在面对高并发搜索请求时，文档搜索引擎可以采取以下几种策略来提高性能和稳定性：
水平扩展：通过增加服务器节点来分担搜索请求，实现水平扩展。可以采用负载均衡技术将请求分发到不同的节点上，从而提高系统的吞吐量和并发处理能力。
缓存技术：利用缓存技术存储常用的搜索结果，减少对数据库的频繁访问，提高搜索响应速度。可以使用Redis等内存数据库来实现缓存功能。
索引优化：对文档索引进行优化，提高搜索效率。可以采用倒排索引等技术来加速搜索过程，减少搜索时间。
异步处理：将搜索请求和搜索结果的处理过程异步化，提高系统的并发处理能力。可以使用消息队列等技术来实现异步处理。
负载测试和监控：定期进行负载测试，发现系统的瓶颈并进行优化。同时建立监控系统，实时监测系统的运行状态，及时发现并解决问题。
错误处理和容错机制：建立完善的错误处理和容错机制，确保系统在高并发情况下能够正常运行。可以采用重试机制、降级处理等方式来应对异常情况。
数据库优化：对数据库进行性能优化，包括索引优化、查询优化等，提高数据库的读写性能，减少搜索请求的响应时间。
一个具体案例是某电商平台在双十一等促销活动期间，面临大量用户搜索请求的情况。通过采用上述策略，平台成功应对了高并发的搜索请求，保持系统的稳定性和高效性。