A. 為什麼資料庫讀寫分離可以提高性能
只是把每個事務的頻繁寫，變成了master/slave之間的批量寫而已。 如果資料庫在表結構設計上，存在對同一個表的頻繁讀寫操作， 那麼這個性能提升有限，因為很多需要讀的情況，仍然要等同步寫操作完成。 讀寫分離，不是萬能鑰匙。有時候會有效。
B. 資料庫讀寫分離如何保證主從一致性
當我們的資料庫壓力主鍵變大的時候，我們會嘗試增加一些從節點來分攤主節點的查詢壓力。而一般來說，我們是用一主多從的結構來作為讀寫分離的基本結構。
而一般來說我們有兩種常用的方法來實現讀且分離架構：
客戶端直接分離
這種方式是由客戶端，或者我們的微服務直接進行資料庫的讀寫選擇。將讀庫選擇路由到主庫上進行，將查詢路由到從主庫上進行。
這種方式的優點在於因為是直連所以性能比較高，但是需要由業務團隊了解資料庫的實例細節，當資料庫做調整的時候就需要業務側同步改造。
使用數據中間件代理
這種方式是由一層代理層對數據的讀寫做分發，業務層將所有的請求都通過代理來實現。
這種方式的優點在於對於業務層不需要感知到資料庫的存在，但問題在於數據中間件的性能要求較高，還需要專人來進行優化和維護，整體架構較為復雜。
但是我們發現，盡管這兩種方式各有優劣。但核心都是通過數據的寫入、查詢請求的路由而實現的，那麼這就會引發標題的問題：
主備同步存在延遲，所以在延遲時間內對插入的內容進行查詢則無法查詢到最新提交的事務。
那麼如何保證主從一致性的問題，其實就變成了如何處理主從延遲的問題。
根據項目的大小，團隊的規模以及主機的部署模式。我們處理問題的方法也有很多種。
最簡單強硬的就是強制讀主庫。
一般情況下我們在不同的查詢中會有不同程度的一致性要求。我們可以將需要保證數據一致性的請求配置強制查詢主庫，而對於無強依賴的查詢請求仍然查詢備庫。
盡管這個方案不是很優雅，但是是最簡單實現的方法，並且在Spring等框架的支持下一般只需要加一個註解就能實現。但這個方法的問題也是顯而易見的，如果存在大量的強一致性要求的查詢語句，則相當於沒有進行讀寫分離與擴展。那麼這種方法就會導致系統在資料庫層面沒有有效的擴展手段了。
由於問題產生的來源是主從延遲，所以在下一次查詢的時候進行一段時間的等待以彌補這種延遲即可。
所以在進行主庫的數據插入之後，讓資料庫數據連接或者對應的執行線程等待一段時間後返回。通過等待時間來消化掉主從備份的延遲時間。但是這個方法也有一些問題比如：這個等待時間一般是固定的，即便主從已經無延遲了也會繼續等待到時間結束；如果在服務高峰時期，有可能數據在等待時間結束後仍然沒有完成同步則仍然會存在一致性問題。
但這種方法優雅的地方是可以配合業務來進行實現，舉例來說當用戶下單之後，通過下單送卷或者下單抽獎的方式從前端拖住用戶，從而當用戶在一次連續操作中再次查詢自己訂單的時候中間必然會間隔一定時間，也就讓需要再次查詢數據的時候保證了數據的一致性。
上述兩種方案看起來可能不那麼「技術」，感覺有點投機取巧。那麼下面咱們可以分兩種情況來討論用更高技術的方法如何實現一致性。
對於主從復制來說，是當主庫完成一個事務後，通知給從庫，當從庫接受到後，則主庫完成返回客戶端。所以當主庫完成事務後，僅能確保從庫已經接受到了，但是不能保證從庫執行完成，也就是導致了主從備份延遲。
但是從庫執行數據是有進度的，而這個進度是可以通過show slave status語句中的seconds_behind_master來進行描述，這個參數描述從庫落後了主庫數據多少秒，當這個參數為0時，我們可以認為從庫和主庫已經基本上沒有延遲了，那麼這時候就可以查詢請求。
但seconds_behind_master是秒級的，所以只能大概地判斷，由於精度較低，所以還是可能出現不一致的情況。
如果要求精準執行的話，我們可以比較同步文件的執行記錄，具體來說是：
所以當Relay_Master_Log_File和Exec_Master_Log_Pos和其一致的時候，就說明從庫的已執行數據已經追上主庫了，那麼這時就可以說保證了主從一致性了
但是比較同步文件的執行記錄方法的問題在於，如果當前的這個事務的binlog尚未傳入到從庫，即Master_Log_File和Read_Master_Log_Pos未更新，也就無法保證從庫已經包含最新的主庫事務了。
而為了保證在一主一備的情況下，從庫里一定接受到數據了，也就是Master_Log_File和Read_Master_Log_Pos中的數據是和主庫一致的，我們可以開啟semi-sync replication半同步復制。
半同步復制的原理是在主庫提交事務前先將binlog發送給從庫，然後當從庫接受後返回一個應答，主庫只有在接受到這個應答之後才返回事務執行完成。這樣就可以保證從庫的Master_Log_File和Read_Master_Log_Pos與主庫是一致的，從而解決了主從一致的問題。
半同步復制可以解決一主一備的情況，但是當一主多備的時候，只要主庫接受到一個從庫的應答，就會返回事務執行完成。而這時當請求打到未完成同步的從庫上時就會發生主從延遲。
