JavaScript: Kỹ Thuật Xử Lý Dữ Liệu Hiện Đại

Vũ Thị Mai

June 6, 2025

Xử lý dữ liệu JavaScript hiện đại đã phát triển mạnh mẽ từ các phép gán biến đơn giản đến các quy phạm lập trình hàm tinh vi, cho phép mã thanh lịch, hiệu quả và dễ bảo trì. Các ứng dụng web hiện nay xử lý các tập dữ liệu phức tạp, các luồng dữ liệu thời gian thực và nội dung động đòi hỏi các kỹ thuật nâng cao để đạt hiệu suất và trải nghiệm người dùng tối ưu.

Nắm vững các kỹ thuật xử lý dữ liệu hiện đại giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng có khả năng mở rộng, xử lý thông tin hiệu quả đồng thời duy trì khả năng đọc mã và tiêu chuẩn hiệu suất. Các kỹ năng này trở nên thiết yếu khi các ứng dụng ngày càng phức tạp và yêu cầu dữ liệu tăng lên trên các môi trường di động, máy tính để bàn và máy chủ.

Sự Tiến Hóa của Phương Pháp Xử Lý Dữ Liệu JavaScript

Xử lý dữ liệu JavaScript đã chuyển đổi từ các phương pháp dựa trên vòng lặp bắt buộc sang các phương pháp hàm khai báo thể hiện ý định rõ ràng hơn, đồng thời giảm độ phức tạp của mã và các lỗi tiềm ẩn. Sự tiến hóa này phản ánh các xu hướng lập trình rộng hơn hướng tới tính bất biến, các hàm thuần túy và các phép biến đổi dữ liệu có thể dự đoán được.

ES6 trở đi giới thiệu các phương thức mảng mạnh mẽ, gán cấu trúc, toán tử spread và các hàm mũi tên cho phép thao tác dữ liệu ngắn gọn, dễ diễn đạt. Các tính năng này làm giảm mã boilerplate đồng thời cải thiện khả năng đọc và khả năng bảo trì trên các nhóm phát triển.

Các nguyên tắc lập trình hàm khuyến khích coi dữ liệu là bất biến và chuyển đổi nó thông qua các hàm thuần túy thay vì sửa đổi các cấu trúc hiện có. Cách tiếp cận này làm giảm các tác dụng phụ và làm cho mã dễ dự đoán, kiểm tra và gỡ lỗi hơn.

Kỹ Thuật Thao Tác và Biến Đổi Mảng

Các phương thức mảng hiện đại cung cấp các hoạt động mạnh mẽ, có thể xích nối, biến đổi dữ liệu hiệu quả đồng thời duy trì khả năng đọc mã. Các phương thức này cho phép các đường ống xử lý dữ liệu phức tạp lọc, biến đổi và tổng hợp thông tin theo các cách dễ đọc và dễ bảo trì.

Xích nối phương thức tạo ra các đường ống biến đổi dữ liệu thanh lịch, xử lý mảng thông qua nhiều hoạt động mà không cần các biến trung gian. Cách tiếp cận này làm giảm việc sử dụng bộ nhớ đồng thời thể hiện logic phức tạp trong các chuỗi tự nhiên, dễ đọc.

• map() biến đổi mỗi phần tử mảng theo một hàm, tạo các mảng mới mà không sửa đổi các mảng gốc
• filter() chọn các phần tử đáp ứng các tiêu chí cụ thể, cho phép tạo tập hợp con dữ liệu và xử lý có điều kiện
• reduce() tổng hợp dữ liệu mảng thành các giá trị đơn lẻ, hoàn hảo cho các phép tính, nhóm và các phép biến đổi phức tạp
• flatMap() kết hợp các hoạt động ánh xạ và làm phẳng, hữu ích để xử lý các cấu trúc dữ liệu lồng nhau hiệu quả

Các kỹ thuật mảng nâng cao bao gồm gán cấu trúc để trích xuất các giá trị, cú pháp spread để kết hợp các mảng và các tham số rest để xử lý danh sách đối số có độ dài thay đổi. Các tính năng này cho phép mã ngắn gọn, dễ diễn đạt xử lý các kịch bản dữ liệu đa dạng một cách thanh lịch.

