年关将至，工作上也没什么大的安排。闲暇时间从一个PHP工程师的角度去学习一下微服务架构，毕竟谁都想进步嘛，哇哈哈
数据库类型总体概述
现在主流的存储技术和应用场景，主要分为关系型数据库，比如 MySQL、Oracle 等，Oracle 主要用于大型企业，Java用的比较多一些。然后是 NoSQL 数据库，NoSQL 数据库以 Redis、MongoDB 等为主，再然后是 NewSQL 数据库，这个用的比较少，不专门做讲解了。下面看一下应用场景，先看关系型数据库，它主要适合在有事务操作、需要联合查询、结构化比较确定的场景，比如保存用户基本信息、登录注册、还有保存企业信息、新闻信息等等，用的比较多的就是 MySQL 了。在下边是 NoSQL 数据库，先看一下 MongoDB，它适用于存储事务要求和复杂关联查询比较低的一些功能，比如快照的信息、日志信息、聊天信息等等，另外一个是 HBase，它具有高吞吐和低延迟的特点，主要应用在数据库非常庞大，并且准实时查询的场景，比如聊天 IM 等等。而本章重点讲解 MySQL 的高性能和高可用，以及它底层的一些实现的原理，比如说 B+Tree、MVCC 一致性、哈希算法等等。
数据库架构演化
在开始讲原理之前呢，先来看一下存储架构的演化。
先看 1.0 版本，这边是 PC 端和移动端，它直接访问 Web 服务，而 Web 服务下边访问一些应用的服务，比如说订单服务、用户服务、产品服务等等，而他们都打到一个单点的数据库上面。因为它是一个单点的 MySQL 服务器，所以当访问量数据量小的时候，1.0 版本这个架构是可以满足的。
再看上面这张图，它和上面是一样的，只不过简化了一下，它适合数量级别比较小的项目，优化比较好的话，也可以支持到千万级的数据量，它比较适合于企业网站和创业公司，包括好多大厂，其实在创业初期，都是这样简单粗暴的架构，它基本不会具有并发性和可用性，就是假如一个点挂了的话，那么整个服务都会挂掉，他的问题就是当数据量太大时，一台服务器就会承受不了，当读写操作太大时，一台服务器也承受不了，然后呢当 MySQL 挂掉之后，其实整个应用也就挂掉了，这是他的问题。那么针对于这个问题呢，就会有 2.0 的版本
上面都不用看，主要看一下数据库这里，大家发现有一个点变成了多个点，并且这里还有写读主从。这个就是呢，随着访问量的逐渐增大，读操作的远远大于写操作，其实大部分服务和网站，读操作都是远远大于写操作的，并且也需要考虑一台 MySQL 服务器挂掉之后，不要影响整个的服务，这个时候呢，就有了 2.0 版本的架构，他对 MySQL 做了主从复制，并且进行了读写分离，这样呢，就解决了上面提到的那三个问题。