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...

难道前端真的已经不行了？

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

1h左右，面试官人很好，我答不出来的时候会引导我。组里是做OLTP相关的。项目介绍对称协程是什么协程A调用了协程B，B完成后，怎么知道要返回A除了协程还有什么实现异步的方法有哪些零拷贝相关的系统调用mmap映射的内存属于内核态还是用户态进程除了通过fork创建，还可以如何创建？进程创建的流程。snapshot是什么隔离级别？各个隔离级别怎么实现的？什么是脏写？可能会产生什么问题？LRU-K算法题：爬楼梯。