// Modern array transformation pipeline
const processUserData = (users) => {
  return users
    .filter(user => user.active)
    .map(user => ({
      ...user,
      fullName: `${user.firstName} ${user.lastName}`,
      membershipYears: new Date().getFullYear() - user.joinYear
    }))
    .sort((a, b) => b.membershipYears - a.membershipYears)
    .slice(0, 10);
};

// Destructuring and spread operations
const [first, second, ...remaining] = processedUsers;
const updatedUsers = [...activeUsers, ...newUsers];

Các yếu tố hiệu suất trở nên quan trọng khi xử lý các mảng lớn. Các phương thức như `some()` và `every()` cung cấp chấm dứt sớm cho các hoạt động boolean, trong khi `findIndex()` và `includes()` tối ưu hóa các hoạt động tìm kiếm so với các cấu trúc vòng lặp truyền thống.

Làm Việc với Các Nguồn và Định Dạng Dữ Liệu Bên Ngoài

Các ứng dụng web hiện đại thường tích hợp dữ liệu từ API, cơ sở dữ liệu, tệp CSV và nhiều nguồn bên ngoài khác đòi hỏi phải chuyển đổi định dạng và chuẩn hóa cấu trúc. Xử lý dữ liệu hiệu quả bao gồm các kỹ thuật phân tích cú pháp, xác thực và biến đổi để đảm bảo khả năng tương thích của ứng dụng và tính toàn vẹn của dữ liệu.

Xử lý JSON vẫn là yếu tố cơ bản cho tích hợp API, đòi hỏi khả năng phân tích cú pháp mạnh mẽ, xử lý lỗi và xác thực kiểu. Các cách tiếp cận hiện đại sử dụng các thư viện xác thực lược đồ và giao diện TypeScript để đảm bảo tính nhất quán của cấu trúc dữ liệu và phát hiện các sự cố tích hợp sớm.

Khi tích hợp dữ liệu bên ngoài đến ở định dạng danh sách hoặc chuỗi, các công cụ chuyển đổi dữ liệu chuyên nghiệp có thể đơn giản hóa quá trình chuyển đổi bằng cách tự động định dạng dữ liệu văn bản thành các mảng JavaScript phù hợp, xử lý các dấu phân cách và yêu cầu định dạng khác nhau mà việc phân tích cú pháp thủ công có thể bỏ lỡ.

Xử lý CSV và dữ liệu được phân tách bằng dấu phân cách yêu cầu xử lý cẩn thận các trường hợp biên như các trường được trích dẫn, các ký tự thoát và định dạng không nhất quán. Các thư viện phân tích cú pháp mạnh mẽ và các quy trình xác thực ngăn ngừa hỏng dữ liệu và lỗi ứng dụng.

1. Xác thực dữ liệu triển khai kiểm tra lược đồ và xác minh kiểu trước khi xử lý dữ liệu bên ngoài
2. Xử lý lỗi suy giảm ân trọng khi dữ liệu bên ngoài không khớp với các định dạng hoặc cấu trúc mong đợi
3. Chuẩn hóa định dạng chuyển đổi các định dạng đầu vào khác nhau thành các cấu trúc dữ liệu bên trong nhất quán
4. Chiến lược bộ nhớ đệm lưu trữ dữ liệu bên ngoài đã xử lý để giảm các cuộc gọi API và cải thiện hiệu suất ứng dụng

Quản Lý Cấu Trúc Dữ Liệu Hướng Đối Tượng

Xử lý đối tượng JavaScript hiện đại kết hợp các mẫu hướng đối tượng cổ điển với các khái niệm lập trình hàm để tạo các cấu trúc dữ liệu có thể bảo trì, có khả năng mở rộng. Cách tiếp cận kết hợp này tận dụng những khía cạnh tốt nhất của cả hai quy phạm để có tổ chức mã và hiệu suất tối ưu.

Cấu trúc dựa trên lớp cung cấp một tổ chức rõ ràng cho các thực thể dữ liệu phức tạp trong khi hỗ trợ kế thừa, đóng gói và đa hình. Cú pháp lớp hiện đại cung cấp một định nghĩa đối tượng sạch hơn, trực quan hơn so với các phương pháp dựa trên nguyên mẫu.

