揭秘后端开发的神秘面纱：从入门到精通

当我刚开始从事 Web 开发时，没有前端或后端之类的东西。

原因很简单，当时服务器端代码就是一切：接受浏览器请求、实现业务逻辑、访问数据库、用 JSP 生成 HTML，然后发送给浏览器。

即使后来Javascript在浏览器端增加了一些AJAX效果，那也只是锦上添花而已，没人敢贸然行事，因为页面的HTML主要还是采用所谓“模板集”的方式生成的：美工生成HTML模板，程序员利用JSP、Velocity、FreeMaker等技术添加动态内容，仅此而已。

当时最流行的图片是这样的：

在最初的J2EE体系中，表现层不仅仅是运行在浏览器中的页面，还包括用Java编写的桌面，但是Java在桌面上竞争力不够，没有发展起来。

每个程序员都是所谓的“全栈”工程师，不仅要掌握 HTML、JavaScript 和 CSS，还要实现业务逻辑、编写代码来访问数据库。到了部署的时候，把所有代码打包成 WAR 包，扔到 Tomcat 指定的目录中，测试一下有没有问题，然后就收工了！

不缺钱的公司会把程序部署到WebLogic、Websphere等应用服务器上，也会使用高级的EJB。

生活虽然看上去“简单”“舒服”，但其实需要满足那些多变、不合逻辑的业务要求，艰辛的本质并没有改变。

1.前后端分离

随着人们对浏览器页面的可视化、交互功能的要求越来越高，“基于模板”的方式渐渐不能满足要求，所谓的展现层也慢慢迁移到了浏览器端，并且出现了大量的Angular、ReactJS等框架，将前后端割裂开来！

后端工程师只负责提供接口和数据，专注于业务逻辑的实现，前端获取数据并展示在浏览器上，各司其职。

像Java这样的语言非常适合实现复杂的业务逻辑，特别是一些MIS系统，税务、电力、烟草、金融、通信等行业软件，所以剥掉表现层，只做后端是比较合适的。

但如果只是为了实现业务逻辑的话，后端就不需要那么多技术了，搞定SSH/SSM就行了。

2.后端技术

互联网特别是移动互联网兴起之后，海量的用户涌入，一个小小的War包部署在单机上肯定支撑不住，必须要分布式。

原来单机的Tomcat要变成Tomcat集群，前面加一个Web服务器做请求负载均衡，不仅如此，还得考虑状态问题和会话一致性。

（注：参见文章《新手科普：分布式和集群》）

随着业务越来越复杂，我们不得不把一些业务放在一台机器（或集群），其他业务放在另一台机器（或集群）。虽然系统的计算和处理能力已经大大增强，但是这些系统之间的通信却成了一个令人头疼的问题。消息队列（MQ）、RPC框架（如Dubbo）应运而生。为了提高通信效率，各种序列化工具（如Protobuf）也相继问世。

如果单个数据库已经无法支撑工作负载，那么我们需要将数据库的读写操作分开。如果这仍然不起作用，那么我们需要将数据库拆分成单独的表，并将原始数据库垂直或水平切分。然而，无论我们如何切分，都会使应用程序访问变得非常麻烦，因为数据需要跨数据库进行连接/排序，并且需要事务。为了解决这个问题，已经创建了各种“数据访问中间件”工具和产品。

为了最大化性能，缓存肯定是不可缺少的。你可以本地做缓存（比如Ehcache），也可以分布式缓存（比如Redis）。如何做数据分片、数据迁移、故障转移又是另一个超级大话题。

互联网用户喜欢上传图片、文件，因此需要一个要求高可用、高可靠的分布式文件系统（例如FastDFS）。

随着数据量的增加，自然就会出现搜索的需求，需要创建一个支持全文索引的搜索引擎（如Elasticsearch、Solr）。

森林里有各种各样的鸟，所以我们必须考虑安全性，数据加密/解密，签名，证书，防止SQL注入，XSS/CSRF和其他攻击。

3.“大后端”

上面提到了，这么多系统都是分布的，每次上线，运维同事都说：协调这么多系统，好累啊。

我们要做好持续集成，能够做到自动化部署和测试（其实前端也一样）。后来出现了一个革命性的技术docker，可以保持开发、测试、生产环境一致。系统原来只是把代码部署在环境上（如Ngnix、JVM、Tomcat、MySQL等），现在代码和环境都打包在一起了，运维工作一下子就简化了。

企业自己购买服务器成本高，维护麻烦，很难灵活增长。所以企业可以弄几台虚拟服务器，硬盘、内存可以动态扩容（因为是虚拟的），流量大的时候多用一些，流量小的时候就释放一些，按需分配，很方便。这就是云计算的一个场景。

随着时间的流逝，公司和系统收集的数据越来越多，数据已经堆积成一座大山，难道我们就只能把它丢在那里，浪费硬盘空间吗？

有些人惊讶地发现，嘿，我们可以用这些数据做些事情，比如仔细分析数据，预测用户的购买/阅读/浏览习惯，并向他推荐一些东西。

但数据量太大，用传统方法可能要几天甚至几个月才能出结果，等到出结果时已经太迟了。所以我们必须使用分布式技术，把计算分散到各个电脑上，再把结果汇总到一起。时势造英雄，Hadoop 及其生态系统应运而生。

我以前听说过大前端这个概念，把移动端和 Web 端都归为“前端”。我在这里会创造一个术语“大后端”，将所有发生在服务器端、用户无法直接访问的事情都包括在内。

4.如何学好后端？

现在不管是前端还是后端，技术领域数不胜数，细分的都很严重。所以我觉得真正的全栈工程师根本就不存在，因为一个人的精力是有限的，不可能搞定那么多技术领域。太难了。

我认为，培训机构所说的“全栈”，就是指前端与后端还纠缠在一起，还未彻底分离时的“全栈”工程师。

那么问题来了，后端那么多东西，该怎么去学习呢？

我以前写过一篇文章叫《上天还是下地》，讲的是学习的广度和深度，在这里也适用。

如果你挖的更深，你可以成为某个技术领域的专家，比如搜索专家、安全专家、分布式文件专家等等。无论哪个领域，重点不是学会如何使用某种工具、框架，而是确保你能用自己的知识和技术解决这个领域的顶尖问题。

向广度发展，需要对各个技术领域都了解，能够针对某一类需求选择合适的软件和技术架构，将需求转化成合适的技术组件，并以合适的方式将这些组件连接、部署、运行，这也需要不断学习，不断积累经验。

最后我们以一幅漫画来结束吧！

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