字节跳动春招补录！

暑期实习，无手撕1.自我介绍2.高考成绩是多少？3.为什么选择现在的学校？4.为什么选择现在的专业？5.现在AI很火，你了解哪些？6.详细讲解一下RAG。7.LangChain和RAG有什么区别？8.你有实际用过吗？9.详细讲解一下你的第一个项目，遇到的难点有哪些？10.Redis CAS乐观锁是怎么做的？11.死信队列是怎么用的？12.如何处理死信队列中的消息？13.详细讲解一下你的第二个项目，遇到的难点有哪些？14.10000QPS，单机4核8G内存，5个接口，如何设置线程池的各个参数？15.详细讲解一下应该用什么队列，大小怎么配置。16.MySQL为什么用B+树不用别的？17.项目有用到...

能的兄弟，能的，一天200k我肯定干

这个简历还能找得到工作吗？😭  

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...