Gán cấu trúc đối tượng và cú pháp viết tắt thuộc tính cho phép trích xuất dữ liệu thanh lịch và tạo đối tượng. Các tính năng này làm giảm mã boilerplate đồng thời cải thiện khả năng đọc và khả năng bảo trì trên các nhóm phát triển làm việc với các cấu trúc dữ liệu phức tạp.

// Modern class with data handling methods
class DataProcessor {
  constructor(config = {}) {
    this.config = { ...this.defaultConfig, ...config };
    this.cache = new Map();
  }

  // Method with destructuring and default parameters
  processItem({ id, data, metadata = {} }) {
    const { transform, validate } = this.config;
    
    if (validate && !this.isValid(data)) {
      throw new Error(`Invalid data for item ${id}`);
    }

    const processed = transform ? transform(data) : data;
    const result = { id, processed, metadata, timestamp: Date.now() };
    
    this.cache.set(id, result);
    return result;
  }

  // Async data processing with error handling
  async batchProcess(items) {
    const results = await Promise.allSettled(
      items.map(item => this.processItem(item))
    );

    return results.map((result, index) => ({
      index,
      success: result.status === 'fulfilled',
      data: result.status === 'fulfilled' ? result.value : null,
      error: result.status === 'rejected' ? result.reason : null
    }));
  }
}

Các mẫu dữ liệu bất biến ngăn chặn các phép biến đổi tai nạn trong khi cho phép các bản cập nhật hiệu quả thông qua việc chia sẻ cấu trúc. Các thư viện như Immutable.js hoặc các cách tiếp cận bản địa sử dụng toán tử spread giúp duy trì tính nhất quán của dữ liệu trong các ứng dụng phức tạp.

Biến Đổi và Xử Lý Dữ Liệu Nâng Cao

Biến đổi dữ liệu tinh vi đòi hỏi sự hiểu biết về cả định dạng nguồn và các yêu cầu mục tiêu để tạo ra các quy trình chuyển đổi hiệu quả và đáng tin cậy. JavaScript hiện đại cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xử lý các phép biến đổi phức tạp đồng thời duy trì khả năng đọc mã và hiệu suất.

Kiến trúc đường ống tổ chức các phép biến đổi phức tạp thành các hàm có thể tổng hợp, có thể được kiểm tra độc lập và tái sử dụng trong các ngữ cảnh khác nhau. Cách tiếp cận theo mô-đun này cải thiện khả năng bảo trì đồng thời cho phép quy trình xử lý dữ liệu phức tạp.

Để chuyển đổi cấu trúc dữ liệu phức tạp, công cụ biến đổi dữ liệu nâng cao tăng tốc quá trình chuyển đổi giữa các cấu trúc dữ liệu JavaScript khác nhau bằng cách cung cấp các thuật toán phân tích cú pháp được tối ưu hóa, nhiều định dạng đầu ra và các tính năng xác thực đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu trong suốt quá trình chuyển đổi.

Các kỹ thuật tạo hàm cho phép xây dựng các phép biến đổi phức tạp từ các hàm đơn giản, có thể kiểm tra được. Sử dụng các kỹ thuật như đóng gói, ứng dụng riêng một phần và tạo hàm tạo ra các đường ống xử lý dữ liệu có thể tái sử dụng, có thể dự đoán được.

• Xử lý luồng xử lý các tập dữ liệu lớn mà không cần tải mọi thứ vào bộ nhớ cùng một lúc
• Đánh giá chậm hoãn tính toán cho đến khi cần kết quả để cải thiện hiệu suất
• Ghi nhớ lưu trữ kết quả biến đổi tốn kém để tránh tính toán dư thừa
• Xử lý song song sử dụng Web Workers hoặc các hoạt động không đồng bộ để thực hiện các phép biến đổi tốn nhiều CPU

// Functional composition for data transformation
const pipe = (...functions) => (value) => 
  functions.reduce((acc, func) => func(acc), value);

const transformData = pipe(
  data => data.filter(item => item.active),
  data => data.map(item => normalizeItem(item)),
  data => data.sort((a, b) => a.priority - b.priority),
  data => groupBy(data, 'category')
);

