sự mục ruỗng trong tư duy sản phẩm. Đó là một mánh để làm người dùng chậm lại nhằm tăng thời gian lưu lại, nhưng lại phá hỏng công cụ trợ năng và điều hướng bằng bàn phím. Laptop cũ vốn đã giật lag với LinkedIn, giờ còn bị thêm độ trễ nhân tạo nữa

• Trình duyệt web ngày xưa cho phép người dùng tự đặt giới hạn RAM hay cache. Giờ thì quyền kiểm soát tài nguyên đó đã biến mất hoàn toàn, thật đáng tiếc

  • Rốt cuộc chúng ta đã bước vào thời kỳ mà muốn đọc văn bản cũng luôn phải cho phép thực thi mã từ xa

• Không hiểu vì sao LinkedIn lại dùng đến 1,3GB. Giá mà có ai đó làm phân tích memory dump thì tốt.
  Tôi cũng từng nghe giải thích rằng trình duyệt sẽ chiếm sẵn RAM vì “RAM dư là RAM lãng phí”, nhưng nghe vẫn giống một cái cớ. Khi cần thì cứ xin OS cấp phát là được, sao phải chiếm trước cho đầy

• Có người đoán rằng LinkedIn đang kiểm tra extension trình duyệt để cố ngăn screen scraping
  Xem thread liên quan

  • Nhưng đoạn code đó rất nhỏ, không phải nguyên nhân thật sự. Ngược lại, vì recruiter spam quá nhiều nên cũng phần nào hiểu được việc LinkedIn tăng cường phát hiện data scraping

[duqduqduq]

Thật hơi lố bịch khi thấy người ta buông ra quá nhiều điều nhảm nhí mà một lập trình viên hiểu về kiến trúc web sẽ không nói như vậy. Có hàng chục lý do khiến trình duyệt dùng nhiều bộ nhớ, vậy mà bạn lại khẳng định tất cả đều là lỗi của trang web? Bạn moi đâu ra cái đống nhảm nhí ngu ngốc pha lẫn tưởng tượng đó để phát biểu linh tinh như vậy? Ngay cả engine V8 cũng sẽ chọn lọc cấp phát thêm bộ nhớ nếu tài nguyên người dùng còn dư, và nếu trình duyệt chiến lược trì hoãn CG thì rất dễ vượt quá 1GB... Không biết thì hỏi AI đi, đồ ngốc.