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有一些技術同學可能對於“讀寫分離”了解不多，認為數據庫的負載問題都可以使用“讀寫分離”來解決。

這其實是一個非常大的誤區，我們要用“讀寫分離”，首先應該明白“讀寫分離”是用來解決什麽樣的問題的，而不是僅僅會用這個技術。

什麽是讀寫分離？

其實就是將數據庫分為了主從庫，一個主庫用於寫數據，多個從庫完成讀數據的操作，主從庫之間通過某種機制進行數據的同步，是一種常見的數據庫架構。

一個組從同步集群，通常被稱為是一個“分組”。

數據庫分組架構解決什麽問題？

大多數互聯網業務，往往讀多寫少，這時候，數據庫的讀會首先稱為數據庫的瓶頸，這時，如果我們希望能夠線性的提升數據庫的讀性能，消除讀寫鎖沖突從而提升數據庫的寫性能，那麽就可以使用“分組架構”（讀寫分離架構）。

用一句話概括，讀寫分離是用來解決數據庫的讀性能瓶頸的。

但是，不是任何讀性能瓶頸都需要使用讀寫分離，我們還可以有其他解決方案。

在互聯網的應用場景中，常常數據量大、並發量高、高可用要求高、一致性要求高，如果使用“讀寫分離”，就需要註意這些問題：

數據庫連接池要進行區分，哪些是讀連接池，哪個是寫連接池，研發的難度會增加；為了保證高可用，讀連接池要能夠實現故障自動轉移；主從的一致性問題需要考慮。在這麽多的問題需要考慮的情況下，如果我們僅僅是為了解決“數據庫讀的瓶頸問題”，為什麽不選擇使用緩存呢？

為什麽用緩存

緩存，也是互聯網中常常使用到的一種架構方式，同“讀寫分離”不同，讀寫分離是通過多個讀庫，分攤了數據庫讀的壓力，而存儲則是通過緩存的使用，減少了數據庫讀的壓力。他們沒有誰替代誰的說法，但是，如果在緩存的讀寫分離進行二選一時，還是應該首先考慮緩存。

為什麽呢？

緩存的使用成本要比從庫少非常多；緩存的開發比較容易，大部分的讀操作都可以先去緩存，找不到的再滲透到數據庫。當然，如果我們已經運用了緩存，但是讀依舊還是瓶頸時，就可以選擇“讀寫分離”架構了。簡單來說，我們可以將讀寫分離看做是緩存都解決不了時的一種解決方案。

當然，緩存也不是沒有缺點的

對於緩存，我們必須要考慮的就是高可用，不然，如果緩存一旦掛了，所有的流量都同時聚集到了數據庫上，那麽數據庫是肯定會掛掉的。

對於常見的數據庫瓶頸是什麽呢？

其實是數據容量的瓶頸。例如訂單表，數據量只增不減，歷史數據又必須要留存，非常容易成為性能的瓶頸，而要解決這樣的數據庫瓶頸問題，“讀寫分離”和緩存往往都不合適，最適合的是什麽呢？

數據庫水平切分

什麽是數據庫水平切分？

數據庫水平切分，也是一種常見的數據庫架構，是一種通過算法，將數據庫進行分割的架構。一個水平切分集群中的每個數據庫，通常稱為一個“分片”。每一個分片中的數據沒有重合，所有分片中的數據並集組成全部數據。

水平切分架構解決什麽問題呢？

大部分的互聯網業務，數據量都非常大，單庫容量最容易成為瓶頸，當單庫的容量成為了瓶頸，我們希望提高數據庫的寫性能，降低單庫容量的話，就可以采用水平切分了。

而有少部分程序員，會沒有分析數據庫的性能瓶頸是什麽，就貿貿然的使用“讀寫分離”，殊不知“水平切分”才是正道。

想用數據庫“讀寫分離” 請先明白“讀寫分離”解決什麽問題