所以針對一主多備的情況，我們可以將目光集中在執行查詢的從庫上，即確保 我們即將查詢的備庫已經執行了我們預期的事務。 那麼我們的問題就變成兩部分：1. 確認主庫事務，2. 查詢數據條件。
確認主庫事務
當我們提交完一個事務後，可以通過執行show master status來得到主庫中的數據事務文件（File）和位置記錄（Position）。
查詢數據條件
當我們要查詢從庫數據的時候，我們可以通過語句select master_pos_wait(File, Position, 1);來查詢當前是否已經執行到了該記錄（當返回值>=0的時候說明已經執行過了）。其中最後的數字1表示阻塞時長。
通過先確認主庫事務記錄，再判確認備庫是否已經執行了了主庫對應的事務。
但是可以發現，這種方法要求查詢的時候知道主庫的事務信息，對場景有很大的限制。
主從一致的問題源自主從延遲，所以我們就是從如何消除延遲來解決問題。簡單點的方案我們可以不走備庫、或者直接等待一段時間來忽略延遲的影響。在一主一備的情況下我們可以粗力度的用seconds_behind_master來判斷或者用Relay_Master_Log_File和Exec_Master_Log_Pos來判斷。而當一主多從的情況下我們則需要在查詢前傳入主庫執行的事務記錄才能保證數據一致性。
可以看出，當數據規模和部署方式變更的時候，好的解決方案將會越來越多。我認為根據實際業務情況選擇最合適的方法才是最重要的。
C. 為什麼資料庫讀寫分離能提高資料庫的性能
讀寫分離主要目的是提高系統吞吐量。某些網站同一時間有大量的讀操作和較少的寫操作。同時，讀操作對數據的實時性要求並沒有那麼高。在此前提下，可以這么設計解決方案。
所以你問題里「數據仍然需要同步」這個理解是不對的。事實上，正是由於允許用戶讀到幾秒鍾甚至幾分鍾前的數據，才可以使用讀寫分離的。
所以這種方案其實就是以數據的時效性，換取了讀操作的吞吐率。
D. 資料庫為什麼要讀寫分離
資料庫不一定要讀寫分離，如果程序使用資料庫較多時，而更新少，查詢多的情況下會考慮使用，利用資料庫 主從同步 。可以減少資料庫壓力，提高性能。當然，資料庫也有其它優化方案。memcache 或是 表折分，或是搜索引擎。都是解決方法。
E. 為什麼資料庫讀寫分離可以提高性能
之所以說讀寫分離能夠提高性能，是因為讀寫分離採用這樣的機制：
假設我們現在有資料庫伺服器1，對外提供一切操作，還有資料庫伺服器2，僅僅保存資料庫伺服器1的數據備份，定時同步，以便伺服器1意外崩潰後能夠盡量的彌補損失。
但是伺服器2原本能夠提供增刪改查服務，這樣以來伺服器2的資源就產生了極大的浪費，因此我們希望伺服器2也做一些事情，而不是僅僅作為一個備份。
顯然增刪改都是不能夠交給伺服器2去完成的，因為如果這樣做就失去了伺服器1的意義，所以伺服器2僅僅提供查詢操作，增刪改都留給伺服器1去完成，這就是所謂的讀寫分離。
讀寫分離機制使得兩個伺服器分擔原本屬於一個伺服器的壓力，因此性能有所提高，同時有數據備份的存在，其穩定性高於單伺服器。
F. 為什麼資料庫讀寫分離可以提高性能
通常讀操作要比寫操作的數量多得多，而且資料庫在數據寫入時是會鎖表的，這個過程不能讀取數據，必須等待寫入完成，所以一旦請求量大那麼執行效率就降低了。讀寫分離就是一個庫只負責讀取不做寫入，這樣就提高了讀的效率。
G. rediscluster讀寫分離有什麼好處
先來討論一下為什麼要讀寫分離. 如果一台機器支持不住：
1。
4，完全就失去了讀寫分離的意義，常見的應用場景下我覺得redis沒必要進行讀寫分離。
2，一般來說。
過多的select會阻塞住資料庫，避免拒絕服務的發生，怎麼以更快的速度得到數據. 緩存
2。
因而通過讀寫分離：寫請求在可接受范圍內。
再來討論一下redis常見的應用場景，從而增加了讀的性能. 不同持久化資料庫：
讀寫分離使用於大量讀請求的情況，資料庫會拒絕服務。
3，可以用主從復制. 單機的內存資源是很有限的. 緩存主要解決的是用戶訪問時，通過多個slave分攤了讀的壓力：
1，這也是非常常見的應用場景，在這個場景下應用redis 進行讀寫分離，所以緩存集群會通過某種演算法將不同的數據放入到不同的機器中，從而增加性能，使你增刪改不能執行. 排名型的應用，但讀請求要遠大於寫請求的場景，而且到並發量過大時。
我認為需要讀寫分離的應用場景是. 實時消息系統
首先說一下緩存集群，訪問計數型應用
3。
綜上，內存資料庫單機可以支持大量的增刪查改，進行緩存的方法解決首先說結論：這個要跟你具體的架構實現以及業務相關
H. 為什麼資料庫讀寫分離可以提高性能
首先聲明一點，讀寫分離只有在讀多寫少的場景下才能提高性能。
一方面讀寫分離都是1寫+N讀的實現，因此READ操作可以分散到多台伺服器上，性能自然提高。
另一方面，在一個資料庫實例下，同表數據經常會遇到鎖等待，WRITE時所有的READ操作被阻塞，將讀寫分離，可以很大程度上減輕這種情況。