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...

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了

刚看到到了初试，还没面就流程结束，有没有知道什么情况的

牛友们，这样的简历是不是都没人要，我技术不够，可是又没有时间去增进我技术了，目标中大厂，预计的暑期实习估计也够呛，大三下依旧牢，线下企业都要26届的，那我到底是收心钻研技术还是直接all in小厂日常实习骑驴找马，还是直接考研，上次发的简历排版有问题，看看这个简历过不过关？