後端程序員都作些什麼？

後端程序員都作些什麼？

2017-12-25 劉欣 程序猿

來自：碼農翻身（微信號：coderising）

 

這個問題來自於QQ網友，一句兩句說不清楚，索性寫個文章。

 

我剛開始作Web開發的時候，根本沒有前端，後端之說。

 

緣由很簡單，那個時候服務器端的代碼就是一切：接受瀏覽器的請求，實現業務邏輯，訪問數據庫，用JSP生成HTML，而後發送給瀏覽器。

 

即便後來Javascript在瀏覽器中添加了一些AJAX的效果，那也是錦上添花，絕對不敢造次。由於頁面的HTML主要仍是用所謂「套模板」的方式生成：美工生成HTML模板，程序員用JSP,Veloctiy,FreeMaker等技術把動態的內容添加上去，僅此而已。

 

那個時候最流行的圖是這個樣子：

 

在最初的J2EE體系中，這個表示層可不只僅是瀏覽器中運行的頁面，還包括Java寫的桌面端，只是Java在桌面端太不爭氣， 沒有發展起來。

 

每一個程序員都是所謂「全棧」工程師，不只要搞定HTML, JavaScript, CSS，還要實現業務邏輯，編寫訪問數據庫的代碼。等到部署的時候，就把全部的代碼打成一個WAR包，往Tomcat指定的目錄一扔，測試一下沒問題，收工回家！

 

不差錢的公司會把程序部署到Weblogic，Websphere這樣的應用服務器中，還會用上高大上的EJB。

 

雖然看起來生活「簡單」又「愜意」，但實際上也須要實現那些多變的、不講邏輯的業務需求，苦逼的本質並無改變。

 

1先後端的分離

隨着你們對瀏覽器頁面的視覺和交互要求愈來愈高，「套模板」的方式漸漸沒法知足要求，這個所謂的表示層慢慢地遷移到瀏覽器當中去了，一大批像Angular, ReactJS之類的框架崛起，先後端分離了！

 

後端的工程師只負責提供接口和數據，專一於業務邏輯的實現，前端取到數據後在瀏覽器中展現，各司其職。

 

像Java這樣的語言很適合去實現複雜的業務邏輯，尤爲是一些MIS系統，行業軟件如稅務、電力、菸草、金融，通訊等等。  因此剝離表示層，只作後端挺合適的。 

 

可是若是僅僅是實現業務邏輯，那後端也不會須要這麼多技術了，搞定SSH/SSM就好了。 

 

2後端技術

互聯網，尤爲是移動互聯網開始興起之後，海量的用戶呼嘯而來，一個單機部署的小小War包確定是撐不住了，必須得作分佈式。 

 

原來的單個Tomcat得變成Tomcat的集羣，前邊弄個Web服務器作請求的負載均衡，不只如此，還得考慮狀態問題，session的一致性。

 

（老劉注：參見文章《小白科普：分佈式和集羣》）

 

業務愈來愈複雜，咱們不得不把某些業務放到一個機器（或集羣）上，把另一部分業務放到另一個機器（或集羣）上，雖然系統的計算能力，處理能力大大加強，可是這些系統之間的通訊就變成了頭疼的問題，消息隊列（MQ)，RPC框架（如Dubbo）應運而生，爲了提升通訊效率，各類序列化的工具(如Protobuf)也爭先空後地問世。

 

單個數據庫也撐不住了，那就作數據庫的讀寫分離，若是還不行，就作分庫和分表，把原有的數據庫垂直地切一切，或者水平地切一切， 但無論怎麼切，都會讓應用程序的訪問很是麻煩，由於數據要跨庫作Join/排序，還須要事務，爲了解決這個問題，又有各類各樣「數據訪問中間件」的工具和產品誕生。

 

爲了最大程度地提升性能，緩存確定少不了，能夠在本機作緩存(如Ehcache)，也能夠作分佈式緩存(如Redis)，如何搞數據分片，數據遷移，失效轉移，這又是一個超級大的主題了。

 

互聯網用戶喜歡上傳圖片和文件，還得搞一個分佈式的文件系統（如FastDFS），要求高可用，高可靠。

 

數據量大了，搜索的需求就天然而然地浮出水面，你得弄一個支持全文索引的搜索引擎(如Elasticsearch ,Solr)出來。

 

林子大了，什麼鳥都有，必須得考慮安全，數據的加密/解密，簽名、證書，防止SQL注入，XSS/CSRF等各類攻擊。

 

3「大後端」

前面提到了這麼多的系統，還都是分佈式的，每次上線，運維的同窗說：把這麼多系統協調好，把老子都累死了。

 

得把持續集成作好，能自動化地部署，自動化測試（其實前端也是如此），後來出現了一個革命化的技術docker， 可以讓開發、測試、生成環境保持一致，系統原來只是在環境（如Ngnix, JVM,Tomcat,MySQL等）上部署代碼，如今把代碼和環境一併打包， 運維的工做一會兒就簡化了。

 

公司本身購買服務器比較貴，維護也很麻煩，又難於彈性地增加，那就搞點虛擬的服務器吧，硬盤、內存均可以動態擴展（反正是虛擬的）， 訪問量大的時候多用點，沒啥訪問量了就釋放一點，按需分配，很方便，這就是雲計算的一個場景。

 

隨着時間的推移，各個公司和系統收集的數據愈來愈多，都堆成一座大山了，難道就放在那裏白白地浪費硬盤空間嗎？

 

有人就驚奇地發現，咦，咱們利用這些數據搞點事情啊， 好比把數據好好分析一下，預測一下這個用戶的購買/閱讀/瀏覽習慣，給他推薦一點東西嘛。

 

但是這麼多數據，用傳統的方式計算好幾天甚至好幾個月才能出個結果，到時候黃花菜都涼了，因此也得利用分佈式的技術，想辦法把計算分到各個計算機去，而後再把計算結果收回來， 時勢造英雄，Hadoop及其生態系統就應運而生了。

 

以前據說過一個大前端的概念，把移動端和網頁端都歸結爲「前端」，我這裏造個詞「大後端」，把那些用戶直接接觸不到的、發生在服務器端的都歸結進來。

 

4怎麼學？

如今不管是前端仍是後端，技術領域多如牛毛，都嚴重地細分了，因此我認爲真正的全棧工程師根本不存在，由於一我的精力有限，不可能搞定這麼多技術領域，太難了。

 

培訓機構所說的「全棧」，我認爲就是先後端還在拉拉扯扯，藕斷絲連，沒有完全分離的時候的「全棧」工程師。

 

那麼問題來了， 後端這麼多東西，我該怎麼學？

 

以前寫過一篇文章叫作《上天仍是入地》，說了學習的廣度和深度，在這裏也是相通的。

 

往深度挖掘，能夠成爲某個技術領域的專家，如搜索方面的專家、安全方面的專家，分佈式文件的專家等等，不論是哪一個領域，重點都不是學會使用某個工具和框架， 而是保證你能夠本身的知識和技術去搞定這個領域的頂尖問題。

 

往廣度發展，各個技術領域都要了解，對於某種需求，可以選取合適的軟件和技術架構來實現它，把需求轉化成合適的技術組件，讓這些組件以合適的方式鏈接、部署、運行，這也須要持續地學習和不斷的經驗積累。

 

最後，以一張漫畫來結束吧！