在开发大模型（LLM）相关应用时，我们经常会遇到一个棘手的问题：随着流量的增加，原本响应迅速的 Web 服务，突然变得极其缓慢，甚至出现大面积的 502/504 超时。 很多开发者第一时间会去检查 Redis、数据库或模型推理接口，却忽略了一个架构上的隐患：你是否将 AI 接口调用直接塞进了公共的业务线程池中？ 一、 致命的“资源枯竭”：一个真实的事故现场 假设你正在使用 Spring Boot (Tomcat) 开发一个 AI 聊天机器人。你的系统接收请求并执行以下两步：  业务操作：查询用户配置（耗时 10ms）。 AI 调用：请求 GPT-4 API（耗时 5s）。  Tomcat 默认...

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

时长30分钟1.自我介绍2.项目拷问一些工作细节3.用过的设计模式，单例模式考察到底，双重检查锁作用，还有静态内部类4.线程创建方式5.Runnable和Callable区别6.String、StringBuilder，StringBuffer6.HashMap一堆7.AI的使用和未来AI的看法8.工作地点的选择英语水平反问：规模和业务 主要车机开发的安卓开发新人进去后的挑战/问题AI看法AI对整个行业冲击力度还是有点大的，目前还不是能够全部替代，还是一个辅助功能，可能未来能全部替代吧，谁也说不准。对于求职的我们的要求进一步加深，学历+技术+实习+软实力==offer++；