软件项目要承受高并发，需要从多个方面进行架构设计和优化。以下是一些关键的应对策略：
系统拆分
将一个系统拆分为多个子系统，每个子系统可以独立部署和扩展，从而降低单个系统的压力。可以使用Dubbo等框架来实现服务治理和负载均衡。
缓存策略
使用缓存技术（如Redis）来减轻数据库的压力。对于读多写少的场景，可以在数据库和缓存中同时写入数据，读操作尽量通过缓存进行。
消息队列（MQ）
使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）来处理高并发的写操作。通过将写请求放入队列中，后台系统可以逐步处理这些请求，避免直接对数据库造成过大压力。
分库分表
对数据库进行分库分表，将数据分散到多个数据库和表中，以提高数据库的并发处理能力。可以使用分布式数据库和主从复制技术来实现。
分布式架构设计
采用分布式架构，将不同功能模块拆分并分别部署，避免单点故障，提升系统的可维护性和扩展性。同时，使用负载均衡和CDN加速来均匀分配流量和提高系统响应速度。
弹性伸缩
利用云服务平台的弹性计算能力，根据流量增减灵活调整资源，通过容器化部署技术提升系统的灵活性和响应速度。
流媒体协议优化
使用合适的流媒体传输协议（如HLS、DASH）来降低传输延迟，提升用户体验。
数据库和缓存优化
使用分布式数据库来存储用户数据，确保数据的高可用和一致性。使用缓存技术（如Redis）来缓解数据库的处理压力。
限流和降级
在高并发场景下，通过限流（如计数器、滑动窗口、漏桶、令牌等算法）和降级策略（如将非核心服务降级）来保证系统的稳定性和吞吐量。
监控和预警
建立监控系统，持续观察系统的性能指标（如TPS、QPS、并发用户数、响应时间、带宽等），及时发现并解决性能问题。
通过上述策略的组合使用，软件项目可以有效地应对高并发场景，保证系统的稳定性和性能。需要注意的是，不同的业务场景可能需要不同的优化策略，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。