C10k问题是一个互联网行业术语，用于描述网站在流量迅速增加时面临的大规模并发连接处理问题。针对这一挑战，可以采用以下几种策略来应对：

1. 水平扩展（Scaling Horizontally）：

- 增加服务器数量：通过增加更多的服务器来分担负载，每个服务器处理一部分请求。

- 负载均衡：使用负载均衡器将请求分发到不同的服务器上，确保每个服务器都得到合理利用。

2. 垂直优化（Vertical Optimization）：

- 优化代码和算法：通过改进代码的效率和算法的复杂性，减少每个服务器处理请求的时间。

- 数据库优化：使用合适的索引、缓存技术等优化数据库性能。

- 资源优化：合理配置服务器的硬件资源，如CPU、内存、存储和网络带宽等。

3. 异步处理和消息队列（Asynchronous Processing and Message Queuing）：

- 使用消息队列：将请求先放入消息队列中，然后由后台服务异步处理，减少实时处理的压力。

- 异步API：设计API支持异步操作，客户端先返回一个任务ID，然后通过查询任务ID来获取结果。

4. 缓存技术（Caching）：

- 使用缓存系统如Redis或Memcached存储热点数据，减少对数据库的直接访问。

- 利用HTTP缓存头等机制缓存网页内容，减少带宽消耗和服务器负载。

5. 分布式系统架构（Distributed System Architecture）：

- 使用分布式文件系统、分布式数据库等来存储和访问数据，提高系统的可扩展性和容错性。

- 采用微服务架构，将系统拆分成多个小服务，每个服务独立部署和扩展。

6. 限流和熔断（Rate Limiting and Circuit Breaking）：

- 限流：通过限制单位时间内可以处理的请求数量，防止系统过载。

- 熔断：当某个服务出现故障时，暂时断开该服务的调用，保护系统免受级联故障的影响。

7. 服务端语言和框架的选择（Server-side Language and Framework Selection）：

- 选择高性能的语言和框架来编写服务端代码，如Java、Python、Node.js等。

- 使用轻量级的框架来减少内存占用和CPU消耗。

8. 健康检查和监控（Health Checking and Monitoring）：

- 对服务器进行健康检查，及时发现并处理潜在的问题。

- 使用监控工具实时监控系统的运行状态和性能指标，以便及时调整和优化。

综上所述，处理C10k问题的策略包括水平扩展、垂直优化、异步处理和消息队列、缓存技术、分布式系统架构、限流和熔断、服务端语言和框架的选择以及健康检查和监控等。这些策略可以根据具体的应用场景和需求进行组合使用，以达到最佳的解决方案。