采用分布式架构：将系统分解为多个独立组件，如订单处理、用户管理、商家管理等，分别部署在不同服务器上，通过消息队列等技术进行通信和协调。这样可以提高系统的可扩展性和容错性，当某个组件出现故障时，不会影响整个系统的运行。

服务发现与负载均衡：建立服务注册中心，让所有服务实例在启动时注册，终止或失效时注销。负载均衡器根据预设规则将请求均匀分配到各个服务实例上，避免单点过载，确保系统在高并发情况下的稳定性和响应速度。

单元化架构：把大型应用分解为多个小的、可独立部署和服务的单元，每个单元有自己的数据库和依赖关系，可独立扩展和优化，能更好地应对业务变化和负载增长。

减少重复计算：分析代码逻辑，找出可以复用的部分，避免不必要的重复运算，提高代码执行效率。

缓存机制：利用缓存技术，将经常访问的数据或计算结果存储起来，减少对数据库和服务器的重复请求。例如缓存热门菜品信息、用户常用地址等。

升级内部算法：选择更高效、更合适的算法来优化关键业务逻辑，降低时间复杂度和空间复杂度，提升系统性能。

索引优化：根据查询需求，在数据库中创建合适的索引，加快数据的检索速度，但要注意避免过度索引影响数据写入性能。

查询语句优化：优化 SQL 查询语句，避免复杂的子查询和不必要的字段查询，合理使用 JOIN 操作，尽量减少其使用次数。

数据库分片：对于大型数据库，采用分片技术，将数据分散存储到多个数据库节点上，提高数据库的并行处理能力和存储容量，缓解单个数据库的压力。

减少网络请求次数：通过合并请求、异步加载等方式，减少客户端与服务器之间的网络交互次数，降低网络延迟对用户体验的影响。

内容分发网络（CDN）：使用 CDN 来缓存静态资源，如图片、样式表、脚本等，使用户能够从距离较近的服务器获取这些资源，加快页面加载速度。

性能测试：定期进行性能测试，模拟实际的用户负载，评估系统的性能指标，如响应时间、吞吐量、并发用户数等，及时发现性能瓶颈。

实时监控：建立实时监控系统，对系统的各项性能指标进行实时监测，以便及时发现和解决性能问题，确保系统的稳定运行。

限流和熔断：引入限流机制，限制单位时间内的请求数量，防止系统被过多请求冲垮；设置熔断机制，当系统出现故障或响应时间过长时，及时切断请求，避免故障扩散，保护系统的稳定性。

消息队列：使用消息队列来缓冲高并发请求，实现异步处理，提高系统的并发处理能力和响应速度。例如，将用户的下单请求先放入消息队列中，后台服务再逐步处理。

大数据与实时分析：全面收集系统中的各类数据，包括用户行为数据、订单数据、评价数据等，并进行有效的整合和存储。运用数据分析工具和技术，挖掘数据中的潜在价值，了解用户需求和行为模式的变化趋势，为系统的优化和决策提供依据。

安全与稳定性优化：采取严格的数据加密措施，保护用户的个人信息、支付信息等敏感数据的安全。定期进行安全监控，及时发现和处理潜在的安全威胁，如网络攻击、恶意软件入侵等。同时，确保系统的稳定性，建立完善的系统监控和维护机制，及时修复漏洞和故障。