// Async transformation pipeline
const processAsync = async (data) => {
  const validated = await validateData(data);
  const transformed = await Promise.all(
    validated.map(async item => {
      const enriched = await enrichWithExternalData(item);
      return transform(enriched);
    })
  );
  return aggregateResults(transformed);
};

Các Yếu Tố Hiệu Suất cho Các Tập Dữ Liệu Lớn

Xử lý tập dữ liệu lớn đòi hỏi phải xem xét cẩn thận việc sử dụng bộ nhớ, độ phức tạp tính toán và trải nghiệm người dùng để duy trì khả năng đáp ứng của ứng dụng. Các kỹ thuật tối ưu hóa chiến lược cho phép xử lý khối lượng dữ liệu đáng kể mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc sự hài lòng của người dùng.

Quản lý bộ nhớ trở nên quan trọng khi xử lý các mảng hoặc đối tượng lớn. Các kỹ thuật như phân trang, cuộn ảo và phát trực tiếp dữ liệu ngăn ngừa hết bộ nhớ đồng thời duy trì các giao diện người dùng chức năng vẫn đáp ứng trong quá trình xử lý nặng.

Phân tích độ phức tạp theo thời gian giúp xác định các điểm nghẽn trong các thuật toán xử lý dữ liệu. Hiểu ký hiệu Big O và hiệu quả thuật toán hướng dẫn các quyết định tối ưu hóa có thể cải thiện đáng kể hiệu suất cho các tập dữ liệu lớn.

Xử lý không đồng bộ ngăn chặn việc chặn UI trong quá trình thực hiện tốn kém. Sử dụng các kỹ thuật như `requestIdleCallback`, Web Workers và xử lý phân đoạn duy trì khả năng đáp ứng của giao diện người dùng trong khi xử lý khối lượng công việc tính toán đáng kể.

Chiến Lược Xử Lý Lỗi và Xác Thực Dữ Liệu

Xử lý lỗi mạnh mẽ và xác thực dữ liệu tạo nền tảng cho các ứng dụng JavaScript đáng tin cậy xử lý các nguồn dữ liệu đa dạng. Các chiến lược xác thực toàn diện ngăn ngừa lỗi runtime đồng thời cung cấp thông tin phản hồi có ý nghĩa để gỡ lỗi và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Kiểm tra kiểu tại runtime bổ sung cho xác thực biên dịch trong môi trường TypeScript. Xác thực động đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu khi xử lý các nguồn bên ngoài có thể không tuân thủ các lược đồ hoặc giao diện mong đợi.

Các thư viện xác thực lược đồ cung cấp các cách tiếp cận khai báo để xác thực dữ liệu tách logic xác thực khỏi logic kinh doanh. Sự phân tách này cải thiện khả năng bảo trì mã trong khi cho phép các mẫu xác thực có thể tái sử dụng trên các thành phần ứng dụng khác nhau.

// Comprehensive validation with error handling
class DataValidator {
  static validateUser(userData) {
    const errors = [];
    
    if (!userData || typeof userData !== 'object') {
      throw new Error('Invalid user data: must be an object');
    }

    // Required field validation
    const required = ['email', 'name'];
    required.forEach(field => {
      if (!userData[field] || typeof userData[field] !== 'string') {
        errors.push(`${field} is required and must be a string`);
      }
    });

    // Email format validation
    if (userData.email && !/^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/.test(userData.email)) {
      errors.push('Invalid email format');
    }

    // Age validation if provided
    if (userData.age !== undefined) {
      if (!Number.isInteger(userData.age) || userData.age < 0 || userData.age > 150) {
        errors.push('Age must be a valid integer between 0 and 150');
      }
    }

    if (errors.length > 0) {
      throw new ValidationError('User validation failed', errors);
    }

    return true;
  }
}

// Custom error class for better error handling
class ValidationError extends Error {
  constructor(message, validationErrors) {
    super(message);
    this.name = 'ValidationError';
    this.validationErrors = validationErrors;
  }
}

Suy giảm ân trọng đảm bảo rằng các ứng dụng tiếp tục hoạt động khi xử lý dữ liệu gặp lỗi. Việc triển khai các chiến lược dự phòng và các giá trị mặc định duy trì trải nghiệm người dùng đồng thời ghi lại các lỗi để gỡ lỗi và giám sát hệ thống.

