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...

先说说情况：base北京，小厂，实习月薪5000，房补1000，工作时间9.30-18.30，双休。面试内容：算法题：最长回文子串，记事本写，只看思路和大概的编程，不用运行。场景题：Spring boot应用，接口，部署到线上，初步测试，运行一段时间后，没有反馈了。怎么排查。（我讲了限流方面+死锁+缓存三件套+循环依赖，就是一顿输出）。然后根据我的回答提问了其他内容：缓存三件套处理方法，怎么判断数据库故障了。死锁怎么判断。问了一下agent的项目提示词工程和上下文工程区别。（讲了个大概，联系了项目。他指出了我的不足，但是说我联系项目很好）基本就没了，然后口头给offer，给我讲了业务还有薪资和...