嘿，兄弟们好，昨天下午，我从新公司大楼签完字出来，阳光晃得我有点睁不开眼。我坐在路边花坛上，默默点了一根烟，坐了很久。整整 4 个月，120 天。作为一个 90 后、没赶上名校快车、又刚好撞上 30 多岁尴尬年纪的 Java 佬，这 120 天我经历的不仅仅是积蓄缩水的焦虑，更多的是一种职业信仰的崩塌。今天给大家聊聊这 4 个月我到底是怎么熬过来的，以及现在的外面市场到底变成了什么样。那些失眠的夜：从自信到自我怀疑刚失业那会儿，我心里其实挺稳的。干了 10 年 Java，在行业里扛过大流量，找工作还不是简简单单。但现实很快把我教训了。第一个月，我还在挑拣薪资；第二个月，开始觉得不对劲，投出去的...

竞赛聊胜于无，实习也没学到东西

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...