mysql读写分离和用Redis做缓存，这两种方案有什么异同

读写分离是分摊数据库的读取压力，

用缓存是减少数据库的读取压力。

假如有100次查询，有两个mysql从服务器，则每个服务器可以分担50次查询，

如果是有缓存，而没有mysql从服务器，100次查询，可能50次是可以从缓存里取的

50次是需要从数据库取的，那么mysql服务器只承担了50次查询。

一，安全性

数据库服务器可以只对WEB服务器提供服务，不至于暴露在互联网中。

将网络嗅探，暴力破解的可能性降到最低。

二，处理效率更高

数据库服务器可以只提供数据检索服务而不必处理其它服务。

且数据库服务器不需要外网，只在内网为WEB服务器提供数据查询服务即可。

WEB服务器可以只处理WEB请求，不处理数据库 *** 作，可以更好的利用带宽资源。

为什么数据库读写分离可以提高性能

基本正确，除了读请求和写请求写反了，另外主从库的写是异步的，这也是为什么从库有可能有脏数据（旧数据）的原因。

至于查询的分配，写请求不用说了，都是要给写库的。主要是读请求。

自建数据库：

容易产生容量与性能瓶颈

当前的硬件条件下，主流数据库可以支持单表千万级数据量的存储，但是难以支撑密集的并发读写，存在性能瓶颈。

分区分表或分库方案限制太多

采用分区表方案，数据不能跨实例存储，扩展性和维护性较差。

采用分库方案，客户端需要自行管理各库连接，数据库连接管理和升级复杂，扩容迁移困难。

服务器成本高昂

普通X86服务器支撑能力有限，品牌厂商的服务器价格高昂，通过增加硬件规格来提升并发性能的成本太高，且能到达的性能高度有限。

在分布式数据库面前，上面这些都不是问题，有很长厂商都已经把分布式数据库做的不错了，如阿里云，华为云等。

如下以我熟悉的华为云分布式数据库中间件DDM为例为你介绍下，如果感兴趣可以去官网了解一下，现在好像还有试用活动：华为云分布式数据库中间件DDM

数据分布存储

DDM采用水平拆分方式，将数据记录数庞大的单表，按指定的拆分规则，分布式存储到各个分片中。同时DDM提供路由分发功能，应用服务无需考虑数据该写入哪个分片，该从哪个分片读取。

读写分离

用户可以根据数据读取压力负载情况，为每个RDS实例配置一个或者多个只读实例，提高查询并发性能。

高性能

在实际业务访问中，SQL主要的性能瓶颈集中在物理数据库节点上。

DDM实例关联多个RDS节点，减少单个RDS存储的数据量，同时实现并行计算，支持PB级数据量访问，以及百万级高并发。

在线平滑扩容

DDM在不中断业务的情况下，支持新增RDS实例，水平扩容存储空间。一键式扩容，轻松解决单机数据库的容量瓶颈。

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