A. 为什么数据库读写分离可以提高性能
只是把每个事务的频繁写，变成了master/slave之间的批量写而已。 如果数据库在表结构设计上，存在对同一个表的频繁读写操作， 那么这个性能提升有限，因为很多需要读的情况，仍然要等同步写操作完成。 读写分离，不是万能钥匙。有时候会有效。
B. 数据库读写分离如何保证主从一致性
当我们的数据库压力主键变大的时候，我们会尝试增加一些从节点来分摊主节点的查询压力。而一般来说，我们是用一主多从的结构来作为读写分离的基本结构。
而一般来说我们有两种常用的方法来实现读且分离架构：
客户端直接分离
这种方式是由客户端，或者我们的微服务直接进行数据库的读写选择。将读库选择路由到主库上进行，将查询路由到从主库上进行。
这种方式的优点在于因为是直连所以性能比较高，但是需要由业务团队了解数据库的实例细节，当数据库做调整的时候就需要业务侧同步改造。
使用数据中间件代理
这种方式是由一层代理层对数据的读写做分发，业务层将所有的请求都通过代理来实现。
这种方式的优点在于对于业务层不需要感知到数据库的存在，但问题在于数据中间件的性能要求较高，还需要专人来进行优化和维护，整体架构较为复杂。
但是我们发现，尽管这两种方式各有优劣。但核心都是通过数据的写入、查询请求的路由而实现的，那么这就会引发标题的问题：
主备同步存在延迟，所以在延迟时间内对插入的内容进行查询则无法查询到最新提交的事务。
那么如何保证主从一致性的问题，其实就变成了如何处理主从延迟的问题。
根据项目的大小，团队的规模以及主机的部署模式。我们处理问题的方法也有很多种。
最简单强硬的就是强制读主库。
一般情况下我们在不同的查询中会有不同程度的一致性要求。我们可以将需要保证数据一致性的请求配置强制查询主库，而对于无强依赖的查询请求仍然查询备库。
尽管这个方案不是很优雅，但是是最简单实现的方法，并且在Spring等框架的支持下一般只需要加一个注解就能实现。但这个方法的问题也是显而易见的，如果存在大量的强一致性要求的查询语句，则相当于没有进行读写分离与扩展。那么这种方法就会导致系统在数据库层面没有有效的扩展手段了。
由于问题产生的来源是主从延迟，所以在下一次查询的时候进行一段时间的等待以弥补这种延迟即可。
所以在进行主库的数据插入之后，让数据库数据连接或者对应的执行线程等待一段时间后返回。通过等待时间来消化掉主从备份的延迟时间。但是这个方法也有一些问题比如：这个等待时间一般是固定的，即便主从已经无延迟了也会继续等待到时间结束；如果在服务高峰时期，有可能数据在等待时间结束后仍然没有完成同步则仍然会存在一致性问题。
但这种方法优雅的地方是可以配合业务来进行实现，举例来说当用户下单之后，通过下单送卷或者下单抽奖的方式从前端拖住用户，从而当用户在一次连续操作中再次查询自己订单的时候中间必然会间隔一定时间，也就让需要再次查询数据的时候保证了数据的一致性。
上述两种方案看起来可能不那么“技术”，感觉有点投机取巧。那么下面咱们可以分两种情况来讨论用更高技术的方法如何实现一致性。
对于主从复制来说，是当主库完成一个事务后，通知给从库，当从库接受到后，则主库完成返回客户端。所以当主库完成事务后，仅能确保从库已经接受到了，但是不能保证从库执行完成，也就是导致了主从备份延迟。
但是从库执行数据是有进度的，而这个进度是可以通过show slave status语句中的seconds_behind_master来进行描述，这个参数描述从库落后了主库数据多少秒，当这个参数为0时，我们可以认为从库和主库已经基本上没有延迟了，那么这时候就可以查询请求。
但seconds_behind_master是秒级的，所以只能大概地判断，由于精度较低，所以还是可能出现不一致的情况。
如果要求精准执行的话，我们可以比较同步文件的执行记录，具体来说是：
所以当Relay_Master_Log_File和Exec_Master_Log_Pos和其一致的时候，就说明从库的已执行数据已经追上主库了，那么这时就可以说保证了主从一致性了
但是比较同步文件的执行记录方法的问题在于，如果当前的这个事务的binlog尚未传入到从库，即Master_Log_File和Read_Master_Log_Pos未更新，也就无法保证从库已经包含最新的主库事务了。
而为了保证在一主一备的情况下，从库里一定接受到数据了，也就是Master_Log_File和Read_Master_Log_Pos中的数据是和主库一致的，我们可以开启semi-sync replication半同步复制。
半同步复制的原理是在主库提交事务前先将binlog发送给从库，然后当从库接受后返回一个应答，主库只有在接受到这个应答之后才返回事务执行完成。这样就可以保证从库的Master_Log_File和Read_Master_Log_Pos与主库是一致的，从而解决了主从一致的问题。
半同步复制可以解决一主一备的情况，但是当一主多备的时候，只要主库接受到一个从库的应答，就会返回事务执行完成。而这时当请求打到未完成同步的从库上时就会发生主从延迟。
