读写分离

当一个公司业务不断扩展，用户量大量增加，原来使用的数据库很可能就撑不住了。那么可以

• Scale-in，扩充硬件的性能，但是很可能用户量继续增长，增加的性能很快就吃光了。

• 读写分离：数据库撑不住了，无非就是读写量过大，特别是有一些复杂的查询比如最近24小时最热门的产品等。需要很复杂的SQL语句，运行起来当然是慢。

但是为了读写分离，需要把数据库拆分为master库和Slave库，

市面上主要的关系数据库都支持数据复制功能，所以可以把一个数据库拆分为Master和Slave两种角色，写操作在主上，由Master服务器向其他Slave服务器进行同步。

而读操作以及数据分析等离线操作都在Slave服务器上进行。

我们知道互联网的很多应用都是读的，这样有多个Slave可以负载分担一下，又可以保证数据的可用性和正确性。

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但是相应的原有的应用代码也需要修改，必须改为写数据用master库，读数据的时候使用slave库，就相当于重写了。

复杂查询

但是就算重写了代码，发现性能还是无法得到明显的提升，原因仍然是使用了太多复杂的查询，比如说有很多表在联接，在数据库（四），数据库组成部分里面我们都说过，联接非常消耗性能。

那么我们可不可以单独用一张表来存放过去24小时的热门产品啊，这样只需要使用简单的SQL就能搞定。

也就是说，一套单一的数据库表对报表、搜索、事务等不同的行为是不适当的。

现在的表是为了新增、修改数据而设计的，对复杂查询不适合。

但是我们还需要考虑这个查询库如何更新的问题，还就是可能不是实时更新，我们能否忍受这种延迟的问题。

CQRS

能否忍受延迟的问题需要从业务上来看，比如过去24小时热门的极品，一点点过时的信息没有太大的影响，只要求最终一致即可。

我们可以使用CQRS(Command Query Responsibility Segregation)，也就是增删改的命令与查询责任分离。

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在CQRS中，强调的是读(Query)写(Command)分离，因为用户读到的数据通常是过时的，那么为什么还需要从数据库读一遍呢，可以直接建立一个读数据源。可以是Cache，可以是XML、JSON等。

那之前提到的怎么更新的问题怎么解决？可以使用Event，也就是事件，比如某个产品卖出去了，可以发布一个事件，修改原有的Read Model。

这样就通过事件机制把同步变成了异步。

最后，这种方法最好只在复杂查询中用，原来的简单查询依然在关系型数据库里面取。为什么呢？因为引入一种新的技术需要付出代价，比如同步变异步了，还需要事件机制，我们不能只看到新技术的优点，而看不到缺点了。

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主要参考

从读写分离到CQRS，张大胖是如何解决性能问题的？