做后端开发的朋友都知道，随着用户量上来，数据库压力立马就跟上了。尤其是高并发场景下，一个不小心，整个服务就卡住了。这时候，很多人会想到加缓存、分库分表，但其实还有一个成本低、见效快的方案——NoSQL数据库读写分离。
为什么需要读写分离？
举个例子，你家楼下那家网红奶茶店，每天下午三点准时排长队。老板一个人既接单又做奶茶，根本忙不过来。后来他请了个帮手专门收钱接单，自己专心做饮品，效率立马翻倍。数据库也一样，写操作（比如用户下单、发评论）通常比读操作（比如查看商品、刷新动态）少得多，但每次写都要保证数据一致，耗时更长。如果读请求全挤在主库上，很容易把主库拖垮。
NoSQL不像传统关系型数据库那样强依赖事务和外键，天生更适合拆分。像Redis、MongoDB、Cassandra这些常见NoSQL，都支持主从架构，主节点负责写，从节点负责读，流量自然分流。
怎么实现？以MongoDB为例
MongoDB的副本集（Replica Set）就是为读写分离准备的。你可以设置一个主节点处理所有写操作，多个从节点同步数据并承担读请求。应用层通过连接配置指定读取来源：
const client = new MongoClient(uri, {
readPreference: 'secondaryPreferred' // 优先从从节点读
});这样一来，列表页、详情页这类只读页面，全都走从库，主库只专心处理新增、修改、删除。哪怕某个从节点响应慢了，也不影响主流程。
注意数据延迟问题
读写分离不是万能的。由于主从同步是异步的，刚写完的数据可能还没同步到从库，这时候去读，就会出现“刚刚发布的文章找不到”的尴尬。这种情况在电商秒杀、社交发帖等场景特别明显。
解决办法有几个。一是关键路径强制走主库读，比如用户发布内容后跳转到详情页，这个请求直接打到主节点；二是给用户提供明确反馈：“已提交，稍后可见”，降低预期；三是设置合理的超时和重试机制，避免因短暂延迟导致失败。
Redis也能玩读写分离
很多人用Redis当缓存，只连一个实例。但其实Redis也支持主从复制。你可以把写请求发往主节点，读请求分散到多个从节点，尤其适合热点数据频繁读取的场景。
redis-cli -h master.example.com -p 6379 SET user:1001 "Tom"
redis-cli -h slave1.example.com -p 6379 GET user:1001结合客户端或代理（比如Twemproxy），可以自动路由读写请求，对业务代码侵入小，部署也方便。
别忘了监控和故障切换
主节点挂了怎么办？从节点延迟太高怎么发现？这些都得靠监控。Zabbix、Prometheus配合适当的指标（如oplog延迟、连接数、响应时间），能第一时间发现问题。再配上自动故障转移工具，比如MongoDB的自动选举，或者Redis Sentinel，系统才真正扛得住风浪。
读写分离不是一劳永逸的方案，但它确实是提升系统承载能力的第一道门槛。对于大多数中小型项目来说，花两天时间搭好这套机制，可能比盲目扩容机器划算得多。