大规模网站面临的压力主要来自于高并发请求、数据访问、用户交互等因素。为了保证网站在高流量情况下的稳定性和响应速度，可以采取以下策略和技术：

1. 架构设计

1.1 分层架构

采用分层架构将不同功能模块分开，如前端、应用层和数据层。这有助于管理流量并提高系统的可维护性。

1.2 微服务架构

将大型应用拆分为多个小型、独立的服务，每个服务负责特定功能。这样可以灵活扩展和部署，提高系统的抗压能力。

2. 负载均衡

2.1 使用负载均衡器

通过负载均衡器（如 Nginx、HAProxy、AWS ELB）将请求分配到多个后端服务器，均衡负载，避免单点故障。

2.2 DNS 负载均衡

利用 DNS 轮询将请求分发到多个服务器，提高可用性和性能。

3. 缓存策略

3.1 数据缓存

使用内存缓存（如 Redis、Memcached）存储频繁访问的数据，减少数据库访问压力。

3.2 页面缓存

使用页面缓存技术（如 Varnish）缓存静态页面，提高响应速度。

3.3 CDN（内容分发网络）

使用 CDN 将静态资源分发到离用户更近的节点，减少服务器负担，提高加载速度。

4. 数据库优化

4.1 数据库分库分表

将数据分散到不同的数据库和表中，减轻单个数据库的负载。

4.2 读写分离

使用主从复制，将写操作和读操作分开，主库处理写请求，从库处理读请求。

4.3 索引优化

确保表中适当字段有索引，以提高查询效率。

5. 异步处理

5.1 消息队列

使用消息队列（如 RabbitMQ、Kafka）处理耗时任务，异步处理请求，提高响应速度。

5.2 后台任务

将一些非即时的处理放到后台进行，用户请求后立即返回响应。

6. 安全措施

6.1 防火墙和 DDoS 防护

使用防火墙和 DDoS 防护服务（如 Cloudflare）监控和防御恶意流量，保护服务器。

6.2 请求速率限制

实施请求速率限制（Rate Limiting），防止恶意攻击和过高请求频率。

7. 性能监控和日志分析

7.1 实时监控

使用监控工具（如 Prometheus、Grafana）实时监控系统性能，及时发现问题。

7.2 日志分析

定期分析日志，识别流量峰值和性能瓶颈，进行优化。

8. 自动扩展

8.1 云服务的自动扩展

利用云服务提供商的自动扩展功能，根据流量自动增加或减少服务器实例。

8.2 容器化管理

使用 Kubernetes 等容器编排平台，方便管理和扩展微服务。

9. 压力测试

9.1 定期压力测试

使用工具（如 Apache JMeter、Locust）进行压力测试，评估系统在高并发下的表现，并根据结果进行优化。

9.2 性能基准

定期进行性能基准测试，确保在高流量情况下的稳定性和响应速度。