在当今数字化时代，处理大规模的数据和高并发的请求是许多企业和系统面临的巨大挑战。当我们面对 1 万属性、100 亿数据以及每秒 10 万吞吐的需求时，架构设计的合理性就显得至关重要。

为了应对如此庞大的数据量，分布式存储架构是必不可少的。我们可以采用分布式数据库系统，将数据分散存储在多个节点上，以实现数据的横向扩展。利用数据分区和分片技术，将 100 亿的数据按照一定的规则进行划分，使得每个节点只负责处理一部分数据，从而提高数据的读写性能。

在数据存储方面，使用合适的数据结构也能极大地提升效率。例如，对于经常需要查询和更新的数据，可以采用 B 树或 B+树等索引结构，以便快速定位和访问数据。

对于每秒 10 万的吞吐需求，缓存机制是关键。可以利用内存缓存如 Redis 等，将热点数据存储在内存中，减少对数据库的直接访问，从而大幅提高数据的读取速度。

在计算架构上，采用分布式计算框架，如 Hadoop 或 Spark 等，能够实现对大规模数据的并行处理。通过将任务分解到多个计算节点上同时进行计算，可以在短时间内完成复杂的计算任务。

为了确保系统的高可用性和容错性，需要建立完善的监控和备份机制。实时监控系统的各项指标，如 CPU 利用率、内存使用情况、网络带宽等，一旦发现异常能够及时进行预警和处理。同时，定期对数据进行备份，以防止数据丢失。

在网络架构方面，采用高速的网络设备和优化的网络拓扑结构，确保数据在各个节点之间的快速传输。

还需要对系统进行性能优化和压力测试。不断调整和优化系统的参数配置，以达到最佳的性能表现。通过压力测试，提前发现系统的瓶颈和潜在问题，并进行针对性的改进。

设计一个能够应对 1 万属性、100 亿数据与每秒 10 万吞吐的架构是一个复杂而具有挑战性的任务。需要综合考虑存储、计算、缓存、监控、备份等多个方面，采用先进的技术和合理的架构设计，才能构建出一个高效、稳定、可扩展的系统。