针对提高并发处理能力，以下是一些建议：
1. 引入缓存：可以使用缓存来存储 B 服务的 token ，避免每次请求都需要调用 B 服务接口获取 token 。可以选择使用内存缓存或者分布式缓存，根据实际情况选择合适的缓存方案。
2. 异步处理：将 A 服务的接口调用 B 服务的逻辑改为异步处理，可以使用消息队列或者异步任务来实现。当小程序调用 A 服务的接口时，A 服务将请求放入消息队列或者异步任务中，然后立即返回响应给小程序，不需要等待 B 服务的返回结果。这样可以提高并发处理能力。
3. 并发请求：可以使用并发请求的方式来调用 B 服务的接口，以提高处理能力。可以使用多线程、线程池或者异步框架来实现并发请求。
4. 服务拆分：如果 A 服务的并发处理能力仍然不足，可以考虑将 A 服务拆分成多个微服务，每个微服务负责不同的功能模块。这样可以将负载分散到多个服务上，提高整体的并发处理能力。
5. 优化代码：对 A 服务的代码进行优化，提高代码的执行效率。可以通过优化算法、减少不必要的计算、减少数据库查询等方式来提高代码的性能。
综上所述，以上是一些提高 A 服务并发处理能力的建议。根据具体情况选择合适的方案进行重构。
@matepi 多谢老哥的回答。因为 B 的服务是买的供应商提供的接口。所以现在只考虑 A 服务的并发处理能力，提高 A 的并发限制。现在用 Nginx 负载+服务 A 集群 的方式来实现。的确 A 会向 redis 进行缓存。老哥说的 A-> Redis 这块没考虑过，可以往集群上考虑。领导开会是准备重构这个项目 看看有没有更好的实现，因为对于 A 服务来说，只是构造了 token 转发了请求，所以在考虑能不能用其他的实现方式来解决。
