後端程式設計師都做些什麼？
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後端程式設計師都做些什麼?相信很多小夥伴都會有這樣的問題,那麼我們就來一起看一下吧!
剛開始做Web開發的時候，根本沒有前端，後端之說。
原因很簡單，那個時候伺服器端的程式碼就是一切： 接受瀏覽器的請求，實現業務邏輯，訪問資料庫，用JSP生成HTML，然後傳送給瀏覽器。
即使後來 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。因為頁面的 HTML 主要還是用所謂“套模板”的方式生成 ： 美工生成HTML模板，程式設計師用 JSP,Veloctiy,FreeMaker 等技術把動態的內容新增上去，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，這個表示層可不僅僅是瀏覽器中執行的頁面，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。
每個程式設計師都是所謂 “全棧”工程師 ，不僅要搞定 HTML, JavaScript, CSS ，還要實現業務邏輯，編寫訪問資料庫的程式碼。等到部署的時候，就把所有的程式碼打成一個 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式部署到 Weblogic，Websphere 這樣的應用伺服器中，還會用上高大上的 EJB。
雖然看起來生活“簡單”又“愜意”，但實際上也需要實現那些多變的、不講邏輯的業務需求，苦逼的本質並沒有改變。
前後端的分離
隨著大家對瀏覽器頁面的視覺和互動要求越來越高，“套模板”的方式漸漸無法滿足要求，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，前後端分離了！
後端的工程師只負責提供介面和資料，專注於業務邏輯的實現，前端取到資料後在瀏覽器中展示，各司其職。
像 Java 這樣的語言很適合去實現複雜的業務邏輯，尤其是一些 MIS 系統，行業軟體如稅務、電力、菸草、金融，通 信等等。 所以剝離表示層，只做後端挺合適的。
但是如果僅僅是實現業務邏輯，那後端也不會需要這麼多技術了，搞定SSH/SSM 就行了。
後端技術
網際網路，尤其是移動網際網路開始興起以後，海量的使用者呼嘯而來，一個單機部署的小小 War 包肯定是撐不住了，必須得做 分散式 。
原來的單個 Tomcat 得變成 Tomcat 的叢集，前邊弄個 Web 伺服器做請求的負載均衡，不僅如此，還得考慮狀態問題，session 的一致性。
業務越來越複雜，我們不得不把某些業務放到一個機器（或叢集）上，把另外一部分業務放到另外一個機器（或叢集）上 ，雖然系統的計算能力，處理能力大大增強，但是這些系統之間的通訊就變成了頭疼的問題， 訊息佇列 （MQ)，RPC框架 （如 Dubbo） 應運而生，為了提高通訊效率，各種序列化的工具 (如Protobuf) 也爭先空後地問世。
單個數據庫也撐不住了，那就做 資料庫的讀寫分離 ，如果 還不行，就做分庫和分表 ，把原有的資料庫垂直地切一切，或者水平地切一切， 但不管怎麼切，都會讓應用程式的訪問非常麻煩，因為資料要跨庫做 Join/排序，還需要事務， 為了解決這個問題，又有各種各樣“資料訪問中介軟體”的工具和產品誕生。
為了最大程度地提高效能，快取肯定少不了，可以在 本機做快取 (如Ehcache) ，也可以做分散式快取 (如Redis)， 如何搞資料分片，資料遷移，失效轉移， 這又是一個超級大的主題了。
網際網路使用者喜歡上傳圖片和檔案，還得搞一個 分散式的檔案系統（如FastDFS），要求高可用，高可靠。
資料量大了，搜尋的需求就自然而然地浮出水面，你得弄一個 支援全文索引的搜尋引擎 (如Elasticsearch ,Solr) 出來。
林子大了，什麼鳥都有，必須得 考慮安全，資料的加密/解密，簽名、證書，防止SQL注入，XSS/CSRF 等各種攻擊 。
“大後端”
前面提到了這麼多的系統，還都是分散式的，每次上線，運維的同學說：把這麼多系統協調好，把老子都累死了。
得把持續整合做好，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 ， 能夠 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）上部署程式碼，現在把程式碼和環境一併打包， 運維的工作一下子就簡化了。
公司自己購買伺服器比較貴，維護也很麻煩，又難於彈性地增長，那就搞點虛擬的伺服器吧，硬碟、記憶體都可以動態擴充套件（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 雲端計算的一個場景。
隨著時間的推移，各個公司和系統收集的資料越來越多，都堆成一座大山了，難道就放在那裡白白地浪費硬碟空間嗎？
有人就驚奇地發現，咦，我們利用這些資料搞點事情啊， 比如 把資料好好分析一下，預測一下這個使用者的購買/閱讀/瀏覽習慣，給他推薦一點東西 嘛。
可是這麼多資料，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，所以也得利用 分散式 的技術，想辦法把計算分到各個計算機去，然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。
之前聽說過一個大前端的概念， 把移動端和網頁端都歸結為“前端” ，我這裡造個詞“大後端”
，把那些使用者直接接觸不到的、發生在伺服器端的都歸結進來。
怎麼學？
現在無論是前端還是後端，技術領域多如牛毛，都嚴重地細分了，所以我認為真正的全棧工程師根本不存在，因為一個人精力有限，不可能搞定這麼多技術領域，太難了。那麼問題來了， 後端這麼多東西，我該怎麼學？
往深度挖掘，可以成為某個技術領域的專家，如搜尋方面的專家、安全方面的專家，分散式檔案的專家等等 ，不管是哪個領域，重點都不是學會使用某個工具和框架， 而是保證你可以自己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，能夠選取合適的軟體和技術架構來實現它. 把需求轉化成合適的技術元件，讓這些元件以合適的方式連線、部署、執行，這也需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！
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