程序员分前端与后端，那么后端程序员都做些什么？看完就知道了

我刚开始做Web开发的时候，根本没有前端，后端之说。

原因很简单，那个时候服务器端的代码就是一切： 接受浏览器的请求，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在浏览器中添加了一些AJAX的效果，那也是锦上添花，绝对不敢造次。因为页面的HTML主要还是用所谓“ 套模板 ”的方式生成：美工生成HTML模板，程序员用JSP,Veloctiy,FreeMaker等技术把动态的内容添加上去，仅此而已。

那个时候最流行的图是这个样子：

在最初的J2EE体系中，这个 表示层 可不仅仅是浏览器中运行的页面，还包括Java写的桌面端，只是Java在桌面端太不争气， 没有发展起来。

每个程序员都是所谓 “全栈”工程师 ，不仅要搞定HTML, JavaScript, CSS，还要实现业务逻辑，编写访问数据库的代码。等到部署的时候，就把所有的代码打成一个WAR包，往Tomcat指定的目录一扔，测试一下没问题，收工回家！

不差钱的公司会把程序部署到Weblogic，Websphere这样的应用服务器中，还会用上高大上的EJB。

虽然看起来生活“简单”又“惬意”，但实际上也需要实现那些多变的、不讲逻辑的业务需求，苦逼的本质并没有改变。

随着大家对浏览器页面的 视觉和交互 要求越来越高，“套模板”的方式渐渐无法满足要求，这个所谓的表示层慢慢地迁移到浏览器当中去了，一大批像Angular, ReactJS之类的框架崛起，前后端分离了！

后端的工程师只负责提供接口和数据，专注于业务逻辑的实现，前端取到数据后在浏览器中展示，各司其职。

像Java这样的语言很适合去实现复杂的业务逻辑，尤其是一些MIS系统，行业软件如税务、电力、烟草、金融，通信等等。 所以剥离表示层，只做后端挺合适的。

但是如果仅仅是实现业务逻辑，那后端也不会需要这么多技术了，搞定SSH/SSM就行了。

互联网，尤其是移动互联网开始兴起以后，海量的用户呼啸而来，一个单机部署的小小War包肯定是撑不住了，必须得做分布式。

原来的单个Tomcat得变成Tomcat的 集群 ，前边弄个Web服务器做请求的 负载均衡， 不仅如此，还得考虑状态问题，session的一致性。

（注：参见文章《小白科普：分布式和集群》）

业务越来越复杂，我们不得不把某些业务放到一个机器（或集群）上，把另外一部分业务放到另外一个机器（或集群）上，虽然系统的计算能力，处理能力大大增强，但是这些系统之间的通信就变成了头疼的问题， 消息队列 （MQ)， RPC框架 （如Dubbo）应运而生，为了提高通信效率，各种 序列化的工具 (如Protobuf)也争先空后地问世。

单个数据库也撑不住了，那就做数据库的 读写分离 ，如果还不行，就做 分库和分表 ，把原有的数据库垂直地切一切，或者水平地切一切， 但不管怎么切，都会让应用程序的访问非常麻烦，因为数据要跨库做Join/排序，还需要事务，为了解决这个问题，又有各种各样“ 数据访问中间件 ”的工具和产品诞生。

为了最大程度地提高性能，缓存肯定少不了，可以在本机做缓存(如Ehcache)，也可以做 分布式缓存 (如Redis)，如何搞 数据分片 ，数据迁移，失效转移，这又是一个超级大的主题了。

互联网用户喜欢上传图片和文件，还得搞一个 分布式的文件系统 （如FastDFS），要求高可用，高可靠。

数据量大了，搜索的需求就自然而然地浮出水面，你得弄一个支持全文索引的 搜索引擎 (如Elasticsearch ,Solr)出来。

林子大了，什么鸟都有，必须得考虑 安全 ，数据的加密/解密，签名、证书，防止SQL注入，XSS/CSRF等各种攻击。

前面提到了这么多的系统，还都是分布式的，每次上线，运维的同学说：把这么多系统协调好，把老子都累死了。

得把持续集成做好，能自动化地部署，自动化测试（其实前端也是如此），后来出现了一个革命化的技术 docker ， 能够让开发、测试、生成环境保持一致，系统原来只是在环境（如Ngnix, JVM,Tomcat,MySQL等）上部署代码，现在把代码和环境一并打包， 运维的工作一下子就简化了。

