在现代计算环境中，无论是企业级应用还是实时系统，吞吐量和低延迟一直是衡量系统性能的重要指标。然而，在某些场景下，这两者之间的矛盾变得尤为明显：即在低延迟需求较高的情况下，系统的吞吐量往往会受到限制。
吞吐量是指系统在一单位时间内能够处理的数据或请求的数量。它通常用于衡量服务器、网络设备等的性能上限。在一个理想化的环境中，增加资源投入（如CPU核心数、内存容量）可以无限提升系统的吞吐量。
低延迟则是指减少数据从输入到输出的时间间隔，确保快速响应用户需求或实现高实时性的应用。在金融交易系统、在线游戏、物联网等场景中，低延迟往往比吞吐量更加重要。
在低延迟要求较高的环境中，多个任务和请求需要频繁访问同一资源（如内存、CPU时间片）。这种情况下，即使有足够多的资源用于提升吞吐量，由于资源的竞争和争用问题，实际上能达到的吞吐量会受到限制。
系统的设计和实现方式也会对低延迟下的吞吐量产生影响。例如，传统的基于线程的并发模型在面对大量并发请求时可能会因锁竞争等问题导致性能下降；而无锁编程或使用协程等现代技术则可以减轻这种压力。
缓存可以在一定程度上降低延迟并提升吞吐量。但在低延迟要求下，频繁地从主内存中读取数据会增加I/O操作的开销，从而限制了整体系统的性能表现。
为了在保持低延迟的同时提高吞吐量，可以采取以下几种策略：
通过采用异步或非阻塞技术来处理请求，避免因同步等待而造成的资源闲置和延迟增加。
合理地将任务分散到多个计算节点上，利用集群的并行能力提高整体吞吐量。
改善网络架构设计，减少网络传输延迟。比如使用更高效的协议或采用硬件加速等方法。
针对瓶颈部分进行针对性优化，如对数据库查询、文件读写操作等进行改进以降低这些环节的延迟时间。
在低延迟环境下的系统设计中，吞吐量与低延迟之间往往存在着此消彼长的关系。通过合理的架构选择和优化策略的应用，可以在一定程度上平衡这两者之间的矛盾，从而实现最佳性能表现。