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讀寫分離是什么？讀寫分離的作用就不講了，如果有不了解的同學可以自己去搜索資料進行了解。或者查看我之前的文章讀寫分離。
一開始的場景肯定都基於主庫去做增刪改查的操作，等后面壓力慢慢上來后才會考慮加數據庫的從節點，通過讀寫分離的方式來提高查詢的性能。
首先讀寫分離默認查詢都是走從節點的。
從我們的使用習慣或者業務的場景來說，查詢的場景是大於增刪改的。所以我們會在需要走主庫進行數據操作的業務場景下，手動去控制這條Sql要去主庫執行，這個控制的邏輯可以自己寫，也可以利用框架自帶的功能實現，就不細講了。
比如我們定義一個注解 @Master 用於標記此方法走主庫操作，然后通過Aspect可以去切換數據源。這其實是很常見的實現方式，如果說你一開始就有從節點，就規范了這么做是沒問題的，如果是后面新增了從節點要開始做讀寫分離，這么做是存在問題的。
一旦這么做的話，對於增刪改的操作沒有問題，對於查的操作可能會有問題。這個問題不是說有Bug，而是有一些體驗上的問題可能會導致Bug。大家都知道主從架構其實是存在數據延遲的問題，只要有延遲那么就有可能出現問題。
某些業務場景下，你新增了一條數據，然后會馬上跳到詳情去，此時如果數據有延遲，到詳情的時候去查詢從節點，就查不到剛剛新增的數據，會存在這樣的問題。
解決辦法就是把所有業務場景都整理下，然后讓測試整體回歸一遍，將需要走主庫操作的查詢方法都加上 @Master 注解，就不會有問題了。
看似沒有任何問題，其實大家忽略了一點就是時間成本問題。要整理業務場景，要整體回歸測試，這些都是要花時間的，時間就是最大的成本。
所以我們在后期做讀寫分離的時候，基本上不會采用上面的方式去實現，因為業務功能越多，成本越高。
真正的做法是反着來，無論實現任何新功能，我們都要考慮的點就是如何讓影響最小？如何不影響之前的邏輯？
方法就是所有的老邏輯都不動，默認還是走主庫，但是我們程序中已經做了讀寫分離的功能，默認查詢就是會走從庫的，所以第一步就是要將所有查詢的Sql都發往主庫，可以通過Aspect實現。
做完了上面這一步就可以直接上線了，因為所有的操作還是走的主庫，跟以前沒有任何區別，不會影響任何老的邏輯。
現在就要考慮哪些查詢可以走從庫了，但是這個動作可以慢慢做，可以慢慢梳理。這樣就會比較輕松了，每個迭代我們可以梳理幾個走從庫的查詢，直接加個 @Slave 的注解讓它強制走從庫，這個場景我們梳理過，驗證過是沒問題的。就這樣慢慢的整理，直到所有老邏輯都梳理完。
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關於作者：尹吉歡，簡單的技術愛好者，《Spring Cloud微服務-全棧技術與案例解析》, 《Spring Cloud微服務 入門 實戰與進階》作者, 公眾號猿天地發起人。