在现代计算系统中，延迟和吞吐量是衡量系统性能的关键指标。延迟指的是从发起请求到收到响应之间的时间；而吞吐量则表示单位时间内系统处理的最大请求数。这两者之间的关系复杂且微妙，在不同的应用场景下需要寻找合适的平衡点。
一般来说，为了降低延迟，可能需要减少网络传输时间和计算时间。然而，这往往意味着牺牲部分吞吐量。同样地，在提高吞吐量的同时，也可能会增加系统的响应时间或延迟。
通过使用负载均衡技术，可以将请求分散到多个节点上处理。这样不仅能够减少单个服务实例的压力，提高整体吞吐量，同时也能够降低每个请求数的响应时间。
引入缓存可以在一定程度上减少对后端系统的访问次数和频率，从而降低延迟。同时，通过使用高效的缓存策略可以有效提升系统处理大量请求的能力，即提高吞吐量。
合理设置并发控制参数（如线程池大小）可以使系统在保证响应时间的前提下处理更多请求数。需要注意的是，并发数过大会导致资源竞争加剧，反而可能增加延迟；而并发数太少则可能导致性能瓶颈。
通过对热点数据进行预先加载可以减少请求到达后端服务器的等待时间，从而降低整体延迟。同时，通过合理规划缓存大小和淘汰策略也可以有效提升系统的吞吐量。
以电商网站为例，在“双十一”等高流量期间，如何在保证用户流畅体验的同时提供足够的商品库存信息展示成为了一个重要挑战。此时可以采用如下措施：
通过上述措施可以在保证用户体验的同时提升系统的整体性能表现。
在实际应用中，需要根据业务需求和系统特点灵活调整延迟与吞吐量之间的平衡。例如：
总之，在设计高性能系统时应充分考虑这两者之间的关系，并在必要时进行适当调整以达到最佳平衡状态。