快投我司“燧原科技”

那是一个普通的工作日下午，大促备战进入最后阶段。 我坐在工位上，盯着监控大盘做例行巡检。那时候我入职才三周，说实话，很多指标看了也不知道好坏，只知道"别出红"。 然后我看到了一个有点奇怪的地方。 不是报警，颜色也是正常的绿色，但某个依赖服务的响应趋势和其他几条线走势不太一样——别人都是平的，它在缓慢地往上爬。 我截了个图，发到自己的备忘录里，想了一会儿，没吭声。 毕竟我才来没多久。说不定是正常波动，说不定我理解错了，说不定问题根本不在这里。 又过了半小时，那条线还在涨。 我鼓起勇气，在工作群里 at 了导师：「这个服务的响应时间是不是在慢慢上涨？还是我看错了？」 导师回了两...

主播27号面完，到现在还显示这个是不是要挂了啊

不知道过两年会变成啥样…   

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...