公司自己购买服务器比较贵，维护也很麻烦，又难于弹性地增长，那就搞点虚拟的服务器吧，硬盘、内存都可以动态扩展（反正是虚拟的）， 访问量大的时候多用点，没啥访问量了就释放一点，按需分配，很方便，这就是 云计算 的一个场景。

随着时间的推移，各个公司和系统收集的数据越来越多，都堆成一座大山了，难道就放在那里白白地浪费硬盘空间吗？

有人就惊奇地发现，咦，我们利用这些数据搞点事情啊， 比如把数据好好分析一下，预测一下这个用户的购买/阅读/浏览习惯，给他推荐一点东西嘛。

可是这么多数据，用传统的方式计算好几天甚至好几个月才能出个结果，到时候黄花菜都凉了，所以也得利用分布式的技术，想办法把计算分到各个计算机去，然后再把计算结果收回来， 时势造英雄， Hadoop 及其生态系统就应运而生了。

之前听说过一个大前端的概念，把移动端和网页端都归结为“前端”，我这里造个词“大后端”，把那些用户直接接触不到的、发生在服务器端的都归结进来。

现在无论是前端还是后端，技术领域多如牛毛，都严重地细分了，所以 我认为真正的全栈工程师根本不存在，因为一个人精力有限，不可能搞定这么多技术领域，太难了 。

培训机构所说的“全栈”，我认为就是前后端还在拉拉扯扯，藕断丝连，没有彻底分离的时候的“全栈”工程师。

那么问题来了， 后端这么多东西，我该怎么学？

之前写过一篇文章叫做《上天还是入地》，说了学习的广度和深度，在这里也是相通的。

往深度挖掘，可以成为某个技术领域的专家，如搜索方面的专家、安全方面的专家，分布式文件的专家等等，不管是哪个领域，重点都不是学会使用某个工具和框架， 而是保证你可以自己的知识和技术去搞定这个领域的顶尖问题。

往广度发展，各个技术领域都要了解，对于某种需求，能够选取合适的软件和技术架构来实现它，把需求转化成合适的技术组件，让这些组件以合适的方式连接、部署、运行，这也需要持续地学习和不断的经验积累。

最后，以一张漫画来结束吧！

C/C++高级工程师学习路线图：

QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，

Queries Per Second，每秒查询数。每秒能够响应的查询次数。

QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。

Transactions Per Second 的缩写，每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数，最终利用这些信息作出的评估分。

TPS 的过程包括：客户端请求服务端、服务端内部处理、服务端返回客户端。

例如，访问一个 Index 页面会请求服务器 3 次，包括一次 html，一次 css，一次 js，那么访问这一个页面就会产生一个“T”，产生三个“Q”。

page view即页面浏览量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。户每一次对网站中的每个页面访问均被记录 1 次。用户对同一页面的多次刷新，访问量累计。

根据这个特性，刷网站的 PV 就很好刷了。

与 PV 相关的还有 RV ，即重复访问者数量（repeat visitors）。

访问数（Unique Visitor）指独立访客访问数，统计1天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据)，一台电脑终端为一个访客。

Internet Protocol独立 IP 数，是指 1 天内多少个独立的 IP 浏览了页面，即统计不同的 IP 浏览用户数量。同一 IP 不管访问了几个页面，独立 IP 数均为 1；不同的 IP 浏览页面，计数会加 1。IP 是基于用户广域网 IP 地址来区分不同的访问者的，所以，多个用户（多个局域网 IP）在同一个路由器（同一个广域网 IP）内上网，可能被记录为一个独立 IP 访问者。如果用户不断更换 IP，则有可能被多次统计。

Gross Merchandise Volume 的简称。只要是订单，不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货，都可放进 GMV 。

代表吞吐率，即 Requests Per Second 的缩写。吞吐率是服务器并发处理能力的量化描述，单位是 reqs/s，指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。

某个并发用户数下单位时间内能处理的最大的请求数，称之为最大吞吐率。

1。服务器端程序员的主要工作是将服务器端提供来的数据请求进行合理的对数据库进行安全的读写.以及将游戏内相对玩家的信息及时转发给其他玩家2。个人感觉都差不多.客户端工程师的压力主要来自bug的修复。数据库端工程师的压力来自合理的分配系统资源对数据库操，以及对更新的数据进行读写，和日常的技术维护

---