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...

一股神秘的力量，我是不是被资本做局了

大佬们帮忙看看简历 孩子约不到面😭全是已读不回 要么就是培训机构的套路我知道是个学院本学历不讨好 真想找口饭吃冲什么岗比较合适呢

一面3.11 45min1、拷打实习2、拷打实验室项目3、AOP、IOC4、Websocket和SSE5、DNS解析域名的流程6、基于UDP和TCP有哪些应用层协议7、completeableFuture的原理8、TD的原理，和MySQL的区别9、虚拟内存，段页式的优势和劣势10、 索引失效的场景11、Syn和AQS的区别12、spec的开发流程13、MongoDB的底层原理（不会）14、手撕：岛屿数量15、反问二面 3.16 75min1、过实习和项目2、AB测试3、kafka怎么防止丢消息4、https的握手过程5、如果你的室友正在访问一个http的网站，你怎么恶搞一下他6、kafka的I...