1. 使用线程池的目的是为了减少线程的创建和销毁，而不是为了保证任务完成。
任务是否能完成受很多因素影响，瓶颈不一定在线程数量上。试图去保证任务一定完成是不切实际的，盲目创建新线程可能会让系统加速崩溃。

2. "先判断是否达到最大线程数在判断任务队列是否满了"为什么不可以？
如果使用这样的策略的话，提前创建好最大的线程数量（核心线程数=最大线程数）会比让线程池去动态创建和销毁线程更高效。动态销毁线程的唯一优势大概是节省一点点内存。

3. "先判断任务队列是否满再判断是否达到最大线程数",这样设计有什么优点呢？
减少了线程的创建和销毁。当请求量只是在短时间内超出处理能力的情况下，可以避免创建新线程。

前两天用 m3 max 跑 qwen 72b 基本也有 9 token/s 的样子。但是目前本地跑推理并没太大用，训练又肯定不够。只能说完全没有必要因为这个理由上 m3 max 。

光看你的需求的话，没必要。买个移动硬盘吧……
想折腾的话，1k 预算不含硬盘的话够了。

基本够了。不够的话，另买一个 mini 主机或者云服务器部署 docker ，比买 apple 的金子内存划算。
当然，能咬咬牙的话，上 36g 的 macbook pro 。

没有这样的法则，只能根据业务场景和历史数据具体分析。不同的业务峰值访问量会有巨大的差别。例如外卖 app ，在午饭和晚饭这两个时间点前后或许可以集中一天 90% 的流量。很明显按 5 小时估算是不够的。而对于即时通讯 app ，则是全天都有人活跃，可能按 8 小时估算都绰绰有余。

新手都是从折腾 linux 桌面开始的
年纪大了折腾不动了都会回归命令行 doge

电子元件一般不叫保质期，一个相接近的概念是 MTBF （ Mean time between failures ，平均故障间隔时间）。由于 CPU 坏了基本上是没法修的，所以 MTBF 可以被认为是 CPU 的“保质期”。
对于 CPU 来说，这个时间大概是几十万小时到上百万小时，也就是几十年到上百年。对于个人用户来说，CPU 一般还没损坏就因为性能不足而被淘汰了。
但是，请注意 MTBF 并不是“保质期”。设备的故障率曲线往往呈“浴盆”型，损坏可能在任意时间发生。对于大型数据中心来说，百万小时的 MTBF 意味着每年都会有接近 1% 的损坏率。

小主机都算不上 DIY ，准系统也就插一根内存+一根固态的事，算上看视频教程的时间最多 5 分钟……
系统可以用 ubuntu 22.04 lts
装机的时候需要键鼠显示器 u 盘，如果购买的不是准系统的话可以问问客服能不能预装系统

除了扩展性不强，改造成 nas 有些困难以外，别的家用服务器场景应该都够用了。

m3 pro 牙膏倒吸，怎么选都很恶心。
我当初就是被恶心到了，最后买了 m3 max ，库克你赢了。

用 idea 多开几个十万行以上的项目来回切换再来说话……

8g 内存跑多个小任务，并且切换不频繁的话，确实还能用。但是跑单个大任务必崩。你这个编程够用已经是非常轻度的编程了

32G 起步

8G 唯一可能够用的场景，是你所有的开发都是远程连接到开发机上做的。

对于很多人来说，浪费时间就是变相省钱。因为不做饭省下来的时间都用来花钱了。

写写论文刷刷网页肯定够用。
打打代码的话，服务端开发可能够，客户端开发肯定不够。
深度学习就只能远程开发了。

如果一定要买 8g 的 macbook ，我选择 m1 air 。

air 的定位其实 8G 真的可以用，如果 8G 不够用你更应该考虑买 pro ，而不是 16G 的 air
相比之下，8G 的 pro 确实是工业垃圾

想法很好，有很多人都是这么想的。但是用 Redis 来搞属实有些蹩脚，所以有了 LevelDB 。

没遇到过。CPU 和 GPU 的高负荷场景都使用过，除了风扇声音明显外没有什么异响。
不管是不是个例，先换了再说。

才 20 几岁，都没体验过几年生活，说什么适应了现在的生活🐶