有一些技術同學可能對於「讀寫分離」了解不多，認為資料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」是用來解決什麼樣的問題的，而不是僅僅會用這個技術。
什麼是讀寫分離？
其實就是將資料庫分為了主從庫，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，是一種常見的資料庫架構。
一個組從同步集群，通常被稱為是一個「分組」。
資料庫分組架構解決什麼問題？
大多數網際網路業務，往往讀多寫少，這時候，資料庫的讀會首先稱為資料庫的瓶頸，這時，如果我們希望能夠線性的提升資料庫的讀性能，消除讀寫鎖衝突從而提升資料庫的寫性能，那麼就可以使用「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資料庫的讀性能瓶頸的。
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。
在網際網路的應用場景中，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」，就需要注意這些問題：
資料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。在這麼多的問題需要考慮的情況下，如果我們僅僅是為了解決「資料庫讀的瓶頸問題」，為什麼不選擇使用緩存呢？
為什麼用緩存
緩存，也是網際網路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，分攤了資料庫讀的壓力，而存儲則是通過緩存的使用，減少了資料庫讀的壓力。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。
為什麼呢？
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，找不到的再滲透到資料庫。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資料庫上，那麼資料庫是肯定會掛掉的。
對於常見的資料庫瓶頸是什麼呢？
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，而要解決這樣的資料庫瓶頸問題，「讀寫分離」和緩存往往都不合適，最適合的是什麼呢？
資料庫水平切分
什麼是資料庫水平切分？
資料庫水平切分，也是一種常見的資料庫架構，是一種通過算法，將資料庫進行分割的架構。一個水平切分集群中的每個資料庫，通常稱為一個「分片」。每一個分片中的數據沒有重合，所有分片中的數據併集組成全部數據。
水平切分架構解決什麼問題呢？
大部分的網際網路業務，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，我們希望提高資料庫的寫性能，降低單庫容量的話，就可以採用水平切分了。
而有少部分程式設計師，會沒有分析資料庫的性能瓶頸是什麼，就貿貿然的使用「讀寫分離」，殊不知「水平切分」才是正道。
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