答：为了提高电商平台的稳定性，应选择支持高并发、可扩展且具有自动故障转移能力的数据库解决方案，常用的包括关系型数据库如MySQL配合集群技术（比如MySQL Cluster），或者NoSQL数据库如Cassandra和MongoDB，优化措施包括合理规划数据分区、定期进行性能调优、设置合适的缓存策略减少直接数据库访问压力，以及实施主从复制或多主复制来保证数据的高可用性。
答：应对流量高峰的关键在于弹性伸缩和负载均衡，可以通过自动扩展资源（如云服务的自动伸缩组）来实现服务器数量的增加，以分散请求压力，使用高效的负载均衡器将用户请求分配到不同的服务器节点处理，引入CDN（内容分发网络）可以减轻源站的压力并加速静态资源的加载速度，对关键路径做性能压测和监控也是必要的，以便及时发现并解决潜在的瓶颈问题。
答：分布式环境下保持数据一致性是一个挑战，通常采用的解决方案有两阶段提交协议（2PC）、基于消息队列的最终一致性模型或是采用Saga模式等，对于非强一致需求场景，也可以考虑使用TCC（Try-Confirm/Cancel）模式，具体选择哪种方案需要根据业务特性来决定，但无论哪种方式都需要仔细考量其对系统性能的影响，并结合补偿机制来处理异常情况。
答：合理利用缓存可以显著降低后端服务的负担并加快响应时间，常见的做法是在前端使用CDN缓存静态资源；应用层面则可以利用Redis等内存数据库作为热点数据的快速读取层；针对复杂查询结果也可以预先计算好并存储起来供后续请求直接使用，还应该设定合理的过期时间和淘汰策略以避免缓存雪崩效应，需要注意的是，虽然缓存能带来好处，但也需谨慎管理以免造成脏读等问题影响用户体验。
