Django RESTful框架在处理高并发访问时，可以采取以下策略来优化性能和提高系统的可扩展性：
使用缓存：Django提供了内置的缓存框架，可以有效地减少数据库查询次数，提高响应速度。可以使用内存缓存（如Memcached）或者文件缓存（如Redis）来存储热点数据。
使用负载均衡：当访问量非常大时，可以考虑使用负载均衡技术，将请求分发到多个服务器上处理。这样可以有效地分担单个服务器的压力，提高系统的并发处理能力。
使用异步处理：对于一些耗时的操作，如发送邮件、生成报告等，可以使用异步处理的方式，避免阻塞请求。可以使用Celery等任务队列来实现异步处理。
优化数据库查询：使用Django的ORM时，注意优化查询语句，避免N+1查询问题。可以使用select_related和prefetch_related来减少查询次数。
使用分页：对于返回大量数据的接口，可以使用分页技术，将数据分成多个小页面，每次只返回部分数据。这样可以减少单次请求的数据量，提高响应速度。
使用CDN：对于一些静态资源，如图片、CSS、JavaScript等，可以使用CDN（内容分发网络）来加速资源的加载速度，减轻服务器的压力。
代码优化：对代码进行优化，减少不必要的计算和内存消耗。可以使用Python的性能分析工具（如cProfile）来找出性能瓶颈，进行针对性的优化。
使用Gunicorn或uWSGI部署：使用Gunicorn或uWSGI作为Django的应用服务器，可以有效地处理并发请求。这些服务器提供了更强大的并发处理能力，相比于Django自带的开发服务器，性能更高。
数据库优化：根据数据库的特点，进行相应的优化。例如，对于MySQL，可以调整缓冲区大小、连接数等参数；对于PostgreSQL，可以调整共享内存、工作进程数等参数。
监控和预警：使用监控工具（如New Relic、Datadog等）来实时监控系统的性能，当出现性能瓶颈时，及时发出预警，以便进行相应的优化。