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...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

26届春招，学院本，双非硕秋招惨败，目前春招投了40家了，还没面试

参加了 联影医疗 嵌入式软件开发一面，整体感受是：问题不多，但每一道都可以“往死里问”。面试官不会刻意区分 MCU 或 Linux，而是围绕“你是否真正理解系统如何运行”不断追问，从语言本质、硬件行为到操作系统机制，很多问题如果只是停留在经验层面，很容易被继续往底层追溯。以下是整理出的 18 个问题，基本还原当时的技术深度。面试题目C 语言中一个变量从定义到被 CPU 访问，中间经历了哪些过程？编译器、链接器和内存布局分别做了什么？指针解引用时，CPU 具体做了什么？如果访问了一个非法地址，会在硬件层面发生什么？volatile 能解决所有并发可见性问题吗？在多核系统和单核中断场景下分别有什么...