高并发数据存储通常涉及多方面的技术策略，包括选择合适的存储结构、利用高效的算法、以及采用分布式系统等措施，而AstroZero解决高并发及大数据性能问题的方法，包括利用GO语言的协程机制、应用负载均衡技术等。

高并发数据的存储方法：

存储结构选择：在高并发环境下，传统的时序数据存储方法可能无法满足需求，因此需要选择支持高并发的存储结构，一致性Hash算法可用于数据分片并在不同的机器中分散存储，这样即使在缓存集群动态调整的情况下，也能保证数据的访问效率和稳定性。

高效算法应用：采用如一致性Hash算法可以帮助数据在增加或减少机器时保持平衡，避免大量数据迁移带来的性能瓶颈，这种算法通过一定的散列函数将数据和机器建立关联，优化了数据定位和访问速度。

分布式系统部署：分布式系统通过在多台机器上分散存储数据分片，有效分担了单台机器的负载，提高了整体的数据处理能力和存储吞吐量，这种系统尤其适用于大规模数据集的处理和分析，能够实现高效的存储和检索。

并发集合使用：在多线程环境中，使用并发线程安全的集合可以提高数据的一致性和线程安全性，这种集合特别适用于高度并发和需要频繁读写的场景，虽然可能会在某些操作上牺牲一些性能，但总体上能提高并发性能和效率。

数据库优化：针对特定的数据库系统，如Sqlserver或MySQL，可以进行诸如索引优化、查询优化、内存管理优化等措施，以应对高并发和大数据的挑战，对SQL Server进行适当的索引和查询优化可以极大提升处理高并发的能力。

AstroZero解决高并发问题的方法：

利用GO语言的协程机制：AstroZero的引擎层是基于GO语言自研的，利用GO语言的协程机制，可以有效地支持高并发，协程是一种轻量级的线程，能够提供极高的并发性能，这使得AstroZero在处理大规模并发请求时表现出色。

应用负载均衡技术：为了应对高并发带来的服务压力，AstroZero在网络层采用了ELB和Nginx进行负载均衡，这不仅合理化了服务的分配，还保证了在高并发情况下服务的连续性和稳定性。

分布式架构部署：在面对大数据处理时，AstroZero可能会采用分布式架构来分散数据和计算，从而提高数据处理的速度和效率，通过分布式系统，可以实现数据的并行处理和存储，优化整体性能表现。

缓存技术引入：尽管搜索结果未明确提到缓存技术的使用，但在处理高并发场景中，引入缓存机制是常见的优化手段，通过缓存频繁访问的数据，可以减少对数据库的直接访问，从而减轻服务器负担并提高响应速度。

异步处理机制：对于数据处理和请求处理，AstroZero可能会实施异步处理机制，这样可以避免因单个操作阻塞导致的系统延迟，确保系统的流畅运行和高响应速度。

高并发数据的存储与处理是一项复杂而关键的任务，需要综合运用多种技术和策略，通过有效的数据分片、并发集合的应用、及时的数据库优化以及高效的算法选择，可以极大地提升系统的并发处理能力，AstroZero通过其独特的技术和架构优势，为解决高并发和大数据的性能问题提供了有力的技术支持。

下面是一个介绍，概述了高并发大数据场景下可能面临的性能问题，以及AstroZero（这里假设为一种解决方案的名称）如何应对这些问题：

请注意，AstroZero是一个假设的解决方案名称，介绍中的解决方案是基于通用的高并发大数据性能优化方法总结的，实际应用中，具体的解决方案可能会根据不同的业务场景和技术选型有所不同。