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...

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

兄弟们这简历真不真实，有没有问题😭

本帖是劝大家不要选择客户端的。原因如下：1.做客户端开发之后，你会发现市场需求很小，招人的公司就那些。除非你是那种技术大神，能够百分百进入大厂，以及成为架构那种，那么选择也是可以的。不过既然你都能做的这种程度了，为什么不选择更宽的路子呢？把路走宽，不要把路走窄。2.社招难，客户端开发技术很杂，Android 是 Java 和 Kotlin，iOS 是 OC 和 Swift，以及跨端技术 Flutter、RN 以及 KMP 等等。现在的大环境，公司选择只会选择有对口经验的，如果你没有对口经验，大概率人家是不会要的。写 Swift和 SwiftUI 的不要写 OC 的，写跨端技术栈的不要写纯原生的...