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...

boss上投了200份了，还是没有约到面试，甚至没有回复，好焦虑😖

投了很多没有hr鸟我

TEG网络研发部。半小时多结束，感觉是kpi。后台开发岗位纯靠回忆，有些问题和细节忘了。自我介绍介绍之前实习内容（之前做的数据库），没深问技术细节，除了实习工作，就问了下对公司产品的场景，架构理解。了不了解消息解耦，比如多个终端产生海量数据存入数据库的问题，答的用消息队列集群的控制节点怎么确定的，raft协议了解吗，说说流程。（很久之前看的了，答了选主，多数派原则，心跳。忘记答关键的WAL日志了）了解什么消息队列（RabbitMQ），与其它产品（如kafka）对比。mysql MVCC实现原理mysql 三个日志介绍。redolog和binlog区别。redis分布式锁redis缓存雪崩，穿透...