在21世纪,随着互联网直播和电商节等多元化业务的出现,企业网站对性能的要求越来越高。本文将从提升单机并发能力的研究角度出发,搭建一个具有高并发能力的电商购物系统。主要研究内容包括设计并实现一套高速静态资源服务器和对现有技术框架进行优化和整合以提升系统的并发能力。本文在搭建一个高并发应用电商系统的基础上,设计了一个照片滤镜电商购物的应用场景,并以Vue.js结合Node.js作为基础技术方案,实现一个照片滤镜电商购物系统。该技术方案确保仅使用JavaScript开发语言就能够完成所有开发任务。本文从照片滤镜售卖电商购物系统的背景分析、功能性需求、模块设计与实现、核心用例规约等几个角度逐步展开深入分析,并最终对产出结果进行论证。本文核心是架构设计和实现。本次研究在前端采用了目前流行的MVVM框架Vue.js,同时还使用了第三方ElementUI组件库和Axios库。后端采用的是 Node.js、Koa2、MySQL、Redis 与 Sequelize 的技术方案,并在Koa2的基础上进行了二次封装,整合了 Sequelize ORM对象的使用方式。同时利用了 Node.js的多线程能力,实现了 Node.js多核服务器以提高服务器的并发能力。同时利用MQ消息队列,优化业务逻辑,提升服务的并发性能。在数据存储方面采用了 MySQL持久数据库和Redis缓存数据库,缓存数据库用于提升服务器读取性能。系统采用了 Nginx服务器用于反向代理和负载均衡以提供稳定基础服务。在网络层面,本文采用了 CND结合COS Bucket的存储方式,搭建了一套CDN静态资源服务器,以加快静态资源的加载速度。同时采用了 HTTP 2.0与SSL加密协议,显著提升了网站的页面加载速度和安全性。从测试及应用效果来看,基于Node.js的高并发电商购物系统各功能用例的实际测试结果符合预期需求的内容,在现有服务器的能力基础情况下,具有约处理4400（请求数/秒）并发请求的能力以完成滤镜售卖电商系统的相关业务内容。