上节中将，Redis如何存储一些与用户关系不大的系统，效果特别好。因为这些系统中，每个人看到的内容都是一样的。缓存命中率非常高，没有多少请求能穿透到MySQL。

但是和用户相关的系统，缓存就没那么好了。比如订单系统，账户系统，购物车系统。这些系统查询的信息，都是和用户息息相关的。缓存命中率就不是很高了。

那么怎么办呢？

读写分离提升MySQL并发的首选方案

一个简单而且非常有效的方案是，我们不对数据分片，而是使用多个具有相同数据的 MySQL 实例来分担大量的查询请求，这种方法通常称为“读写分离”。

读写比一般都在几十左右，平均每发生几十次查询请求，才有一次更新请求。换句话来说，数据库需要应对的绝大部分请求都是只读查询请求。

一个分布式的存储系统，想要做分布式写是非常非常困难的，因为很难解决好数据一致性的问题。但实现分布式读就相对简单很多，我只需要增加一些只读的实例，只要能够把数据实时的同步到这些只读实例上，保证这这些只读实例上的数据都随时一样，这些只读的实例就可以分担大量的查询请求。

读写分离的另外一个好处是，实现简单，只需要修改DAO代码，把对数据库的读写请求分开，请求不同的MySQL实例就好了。

实施读写问题，需要做两步：

1. 部署一主多从MySQL示例，并让他们之间保持数据实时同步
2. 分离请求程序的读写请求，分别发送给从库和主库

分离请求程序的读写请求，有三种方法：

1. 纯手工，修改DAO层，定义两个数据源，读写数据库时指定数据源
2. 组件方式：例如使用sharding-JDBC，将组件集成在应用程序中，代理数据库请求，自动请求路由到对应的数据库实例上。
3. 代理方式：在应用程序和数据库示例之间部署代理示例，比如Atlas或者MaxScale。代理分离读写请求，转发的对应数据库实例中。