采用读写分离策略，能把繁重的查询压力从主库卸载到只读副本，同时保持写入一致性与业务连续性。首先要理解读写分离的几种实现路径：RDS或Aurora的内建只读副本、基于逻辑复制的自建副本、以及通过中间件如ProxySQL、MaxScale做路由层。

选择时要考虑一致性模型、复制延迟与故障转移速度。Aurora的副本几乎是秒级同步，适合对延迟敏感的国际应用；而MySQL的异步复制在跨区域场景里可能出现可观延迟，需要用更谨慎的读路由策略。架构设计上建议把写库放在主要事务中心所在的区域，读库在用户密集的目标区域部署，配合AmazonRoute53或GlobalAccelerator做流量就近路由，能显著降低用户请求的RTT。

网络拓扑要用好VPCPeering、TransitGateway或PrivateLink，避免通过公网反复绕行。安全方面，跨账号访问通过IAMRole与Resource-basedpolicy控制，保证最小权限与可审计性。

读写分离并非万能药，读从库的延迟、复制滞后和负载不均都是常见问题。应用层要做读写分离兼容：在事务内强制走主库，非强一致场景走从库；引入短时间内读回写的“读后写”保护策略，避免脏读或用户体验异常。最后要把监控作为基础设施的一部分：CloudWatch、PerformanceInsights、EnhancedMonitoring等指标要覆盖复制延迟、CPU、IOPS、连接数与慢查询，结合日志驱动的SQL调优，逐步把热点查询迁移到缓存或进行索引优化，从源头减少读写压力。

扩容策略要在业务波峰、全球地域分布与成本之间找到平衡。横向扩展通过增加只读副本或拆分表（sharding）来处理读密集型负载；纵向扩展则通过升级实例类型、增加存储IOPS或切换到更高效的引擎（如从RDSMySQL到Aurora）来提升单节点能力。

对于突发性流量或不稳定负载，AuroraServerlessv2与RDSProxy能带来更平滑的弹性：前者按需调整计算单元，后者通过连接池降低数据库连接爆发带来的压力。跨区域扩容要注意数据一致性与成本，读副本适合低成本扩展读能力，跨区域写能力则建议采用多主或应用级合并策略，但这会增加冲突解决与复杂度。

缓存是读写分离的最佳搭档：ElastiCache（Redis/Memcached）可以把高频访问的热点数据和会话数据从数据库剥离，减少重复查询与锁竞争。结合TTL、主动失效与二级缓存设计，可有效降低后端压力。合理的索引策略与分区技术（时间分区、范围分区）能让大表操作更可控。

成本优化方面，使用预留实例或SavingsPlans、选择合适的存储类型（gp3替代gp2）以及启用自动快照生命周期管理，能把长期费用压缩到合理区间。最后是运维细节与演练：自动化部署（IaC）、蓝绿或金丝雀发布、故障演练（Chaostesting）和跨区域故障切换策略不可忽视。

通过CI/CD把SQL变更纳入版本控制，使用参数组与配置模板统一管理，能减少人为失误。建议建立一套可视化的SLO/SLA指标面板，把业务感知指标（页面响应、交易成功率）和基础设施指标绑定，做到异常早发现、快定位。若团队资源有限，可以考虑与具备国际账号经验的云服务商或咨询团队合作，加速落地读写分离与弹性扩容的最佳实践，让全球用户都能享受到稳定且迅捷的服务体验。