在高并发系统中，如何处理请求延迟和吞吐量问题？

优化数据库：通过读写分离、数据库分片、缓存等手段减少数据库负载，提升响应速度。
负载均衡：使用负载均衡器平衡请求压力，避免单点瓶颈。
缓存策略：使用 Redis、Memcached 等缓存机制，减轻后端服务的负担。
异步处理：将高延迟的操作异步化，使用消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）进行解耦和异步处理，提升吞吐量。
限流与排队：采用 Token Bucket 或 Leaky Bucket 算法进行流量控制，防止系统过载。