小程序解决高并发问题可以采取以下策略：
索引优化
为数据库表中的查询需求设计合适的索引，包括唯一索引、联合索引和索引覆盖等，以提高查询效率。
查询优化
合理使用ORM框架，避免不必要的性能开销。
优化查询语句，减少全表扫描和模糊查询，限制返回结果数量。
使用数据库缓存，如Redis，缓存频繁查询的数据。
合理使用分页，减少单次查询的数据量，并考虑缓存分页数据。
分库分表
将数据分散到多个数据库或表中，提高系统的并发处理能力和数据可用性。
前端设计
设计简洁直观的用户界面，减少页面刷新次数。
使用异步加载技术，如Ajax或WebSocket，提升用户体验。
后端架构设计
采用微服务架构，将系统拆分为多个独立的服务，并通过API进行通信。
使用分布式数据库，如MySQL集群或NoSQL数据库，确保数据的高可用性和扩展性。
引入缓存机制，如Redis，加速数据读取，减轻数据库压力。
高并发处理
使用消息队列，如RabbitMQ或Kafka，将用户请求暂存，异步处理，避免系统崩溃或响应变慢。
引入分布式锁机制，如基于Redis的分布式锁，保证同一时间只有一个用户可以参与秒杀活动，避免超卖或库存混乱。
使用负载均衡技术，如Nginx，将请求分散到多台服务器上，增加系统的并发处理能力。
异步编程
使用异步编程技术，如Flask-SocketIO和asyncio库，提高服务器的并发处理能力。
多线程或多进程
在程序端开启多线程或多进程，接受同时并发访问，并在需要加锁的地方进行加锁。
分布式系统
通过分布式系统将系统分为多个子系统，每个子系统独立运行，提高系统的可靠性和伸缩性。
资源自动扩展
利用云计算资源的自动扩展功能，如AWS Auto Scaling或Azure Scale Sets，根据实时流量动态调整计算资源，确保应用性能。
通过上述策略的综合应用，可以有效提升小程序在高并发场景下的性能和稳定性。