java接入大模型需工程化并发控制：设全局semaphore上限防雪崩，优先级队列或双线程池分流，resilience4j熔断降级，超时与取消成对实现。
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Java接入大模型时多请求并发控制不当，会导致线程池耗尽、响应超时堆积、供应商限流触发429、账单暴增甚至整条业务链路雪崩。这不是接口写得不够快的问题，而是AI调用本身具备高延迟、高成本、弱稳定性这三大刚性特征，必须用工程化手段硬性约束。
设置全局并发上限，堵住流量入口
第一步，在网关或服务入口处强制限制同时发起的大模型请求总数，不让任何请求越过这个阈值。使用Semaphore实现最直接：创建一个permits数为10的信号量，每次调用前acquire()，结束后release()。
这一步不能省——【不设全局上限等于把线程池完全交给AI接口支配】。Tomcat默认200线程，若其中50个被AI请求占住5秒，剩余150个要撑起全部普通接口，P99响应时间立刻从200ms跳到4s以上。
acquire()会阻塞，但比直接抛RejectedExecutionException更可控；如果业务允许降级，可用tryAcquire(1, TimeUnit.SECONDS)做非阻塞尝试，失败即走兜底逻辑。
按优先级分流请求，保障核心链路不中断
方法一：用PriorityBlockingQueue区分请求等级
定义Request类实现Comparable接口，将用户提问按业务权重赋分（如客服对话=10分，内部运营报表=3分），插入队列时自动排序。消费线程始终取最高分请求执行。
方法二：双线程池物理隔离
配置两个独立的ExecutorService：highPriorityPool（maxThreads=8，keepAlive=10s）专跑客服/下单等强依赖AI的请求；lowPriorityPool（maxThreads=4）跑数据分析、日志生成等弱依赖请求。两者互不抢占资源。
注意：低优先级池必须设置allowCoreThreadTimeOut(true)，否则空闲线程永不释放，浪费内存。
熔断器实时拦截异常请求流
第一步：引入Resilience4j或Sentinel，配置熔断规则
以Resilience4j为例，设置failureRateThreshold=50%，minimumNumberOfCalls=20，waitDurationInOpenState=60s。当最近20次调用中失败超10次，熔断器立即跳闸，后续请求直接拒绝，不再转发给大模型供应商。
第二步：熔断打开时，自动切换至本地缓存或静态模板响应
例如客服场景可返回“当前咨询人数较多，请稍后再试”，并附上常见问题链接；不要返回空白或500错误——【熔断不是停服，是主动降级】。
第三步：每30秒探测一次，用半开状态试探供应商是否恢复
半开期间只放行1个请求，成功则关闭熔断器，失败则重置计时器继续熔断。
超时与取消必须成对出现
① 所有AI调用必须显式声明超时，禁止使用无参get()
CompletableFuture.supplyAsync(() -> callModel(prompt), executor).orTimeout(4, TimeUnit.SECONDS).exceptionally(e -> fallbackResponse());
② 超时后必须触发取消逻辑，防止线程卡死
上面代码中orTimeout会自动调用future.cancel(true)，但前提是模型SDK支持interrupt——检查你用的HTTP客户端（OkHttp/Feign）是否在cancel时真正关闭了底层Socket连接。
③ 在模型调用内部定期校验Thread.currentThread().isInterrupted()
比如解析流式响应时，每处理100个token就检查一次中断状态，及时退出循环，避免超时后还在拼命读网络流。
