图片服务器分离。图片是最消耗资源的，可以将图片与页面进行分离，基本上大型网站都会采用这个策略。数据库集群和库表散列。
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。数据库优化：表结构优化；SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化；分区；分表；索引优化；使用存储过程代替直接操作。
数据采集与预处理：首先，智能电销机器人需要从各种渠道收集大量的客户数据，如电话、短信、邮件等。这些数据可能包含客户的基本信息、购买记录、行为特征等。在将这些数据输入到系统中之前，需要进行预处理，包括数据清洗、去重、格式转换等，以确保数据的准确性和一致性。
分布式架构：将系统分布在多个服务器上，通过负载均衡等技术处理大量的并发请求。 缓存优化：利用缓存来减少数据库访问等耗时操作，提高系统的响应速度。高并发是互联网应用的一个重要指标，特别是在一些需要实时响应的系统如电商网站、在线支付等场景中尤为重要。
数据库hang是指数据库运行过程中的阻塞或停滞现象。数据库hang是一个比较常见的问题，特别是在高并发、大数据量的系统中。以下是关于数据库hang的详细解释： 数据库hang的基本含义：当数据库操作在执行过程中停止响应，或者响应速度极慢，使得用户感觉系统像是停滞了一样，这种情况就被称为数据库hang。
为了应对大数据产品的新需求和新业态，数据接入系统需要具备以下几个基本特性： 高吞吐量和低延迟能力：随着大数据应用的普及，数据接入系统需要能够处理大量的数据流，同时保证数据处理的实时性。这就需要数据接入系统具有高效的数据处理算法和高效的硬件资源利用，如高性能的CPU、GPU、内存和存储设备等。
大数据并发处理解决方案：HTML静态化 效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
高并发绝不意味着只追求高性能，这是很多人片面的理解。从宏观角度看，高并发系统设计的目标有三个：高性能、高可用，以及高可扩展。 高性能：性能体现了系统的并行处理能力，在有限的硬件投入下，提高性能意味着节省成本。同时，性能也反映了用户体验，响应时间分别是100毫秒和1秒，给用户的感受是完全不同的。
城市高精度算法上更加精确；城市场景算法仓上，关注水利治理、环保等数据，商汤有良好的生产算法流水线，对各行业理解透彻；多线融合分析引擎技术上，商汤推出6大类分析类算法，开放给行业解决智慧城市各类问题。
不过但凡使用过的上述两阶段提交的同学都可以发现性能实在是太差，根本不适合高并发的系统。