所以针对一主多备的情况，我们可以将目光集中在执行查询的从库上，即确保 我们即将查询的备库已经执行了我们预期的事务。 那么我们的问题就变成两部分：1. 确认主库事务，2. 查询数据条件。
确认主库事务
当我们提交完一个事务后，可以通过执行show master status来得到主库中的数据事务文件（File）和位置记录（Position）。
查询数据条件
当我们要查询从库数据的时候，我们可以通过语句select master_pos_wait(File, Position, 1);来查询当前是否已经执行到了该记录（当返回值>=0的时候说明已经执行过了）。其中最后的数字1表示阻塞时长。
通过先确认主库事务记录，再判确认备库是否已经执行了了主库对应的事务。
但是可以发现，这种方法要求查询的时候知道主库的事务信息，对场景有很大的限制。
主从一致的问题源自主从延迟，所以我们就是从如何消除延迟来解决问题。简单点的方案我们可以不走备库、或者直接等待一段时间来忽略延迟的影响。在一主一备的情况下我们可以粗力度的用seconds_behind_master来判断或者用Relay_Master_Log_File和Exec_Master_Log_Pos来判断。而当一主多从的情况下我们则需要在查询前传入主库执行的事务记录才能保证数据一致性。
可以看出，当数据规模和部署方式变更的时候，好的解决方案将会越来越多。我认为根据实际业务情况选择最合适的方法才是最重要的。
C. 为什么数据库读写分离能提高数据库的性能
读写分离主要目的是提高系统吞吐量。某些网站同一时间有大量的读操作和较少的写操作。同时，读操作对数据的实时性要求并没有那么高。在此前提下，可以这么设计解决方案。
所以你问题里“数据仍然需要同步”这个理解是不对的。事实上，正是由于允许用户读到几秒钟甚至几分钟前的数据，才可以使用读写分离的。
所以这种方案其实就是以数据的时效性，换取了读操作的吞吐率。
D. 数据库为什么要读写分离
数据库不一定要读写分离，如果程序使用数据库较多时，而更新少，查询多的情况下会考虑使用，利用数据库 主从同步 。可以减少数据库压力，提高性能。当然，数据库也有其它优化方案。memcache 或是 表折分，或是搜索引擎。都是解决方法。
E. 为什么数据库读写分离可以提高性能
之所以说读写分离能够提高性能，是因为读写分离采用这样的机制：
假设我们现在有数据库服务器1，对外提供一切操作，还有数据库服务器2，仅仅保存数据库服务器1的数据备份，定时同步，以便服务器1意外崩溃后能够尽量的弥补损失。
但是服务器2原本能够提供增删改查服务，这样以来服务器2的资源就产生了极大的浪费，因此我们希望服务器2也做一些事情，而不是仅仅作为一个备份。
显然增删改都是不能够交给服务器2去完成的，因为如果这样做就失去了服务器1的意义，所以服务器2仅仅提供查询操作，增删改都留给服务器1去完成，这就是所谓的读写分离。
读写分离机制使得两个服务器分担原本属于一个服务器的压力，因此性能有所提高，同时有数据备份的存在，其稳定性高于单服务器。
F. 为什么数据库读写分离可以提高性能
通常读操作要比写操作的数量多得多，而且数据库在数据写入时是会锁表的，这个过程不能读取数据，必须等待写入完成，所以一旦请求量大那么执行效率就降低了。读写分离就是一个库只负责读取不做写入，这样就提高了读的效率。
G. rediscluster读写分离有什么好处
先来讨论一下为什么要读写分离. 如果一台机器支持不住：
1。
4，完全就失去了读写分离的意义，常见的应用场景下我觉得redis没必要进行读写分离。
2，一般来说。
过多的select会阻塞住数据库，避免拒绝服务的发生，怎么以更快的速度得到数据. 缓存
2。
因而通过读写分离：写请求在可接受范围内。
再来讨论一下redis常见的应用场景，从而增加了读的性能. 不同持久化数据库：
读写分离使用于大量读请求的情况，数据库会拒绝服务。
3，可以用主从复制. 单机的内存资源是很有限的. 缓存主要解决的是用户访问时，通过多个slave分摊了读的压力：
1，这也是非常常见的应用场景，在这个场景下应用redis 进行读写分离，所以缓存集群会通过某种算法将不同的数据放入到不同的机器中，从而增加性能，使你增删改不能执行. 排名型的应用，但读请求要远大于写请求的场景，而且到并发量过大时。
我认为需要读写分离的应用场景是. 实时消息系统
首先说一下缓存集群，访问计数型应用
3。
综上，内存数据库单机可以支持大量的增删查改，进行缓存的方法解决首先说结论：这个要跟你具体的架构实现以及业务相关
H. 为什么数据库读写分离可以提高性能
首先声明一点，读写分离只有在读多写少的场景下才能提高性能。
一方面读写分离都是1写+N读的实现，因此READ操作可以分散到多台服务器上，性能自然提高。
另一方面，在一个数据库实例下，同表数据经常会遇到锁等待，WRITE时所有的READ操作被阻塞，将读写分离，可以很大程度上减轻这种情况。