异步加载大数据量的处理策略主要包括以下几个方面：
分页加载：将数据分成较小的块，每次只加载一部分数据，当用户需要查看更多数据时，再异步加载后续数据。这样可以减少一次性加载的数据量，降低内存消耗，提高性能。
数据分片：将大数据量分成多个小片，每个小片可以单独加载和处理。这样可以并行处理数据，提高处理速度。
数据缓存：将常用的数据缓存起来，当用户需要访问这些数据时，直接从缓存中获取，而不需要重新加载。这样可以减少网络请求和数据加载时间，提高性能。
异步处理：使用异步编程模型，将数据处理任务放在后台线程中执行，避免阻塞主线程。这样可以提高应用程序的响应速度和吞吐量。
数据压缩：在加载大数据量之前，对数据进行压缩，减少数据传输和存储的开销。在数据加载完成后，再对数据进行解压缩。
使用流处理：对于实时性要求较高的场景，可以使用流处理框架（如Apache Kafka、Apache Flink等）进行实时数据处理，而不是一次性加载所有数据。
限流和降级：为了防止因异步加载大数据量导致的系统崩溃，可以设置限流策略，限制每秒加载和处理的数据量。同时，可以设置降级策略，当系统负载过高时，暂时停止某些非关键功能，保证核心功能的正常运行。
综上所述，异步加载大数据量的处理策略需要综合考虑分页加载、数据分片、数据缓存、异步处理、数据压缩、流处理以及限流和降级等多个方面，以实现高效、稳定的大数据处理。
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