上面的机制 ， 都实现减少数据库的“读”的操作，但是，写的操作也是一个大的压力 。写的操作，虽然无法减少，但是可以通过合并请求，来起到减轻压力的效果 。这个时候，我们就需要在内存缓存集群和数据库集群之间 ， 建立一个修改同步机制 。
先将修改请求生效在cache中，让外界查询显示正常，然后将这些sql修改放入到一个队列中存储起来，队列满或者每隔一段时间，合并为一个请求到数据库中更新数据库 。
除了上述通过改变系统架构的方式提升写的性能外 ， MySQL本身也可以通过配置参数innodb_flush_log_at_trx_commit来调整写入磁盘的策略 。如果机器成本允许，从硬件层面解决问题，可以选择老一点的RAID（Redundant Arrays of independent Disks ， 磁盘列阵）或者比较新的SSD（Solid State Drives，固态硬盘） 。
5. NoSQL存储
不管数据库的读还是写，当流量再进一步上涨，终会达到“人力有穷时”的场景 。继续加机器的成本比较高，并且不一定可以真正解决问题的时候 。这个时候，部分核心数据，就可以考虑使用NoSQL的数据库 。NoSQL存储，大部分都是采用key-value的方式，这里比较推荐使用上面介绍过Redis，Redis本身是一个内存cache，同时也可以当做一个存储来使用，让它直接将数据落地到磁盘 。
这样的话，我们就将数据库中某些被频繁读写的数据 ， 分离出来 ， 放在我们新搭建的Redis存储集群中，又进一步减轻原来MySQL数据库的压力，同时因为Redis本身是个内存级别的Cache，读写的性能都会大幅度提升 。
国内一线互联网公司，架构上采用的解决方案很多是类似于上述方案，不过，使用的cache服务却不一定是Redis，他们会有更丰富的其他选择 ， 甚至根据自身业务特点开发出自己的NoSQL服务 。
6. 空节点查询问题
当我们搭建完前面所说的全部服务，认为Web系统已经很强的时候 。我们还是那句话，新的问题还是会来的 。空节点查询，是指那些数据库中根本不存在的数据请求 。例如，我请求查询一个不存在人员信息，系统会从各级缓存逐级查找，最后查到到数据库本身，然后才得出查找不到的结论，返回给前端 。因为各级cache对它无效，这个请求是非常消耗系统资源的，而如果大量的空节点查询，是可以冲击到系统服务的 。
在我曾经的工作经历中 ， 曾深受其害 。因此 ， 为了维护Web系统的稳定性，设计适当的空节点过滤机制，非常有必要 。
我们当时采用的方式，就是设计一张简单的记录映射表 。将存在的记录存储起来，放入到一台内存cache中，这样的话，如果还有空节点查询，则在缓存这一层就被阻挡了 。
异地部署（地理分布式）
完成了上述架构建设之后，我们的系统是否就已经足够强大了呢？答案当然是否定的哈，优化是无极限的 。Web系统虽然表面上看，似乎比较强大了，但是给予用户的体验却不一定是最好的 。因为东北的同学，访问深圳的一个网站服务，他还是会感到一些网络距离上的慢 。这个时候，我们就需要做异地部署，让Web系统离用户更近 。
一、 核心集中与节点分散
有玩过大型网游的同学都会知道，网游是有很多个区的，一般都是按照地域来分，例如广东专区，北京专区 。如果一个在广东的玩家，去北京专区玩，那么他会感觉明显比在广东专区卡 。实际上，这些大区的名称就已经说明了，它的服务器所在地，所以，广东的玩家去连接地处北京的服务器，网络当然会比较慢 。
当一个系统和服务足够大的时候，就必须开始考虑异地部署的问题了 。让你的服务，尽可能离用户更近 。我们前面已经提到了Web的静态资源，可以存放在CDN上，然后通过DNS/GSLB的方式，让静态资源的分散“全国各地” 。但是，CDN只解决的静态资源的问题，没有解决后端庞大的系统服务还只集中在某个固定城市的问题 。
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