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...

如题，本人双非学院本，大一大二的时候主要在打ACM。但是怕只打ACM找不到工作，大二也开始学开发。大三上边实习还边打比赛，但是圆梦ACM亚洲区域赛金牌了。然后我信息差比较封闭，加上前面打比赛也没什么时间。所以项目就是一个练手项目，想写技术亮点都不知道写啥。后面也没时间做一个新项目。实习也是初创公司。感觉项目经历和实习经历都拉完了。然后也是寒假才了解到暑期实习，然后花了一两周从零开始背八股，刷面经。然后面了腾讯WXG还是有些八股遗漏了，还有被吐槽项目没深度，一面直接挂了。现在感觉好焦虑，感觉ACM金牌好像作用并不大。不知道还能不能找大厂暑期，不行的话要先找中小厂沉淀吗，或者加急一个星期赶出个比较好的Agent项目然后继续投，还是说不如直接去信奥赛教培行业了。考研走算法岗的路线就算了，偏科太严重了也不擅长考试。好迷茫啊，感觉卷不动了。

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

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