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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...

我觉得我经历很丰富啊，为什么在西安只有7k😭

🕐面试时间：35min❓面试问题：一上来就是学习中有什么困难，是怎么解决的。问第一个项目的流程，为什么要用到这个模式redis，caffine，数据库如何保持数据一致性（给了一个场景，100台服务器，热点数据刚好同时过期怎么办，这时候来一大批数据数据库扛不住怎么办）实习过程中的任务，困难。反问 无八股，无手撕