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...

只有字节阿里华为kpi。求佬们帮看下简历😭😭😭😭😭

时长1个小时一道算法题：设计一个栈，要求能以o(1)的时间获得栈的最小值，十五分钟，太久没写算法了，没a出来，不过面试官说我的思路是对的。一道数学题：25批马，5个赛道，用最少得次数获得前三名。一道场景题：设计一个ip黑地址系统问了ai的mcp的原理和rag的原理面试官还挺好的，不会的话会尝试去引导你写出来没问八股可能是涉及到转技术栈，说要转go自我感觉应该是够呛吧，白背好几天八股