1）高并发架构设计中，高并发服务有i哪些？ 2）高并发架构设计中数据库存取设计图。 3）高并发系统架构设计步骤，语音描述（每个点都要解释），给出总图（手画拍照）。 4）并发设计代码（数据库读写）

1）在高并发架构设计中，常见的高并发服务包括但不限于：

- 负载均衡器（Load Balancer）：如Nginx、HAProxy等，用于分发请求到各个服务器节点，提高系统的整体处理能力。
- 微服务（Microservices）：将复杂应用拆分成小而独立的服务，各自处理特定任务，通过API网关协调。
- 缓存层（Cache）：如Redis或Memcached，缓存热点数据减少数据库压力。
- 消息队列（Message Queue）：如RabbitMQ、Kafka，异步处理任务，避免阻塞主线程。
- 分布式锁：如Redlock，解决分布式环境下的并发控制问题。
- 流量削峰（Traffic Shaping）：通过限流、降级策略防止短时间内大量请求冲击系统。

2）高并发架构设计中，数据库存取通常采用分库分表、读写分离、主从复制等技术。设计图可能会展示水平扩展的数据库集群、读写分离的配置以及备份恢复流程。

3）高并发系统架构设计步骤（语音描述）：
- **需求分析**：明确业务场景，确定关键性能指标。
- **负载评估**：预估并发用户量，计算资源需求。
- **架构设计**：选择微服务架构，划分服务边界；设计数据存储和访问模式。
- **服务治理**：设置监控报警机制，实施健康检查和故障切换。
- **流量管理**：配置负载均衡和限流降级策略。
- **错误恢复**：设计容错机制，如异常处理、自动重试和冗余备份。

总图（手绘拍照）：会显示各组件之间的连接，比如服务间的消息通信、数据库的读写分布、负载均衡器的角色等。

4）并发设计的数据库读写代码示例（简化版）：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 示例数据库操作函数
def read_from_db(key):
    with db_connection_pool.get_conn() as conn:
        result = conn.execute("SELECT * FROM table WHERE key=?", (key,))
        return result.fetchone()

# 使用线程池并发读取
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    futures = {executor.submit(read_from_db, k): k for k in keys_to_read}
    results = {future.result(): future for future in concurrent.futures.as_completed(futures)}

这里我们使用了线程池来并发执行数据库查询，以提高效率。请注意实际代码需要考虑事务、连接池管理和异常处理等问题。