与java面试和笔试相关的问题

我还记得入职那天的感觉。 工位上放着一台崭新的 MacBook，旁边贴着一张纸条，上面是导师的飞书号和一句话："先把开发环境搭好，有问题随时问。" 我花了大半天时间熟悉内部系统，光是权限申请就提了七八个。代码仓库拉下来的时候，我盯着屏幕上密密麻麻的目录结构，心里只有一个念头：这东西，我真的能看懂吗？ 导师叫阿宇，说话很快，但每次解释技术问题的时候会刻意慢下来。第一周的周会上，他让我旁听，不用发言。我坐在角落里，听着团队讨论服务拆分、链路追踪、降级策略，笔记本上记满了听不懂的术语。 "先别急，"阿宇说，"你先把这个模块的代码通读一遍，搞清楚数据流...

boss打招呼了快500，简历投了40多份，结果到现在就只有一个外包和一个几十人小厂约面，大部分都是已读不回，或者要了简历就没下文了。不知道是我的简历写的有问题还是打招呼的方式不对，又或者学历的问题，真不知道该咋办了 …………

感觉我的简历在本科生中也不算差，面试的时候八股和算法只要不挖的太深都回答的上来，为什么老是被一面挂😭最近被一面挂麻了，即使问了面试官对我的印象说还不错也仍然被一面挂，真有点怀疑人生了😭

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...