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...

大二大三那会非常的向往互联网大厂，进去之后刚开始会觉得各个都很牛，只有自己是菜狗，干了一段时间会发现外表光鲜靓丽的某个人或者公司原来内部也就这样。即使是你的领导或者你的导师一样都会有不会的不懂的。实习或者找工作也都是这样，别把别人想的太厉害，大家可能会觉得自己的经历或者项目什么的比较拉不好说，不用怕，大胆的吹，你的面试官大多时候都不了解你的细节，只要你能自圆其说就行了。不过大厂之所以能成为大厂肯定也是有厉害的地方的，厉害在有几个天赋型的选手搭建出一套完整可执行的规则，后人照着做就不会出大问题。

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

面试官人非常好, 我描述不清还会做总结, 问题全来自简历, 没有为难人, 全程体验很棒, 但是寄了主要都在问项目, 中间穿插了部分八股 1. 进行自我介绍(Tiktok组, 所以要求做英文的自我介绍, 但这个不是卡点) 2. 进行项目拷打 3. 讲一讲MySQL里的事务(着重讲解MVCC的底层机制) 4. 讲一讲RocketMQ是怎么保证消息不丢失的(生产者, broker, 消费者) 5. 出了个场景题, 假设Tiktok有大量评论, 需要按顺序归档, 打包成顺序消息, 但是消费端消费不来该怎么办 6. 我项目用到了向量库, 面试官问了嘴, 怎么保证数据库和向量库数据一致性, 解决脏数据问题...