我的架構師同事問我：「為什麼你總說要在服務層實現讀寫分離，我們已經在資料庫實現了讀寫分離，是不是已經夠用」。以下是我的解釋，
在做**效能優化的時候，我常常忘記還有資料庫讀寫分離這件事，因為資料庫讀寫分離，對效能帶來的提高太有限了，實際上，就是一倍（一台伺服器變成兩台伺服器）。當你的**業務發展，如果從無到有地使用資料庫讀寫分離，提高了一倍的服務能力，你很快就需要想新的優化方案。實際上，資料庫的讀寫分離，更像是資料安全的乙個副產品，用一台資料庫伺服器不安全（怕資料丟失），用一台伺服器作為備份，既然有了兩台伺服器，就充分利用吧，於是有了「讀寫分離」，提高一倍也是好的。
於是，能夠十倍百倍提高效能的方案出現了，快取加伺服器集群，這是最常用且有效的提高**訪問量的設計。使用共享快取（memcached，redis）可以獲得十到幾十倍的效能提公升，使用程序內快取，可以得到百倍的效能提公升；集群中增加一倍的伺服器，可以增加一倍的計算能力，服務更多的併發請求。等一下，上面所說的方案，其實只對「讀」操作才有效，對「寫」操作可以說是毫無用處。
那麼有什麼辦法可以提高「寫」操作的效能，在架構部署的設計方面，我的答案是，「沒有」。
從硬體入手，可以使用ssd硬碟。願意替換底層資料庫，可以使用hbase或者cassandra，都不在今天討論的範圍。我想說的是，既然使用快取和增加伺服器，對於「寫」操作沒有優化作用，在一開始，「寫」操作相關的服務，就不該和「讀」操作一起，被分配到數量龐大的計算機集群裡。
想象這樣的架構設計，我有乙個「讀」服務的集群，一共4臺伺服器，我有一台「寫」伺服器（另一台備用，故障時切換）。當我的**訪問量上公升，我增加「讀」伺服器集群到8臺，簡單就能應付問題。因為「讀」服務是狀態無關的，增加到100臺也不會帶來錯誤的資料，這是乙個重要的思想，狀態無關的服務，才可以放心地水平擴充套件，事實上，狀態無關的服務，通常只有「讀」服務。
那麼當「寫」服務撐不住的時候，怎麼辦，嗯。。。總會有辦法，反正不是加快取或者是使用集群，這個可以做架構師面試題。
然後我解釋一下為什麼不該在集群裡面執行「寫」服務，我把「寫」服務分為兩種。
明白了這個道理，你就知道我之前為什麼說是「一台」寫伺服器，只有一台伺服器，才可以保證在「秒殺」場景下，不會在沒有庫存的情況下繼續售賣成功。
細心的讀者（嗯，就是你）會繼續追問，在一台伺服器的情況下，現在都是多核併發程式設計，保證序列操作也不是容易的事啊。問得太好了，我這大半年寫的系列文章，都是為了解決這個問題，你需要的是actor模型。非同步程式設計加上程序內的訊息佇列，可以高效地對併發操作進行序列的處理。
結論，使用伺服器集群提高效能只對「讀」服務有效，對「寫」服務無效，「寫」伺服器應該使用主/從模式，同一時間只使用一台伺服器。在「寫」伺服器內部，使用支援actor模型的程式語言，保證關鍵操作的序列。最後老生常談，支援actor模型的程式語言是：erlang，go，scala，f#
為什麼要在服務層設計讀寫分離
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為什麼要在傳輸層做校驗呢？
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區分層次的目的即為了 高內聚，低耦合 的思想。優點 1 開發人員可以只關注整個結構中的其中某一層 2 可以很容易的用新的實現來替換原有層次的實現 3 可以降低層與層之間的依賴 4 有利於標準化 5 利於各層邏輯的復用。缺點 1 降低了系統的效能。這是不言而喻的。如果不採用分層式結構，很多業務可以直接...