处理大量订单和高并发访问是电子零售系统中非常重要的问题，特别是在促销活动、节假日等高峰期。为了满足客户需求，电子零售系统可以采取以下几种方式：
弹性扩展：通过云计算平台或者其他虚拟化技术，可以实现系统的弹性扩展，根据实际负载情况动态增加或减少服务器资源，以应对高峰期的订单和访问量。
缓存技术：使用缓存技术可以减轻数据库的压力，提高系统的并发处理能力。可以采用分布式缓存技术，将热点数据缓存在内存中，减少数据库的访问次数。
负载均衡：通过负载均衡技术，可以将请求均匀分发到多台服务器上进行处理，避免单台服务器的过载，提高系统的并发处理能力。
异步处理：将一些耗时的操作，如订单处理、库存更新等，改为异步处理，可以提高系统的并发处理能力。可以使用消息队列等技术来实现异步处理。
CDN加速：使用内容分发网络（CDN）可以加速静态资源（如图片、CSS、JavaScript等）的加载速度，减轻服务器的负担，提高用户访问的响应速度。
数据库优化：对数据库进行索引优化、查询优化、分库分表等操作，可以提高数据库的并发处理能力，加快订单处理的速度。
综合来看，处理大量订单和高并发访问的关键在于系统的弹性扩展能力、缓存技术的应用、负载均衡和异步处理的实现，以及数据库和静态资源的优化。通过以上方式，电子零售系统可以更好地满足客户需求，提高用户体验。