• Khối try-catch bao bọc các hoạt động có thể thất bại với xử lý lỗi cụ thể cho các chế độ thất bại khác nhau
• Xử lý từ chối Promise sử dụng .catch() và try-catch async/await để quản lý lỗi không đồng bộ
• Vệ sinh đầu vào làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trước khi xử lý để ngăn chặn các cuộc tấn công tiêm và hỏng dữ liệu
• Chiến lược ghi nhật ký ghi lại ngữ cảnh lỗi và trạng thái dữ liệu để gỡ lỗi và giám sát hiệu quả

Các Mẫu Xử Lý Dữ Liệu Không Đồng Bộ

Xử lý dữ liệu không đồng bộ cho phép giao diện người dùng đáp ứng đồng thời xử lý các hoạt động tốn thời gian như các cuộc gọi API, xử lý tệp và các phép tính phức tạp. JavaScript hiện đại cung cấp các công cụ tinh vi để quản lý hiệu quả các quy trình làm việc không đồng bộ.

Các mẫu dựa trên Promise cung cấp các cách tiếp cận sạch sẽ, dễ đọc để xử lý các hoạt động không đồng bộ. Promise.all(), Promise.allSettled() và Promise.race() cho phép điều phối tinh vi các hoạt động không đồng bộ nhiều với xử lý lỗi và tổng hợp kết quả phù hợp.

Cú pháp async/await đơn giản hóa mã không đồng bộ bằng cách làm cho nó có vẻ đồng bộ đồng thời duy trì hành vi không chặn. Cách tiếp cận này cải thiện khả năng đọc mã và xử lý lỗi so với các chuỗi gọi lại hoặc hứa hẹn truyền thống.

// Advanced async data processing patterns
class AsyncDataProcessor {
  // Parallel processing with concurrency limits
  async processInBatches(items, batchSize = 5) {
    const results = [];
    
    for (let i = 0; i < items.length; i += batchSize) {
      const batch = items.slice(i, i + batchSize);
      const batchResults = await Promise.allSettled(
        batch.map(item => this.processItem(item))
      );
      results.push(...batchResults);
    }
    
    return results;
  }

  // Retry mechanism with exponential backoff
  async processWithRetry(item, maxRetries = 3) {
    for (let attempt = 1; attempt <= maxRetries; attempt++) {
      try {
        return await this.processItem(item);
      } catch (error) {
        if (attempt === maxRetries) throw error;
        
        const delay = Math.pow(2, attempt) * 1000; // Exponential backoff
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
      }
    }
  }

  // Stream processing with async generators
  async* processStream(dataStream) {
    for await (const chunk of dataStream) {
      try {
        const processed = await this.transformChunk(chunk);
        yield processed;
      } catch (error) {
        console.error('Chunk processing failed:', error);
        yield { error: error.message, chunk };
      }
    }
  }
}

Giới hạn tốc độ và điều tiết ngăn chặn việc làm quá tải các dịch vụ bên ngoài hoặc tài nguyên hệ thống trong quá trình xử lý dữ liệu chuyên sâu. Việc triển khai giới hạn tốc độ phù hợp đảm bảo hoạt động đáng tin cậy đồng thời tôn trọng các giới hạn API và ràng buộc hệ thống.

Tích Hợp và Tự Động Hóa Quy Trình Phát Triển

Các quy trình phát triển hiệu quả tích hợp các công cụ xử lý dữ liệu, các khung kiểm tra và các hệ thống tự động hóa đẩy nhanh quá trình phát triển đồng thời duy trì chất lượng mã. Các công cụ hiện đại hỗ trợ phát triển xử lý dữ liệu tinh vi với chi phí cấu hình tối thiểu.

Các chiến lược kiểm tra để xử lý dữ liệu bao gồm các bài kiểm tra đơn vị cho các hàm chuyển đổi, các bài kiểm tra tích hợp cho các nguồn dữ liệu bên ngoài và các bài kiểm tra hiệu suất cho xử lý tập dữ liệu lớn. Kiểm tra toàn diện đảm bảo độ tin cậy trên các kịch bản và trường hợp biên khác nhau.

