一：数据库瓶颈的出现
随着数据库负载的增大，对数据库读写性能的要求成为瓶颈。
一般情况下，用户对数据库的操作，70%是读，30%是写，因此数据库的性能瓶颈大多出现在读上，想办法提高读取速度也是解决数据库瓶颈的第一手段。
二：数据库调优
一般情况下，很多性能问题不是真的因为硬件造成的，而是开发阶段过于追求开发效率，导致索引没建好、sql语句没写好或者循环嵌套查询等。
因此，当出现系统性能问题时，应该第一时间检查代码，进行优化。
三：缓存
我们一般采用缓存中间件进行尝试，利用redis或memcache集群来承担大部分的数据读取任务。
一般情况下，到这一步已经足以满足大部分中小型项目的读取需求了。
注意：缓存方案仅适用于对一致性没有强要求的业务场景，对于传统企业ERP系统等流程环节紧密相扣的情况，不适用。
四：读写分离
对数据库进行“一主多从”的架构模式进行部署，将写操作集中在主数据库，读操作分派到从数据库上进行。
数据库读写分离的实现有多种：在代码中自己实现算法进行分派，或者使用Mycat、Atlas等中间件进行分派，或者在数据库主从部署时数据库本身就提供此特性。
注意：主从数据库之间的备份存在一定延迟，因此对于业务流程紧密关联的场景下也不适应，对于传统ERP系统，可以将报表、BI分析等业务功能进行读写分离，但是生产业务单据还是要在主数据库进行操作。
代码实现读写分离：https://www.cnblogs.com/ya-qiang/p/9405480.html
Atlas实现读写分离：https://blog.csdn.net/weixin_41488238/article/details/80196108
ProxySQL实现读写分离：https://blog.csdn.net/jolly10/article/details/80391404
Mycat实现读写分离：https://blog.csdn.net/thundermeng/article/details/80578971
五：分库分表
面对 写操作密集型 系统，单纯的主从备份读写分离并没有解决 写操作 造成的性能问题。
此时需要进行分库分表。
六：集群
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