大部分数据库都支持多读，一般是使用行锁。
写=插入（批量操作，id独立生成，不实用自增）、更新、删除
读写分离之外，还有降级，还有缓存读写，延迟处理等。
处理策略主要看用户场景，秒杀场景和普通场景又不一样。
CAP原则一只能满足两样，所以要根据实际场景选择合适的处理策略
读在数据能力下是基本满足不了高并发场景的，所以一般会使用缓存，
读频繁的可以考虑使用本地缓存，数据量稍大的可以使用远程缓存，量大可以上集群，
实时要求高的可以考虑优先写入缓存+写入日志+ 写数据库
一致性要求高就写日志+数据库+缓存
实时要求不高就考虑批量写入，减少数据库资源占用
量超级大的就考虑分布式文件系统，或者分布式数据库，分库，分表，分区等等。
再撑不住了，考虑前端降级，一般降级只有秒杀、抢票场景。
原文：http://www.cnblogs.com/hl-m-lemontree/p/7592357.html