电商在处理数据并发时，可以采用以下几种策略来提高系统的性能和可用性：
负载均衡
轮询法：按顺序将请求分配给每台服务器，依次处理请求。
随机法：根据服务器权重随机分配请求，平衡服务器压力。
最少连接法：将请求分配给当前连接数最少的服务器。
哈希法：根据请求的特定参数进行哈希运算，将请求分发给对应的服务器。
数据库优化
分库分表：将数据根据业务逻辑分割，分散存储在不同的数据库和表中，减轻单个数据库负担。
冗余设计：将热点数据复制到多个地方，减少查询压力。
缓存技术：使用Redis等缓存服务器缓存热点数据，减少数据库访问压力。
数据库索引优化：合理创建索引，提高查询性能。
分布式存储系统
分布式文件系统：如Hadoop的HDFS，通过数据备份和负载均衡实现高可靠性和高并发访问。
分布式数据库：如TiDB、Cassandra等，将数据分片存放在多个节点上，增加并发能力和可扩展性。
多级缓存
多级缓存策略：结合Nginx和Redis等多级缓存，减轻单个缓存系统的压力。
异步处理
异步编程：使用异步库如asyncio，通过快速切换任务提高并发处理能力。
锁机制
数据库加锁：在关键操作上使用数据库锁，防止并发冲突。
队列+锁表：通过队列和锁表机制解决并发问题，如下单和付款操作。
其他优化
页面缓存：将经常访问的页面缓存在内存中，减少后端数据库的访问次数。
异步更新：使用消息队列如RabbitMQ或Kafka异步更新数据，减轻系统压力。
通过上述策略的组合使用，电商平台可以有效地应对高并发场景，保证系统的稳定性和响应速度。具体选择哪种策略，需要根据业务需求和系统架构进行详细评估和测试。