💡 Mẹo chuyên nghiệp: Các nền tảng như Cliptics cung cấp các tiện ích xử lý dữ liệu toàn diện cùng với các công cụ phát triển, khung kiểm tra và tự động hóa quy trình làm việc trong một bảng điều khiển, loại bỏ nhu cầu tích hợp nhiều công cụ độc lập trong quá trình phát triển ứng dụng JavaScript phức tạp.

Các công cụ kiểm tra chất lượng mã bao gồm ESLint, Prettier và TypeScript giúp duy trì các mẫu xử lý dữ liệu nhất quán trên các nhóm phát triển. Định dạng và linting tự động bắt các lỗi phổ biến đồng thời thực thi các thực hành tốt nhất cho mã xử lý dữ liệu.

• Tích hợp đường ống xây dựng kết hợp xác thực dữ liệu và kiểm tra biến đổi vào các quy trình CI/CD
• Cấu hình máy chủ phát triển cho phép tải lại nóng và gỡ lỗi cho các thành phần xử lý dữ liệu
• Tạo tài liệu tự động tạo tài liệu API cho các hàm và lớp xử lý dữ liệu
• Giám sát hiệu suất theo dõi các số liệu xử lý dữ liệu và xác định các cơ hội tối ưu hóa

Chuẩn Bị Kỹ Năng Xử Lý Dữ Liệu JavaScript Theo Tương Lai

JavaScript tiếp tục phát triển với các đề xuất mới, các API trình duyệt và các cải tiến hệ sinh thái nâng cao khả năng xử lý dữ liệu. Cập nhật các mẫu và công nghệ mới nổi đảm bảo hiệu quả phát triển lâu dài và thăng tiến sự nghiệp trong một bối cảnh công nghệ đang phát triển.

Các tiêu chuẩn mới nổi bao gồm await cấp cao nhất, các cải tiến chuỗi tùy chọn và các phương thức mảng mới tiếp tục mở rộng khả năng xử lý dữ liệu của JavaScript. Hiểu các giai đoạn đề xuất và hỗ trợ của trình duyệt giúp các nhà phát triển áp dụng các tính năng mới một cách chiến lược.

Tích hợp WebAssembly mở ra các cơ hội cho xử lý dữ liệu hiệu suất cao kết hợp tính linh hoạt của JavaScript với tốc độ tính toán gần như gốc. Công nghệ này cho phép các ứng dụng JavaScript xử lý các nhiệm vụ xử lý dữ liệu chuyên sâu trước đây không thể thực hiện được trong môi trường trình duyệt.

Tích hợp máy học và AI thông qua các thư viện như TensorFlow.js cho phép xử lý dữ liệu thông minh trực tiếp trong các ứng dụng JavaScript. Các khả năng này tạo ra các cơ hội cho phân tích dữ liệu tinh vi và ra quyết định tự động trong các ứng dụng web.

Xử lý dữ liệu JavaScript hiện đại đại diện cho một sự tiến hóa tinh vi từ thao tác biến đơn giản đến các hệ thống xử lý dữ liệu phức tạp, hiệu quả và dễ bảo trì. Làm chủ các kỹ thuật hiện đại bao gồm các mẫu lập trình hàm, xử lý không đồng bộ, tối ưu hóa hiệu suất và xử lý lỗi mạnh mẽ cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng có khả năng mở rộng có thể xử lý các yêu cầu dữ liệu đa dạng một cách hiệu quả. Thành công đến từ việc hiểu cả các khái niệm lý thuyết và các chiến lược triển khai thực tế đồng thời cập nhật các tính năng ngôn ngữ đang phát triển và các cải tiến hệ sinh thái. Bằng cách kết hợp các khả năng JavaScript hiện đại với các thực hành phát triển có hệ thống, các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng đáng tin cậy, hiệu suất cao phục vụ người dùng hiệu quả đồng thời duy trì chất lượng mã và năng suất của nhóm. Việc đầu tư vào các kỹ năng xử lý dữ liệu nâng cao mang lại lợi nhuận thông qua hiệu suất ứng dụng được cải thiện, thời gian phát triển giảm và cơ hội nghề nghiệp được nâng cao trong một bối cảnh phát triển dựa trên dữ liệu ngày càng tăng.