在Presto的分布式架构中，它是通过哪些机制来支持大规模查询并发的？请说明其核心设计原理。

回答思路

1. 【回答框架 1】Presto是一个分布式SQL查询引擎，采用典型的Master-Slave架构。Coordinator节点负责解析SQL、生成执行计划、调度任务并收集结果；Worker节点负责实际执行任务并存储中间状态。这种架构将查询拆分为多个子任务并行执行。
2. 【回答框架 2】在并发方面，Coordinator将查询拆分为多个Stage，每个Stage内部又划分为多个Task，每个Task处理数据的一个分片。通过并行化分片处理，Presto可以同时利用集群中所有Worker的计算能力，从而支撑大规模查询并发。
3. 【回答框架 3】Presto的调度器采用多级调度策略，数据以Pipeline方式流式传输，减少中间落盘。同时支持动态资源分配和公平调度，合理分配CPU、内存等资源，避免任务间相互干扰，提高并发吞吐量。
4. 【回答框架 4】为了提升扩展性，Presto支持水平扩展Worker节点。随着节点增加，集群的整体计算和I/O能力线性提升，从而支持更多并发查询。此外，内存管理采用基于内存的容错机制，但需要注意内存压力，避免OOM。
5. 【关键点 1】Presto采用Coordinator-Worker架构，Coordinator负责任务调度，Worker负责执行。
6. 【关键点 2】查询被拆分为Stage和Task，Task并行处理分片数据，实现高并发。
7. 【关键点 3】Pipeline式流式传输减少延迟，动态资源分配提升效率。
8. 【关键点 4】水平扩展Worker节点可提升集群并发能力。
9. 【易错点 1】不能简单认为节点数越多并发越高，还受协调器瓶颈和网络开销影响。
10. 【易错点 2】内存管理复杂，需合理配置队列和内存池，否则导致查询失败。
11. 【易错点 3】不支持所有SQL特性，需注意版本差异。