大型电商架构主要关注管理复杂度和管理变化性，通过灵活运用分级、分类、分层思想来实现。在复杂性方面，要化繁为简，简单化、分而治之；在变化性方面，要关注点分离，隔离变化。大型电商架构通常分为前台、中台和后台三个部分。

前台主要面向客户和各个终端销售者，实现营销推广以及交易转换。中台在系统中被共用的中间件的集合，它的存在目的就是更好地服务前台，包括技术中台、业务中台、组织中台、数据中台等一系列的数据平台带来共享和便捷性。后台负责处理订单、库存、物流等业务逻辑。

在大型电商架构中，分布式系统是关键，主要手段有两个：复制和分区。系统分层分类设计，分类让系统一二三级资源优化区别处理，分层让系统资源区分设计。Web层和应用层、服务层无状态设计，集群复制无限扩展；缓存和数据库有状态主从复制和分库分表分区处理，将读写分离；将复杂查询搜索引擎处理。

此外，大型电商架构还需要关注高并发场景，如秒杀活动。秒杀的核心逻辑在于多级缓存，逐级筛选用户。在结算方面，一般包含三个步骤：对账清分和结算。将从第三方支付获取的货款进行自动结算，告知财务一个结果，从而打到供应商账户。

实现大型电商架构的高并发处理需要采用一系列策略和技术。以下是一些建议：

1. 分布式系统：将系统拆分为多个子系统，分散到不同的服务器上，以提高系统的处理能力。

2. 负载均衡：通过负载均衡策略，将用户请求分发到多个服务器上，以提高系统的并发处理能力。可以使用软件或硬件负载均衡策略，例如四层交换、DNS轮询等。

3. 缓存：使用缓存技术减少对后端数据库的访问，提高系统的响应速度。可以使用分布式缓存系统，如Memcached或Redis。

4. 数据库优化：优化数据库设计，例如采用分库分表策略，以提高数据库的并发处理能力。同时，可以使用数据库连接池，以减少数据库连接的开销。

5. 并发控制：限制系统的并发处理能力，以防止系统过载。可以使用线程池、信号量等技术进行并发控制。

6. 异步处理：将耗时的操作异步处理，以提高系统的响应速度。可以使用消息队列技术，如RabbitMQ或Kafka。

7. 监控与预警：实时监控系统的运行状态，及时发现和处理问题。可以使用监控工具，如Zabbix或Prometheus。

8. 代码优化：优化代码执行效率，减少内存消耗，提高系统的处理能力。

9. 服务器优化：优化服务器配置，提高服务器的性能。例如，调整操作系统参数、使用高性能的硬件设备等。

通过以上策略和技术，可以实现大型电商架构的高并发处理。需要注意的是，实际应用中需要根据具体业务场景和需求进行选择和调整。

分布式系统是指一组网络计算机，它们共享任务并通过消息传递进行通信和协调，以共同完成任务。在分布式系统中，各个计算机在网络中互相连接，可以彼此独立运行，同时共同完成一个大型任务。分布式系统的主要目标是提高系统的性能、可用性和可扩展性。

在电商架构中，分布式系统可以应用于以下几个方面：

1. 分布式存储：通过分布式存储系统，将大量的数据分散存储在多台服务器上，以提高系统的存储能力和处理速度。例如，可以使用分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）或分布式数据库（如Cassandra）。

2. 分布式计算：通过分布式计算框架（如Hadoop MapReduce或Spark），将复杂的计算任务分解到多台服务器上并行处理，以提高系统的计算能力。

3. 分布式缓存：使用分布式缓存系统（如Memcached或Redis），将热门数据存储在多台服务器上的缓存中，以提高系统的响应速度和减少后端数据库的压力。

4. 分布式消息队列：通过分布式消息队列（如RabbitMQ或Kafka），将消息分散到多台服务器上，以提高系统的吞吐量和可用性。

5. 分布式锁：在分布式系统中，为了确保多个节点之间的资源同步和数据一致性，可以使用分布式锁技术（如Zookeeper的分布式锁）。

6. 分布式服务：将业务功能拆分为多个独立的服务，这些服务可以通过网络进行通信和协作。采用微服务架构可以更好地实现分布式服务。

在实际应用中，需要根据电商架构的具体需求和场景选择合适的分布式系统技术和策略。同时，还需要关注分布式系统的一致性、可用性、容错性和性能等方面。