程序員分前端與后端，那么后端程序員都做些什么？看完就知道了
發布時間：2025-06-03 點擊：16
我剛開始做web開發的時候，根本沒有前端，后端之說。
原因很簡單，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，然后發送給瀏覽器。
即使后來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：
程序員分前端與后端，那么后端程序員都做些什么？看完就知道了
在最初的j2ee體系中，這個表示層可不僅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。
每個程序員都是所謂“全棧”工程師，不僅要搞定html, javascript, css，還要實現業務邏輯，編寫訪問數據庫的代碼。等到部署的時候，就把所有的代碼打成一個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”，但實際上也需要實現那些多變的、不講邏輯的業務需求，苦逼的本質并沒有改變。
程序員分前端與后端，那么后端程序員都做些什么？看完就知道了
隨著大家對瀏覽器頁面的視覺和交互要求越來越高，“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，前后端分離了！
后端的工程師只負責提供接口和數據，專注于業務邏輯的實現，前端取到數據后在瀏覽器中展示，各司其職。
像java這樣的語言很適合去實現復雜的業務邏輯，尤其是一些mis系統，行業軟件如稅務、電力、煙草、金融，通信等等。 所以剝離表示層，只做后端挺合適的。
但是如果僅僅是實現業務邏輯，那后端也不會需要這么多技術了，搞定ssh/ssm就行了。
互聯網，尤其是移動互聯網開始興起以后，海量的用戶呼嘯而來，一個單機部署的小小war包肯定是撐不住了，必須得做分布式。
原來的單個tomcat得變成tomcat的集群，前邊弄個web服務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。
（注：參見文章《小白科普：分布式和集群》）
業務越來越復雜，我們不得不把某些業務放到一個機器（或集群）上，把另外一部分業務放到另外一個機器（或集群）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信就變成了頭疼的問題，消息隊列（mq)，rpc框架（如dubbo）應運而生，為了提高通信效率，各種序列化的工具(如protobuf)也爭先空后地問世。
單個數據庫也撐不住了，那就做數據庫的讀寫分離，如果還不行，就做分庫和分表，把原有的數據庫垂直地切一切，或者水平地切一切， 但不管怎么切，都會讓應用程序的訪問非常麻煩，因為數據要跨庫做join/排序，還需要事務，為了解決這個問題，又有各種各樣“數據訪問中間件”的工具和產品誕生。
為了大程度地提高性能，緩存肯定少不了，可以在本機做緩存(如ehcache)，也可以做分布式緩存(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，還得搞一個分布式的文件系統（如fastdfs），要求高可用，高可靠。
數據量大了，搜索的需求就自然而然地浮出水面，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，什么鳥都有，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等各種攻擊。
程序員分前端與后端，那么后端程序員都做些什么？看完就知道了
前面提到了這么多的系統，還都是分布式的，每次上線，運維的同學說：把這么多系統協調好，把老子都累死了。
得把持續集成做好，能自動化地部署，自動化測試（其實前端也是如此），后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）上部署代碼，現在把代碼和環境一并打包， 運維的工作一下子就簡化了。
公司自己購買服務器比較貴，維護也很麻煩，又難于彈性地增長，那就搞點虛擬的服務器吧，硬盤、內存都可以動態擴展（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，這就是云計算的一個場景。
隨著時間的推移，各個公司和系統收集的數據越來越多，都堆成一座大山了，難道就放在那里白白地浪費硬盤空間嗎？
有人就驚奇地發現，咦，我們利用這些數據搞點事情啊， 比如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。
可是這么多數據，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，所以也得利用分布式的技術，想辦法把計算分到各個計算機去，然后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”，我這里造個詞“大后端”，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。
程序員分前端與后端，那么后端程序員都做些什么？看完就知道了
現在無論是前端還是后端，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，不可能搞定這么多技術領域，太難了。
培訓機構所說的“全棧”，我認為就是前后端還在拉拉扯扯，藕斷絲連，沒有徹底分離的時候的“全棧”工程師。
那么問題來了， 后端這么多東西，我該怎么學？
之前寫過一篇文章叫做《上天還是入地》，說了學習的廣度和深度，在這里也是相通的。
往深度挖掘，可以成為某個技術領域的專家，如搜索方面的專家、安全方面的專家，分布式文件的專家等等，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，對于某種需求，能夠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連接、部署、運行，這也需要持續地學習和不斷的經驗積累。
最后，以一張漫畫來結束吧！
程序員分前端與后端，那么后端程序員都做些什么？看完就知道了
想要在程序員生涯內有更高的成就的話，c/c++就是一個既可以強化思維能力，又可以打好編程基礎的編程語言，你想要做軟件開發，成為核心程序員的話，學習c/c++的話筆者有一個c/c++的編程千人羣（q艘索：c語言編程學習聚集地（無言建立））你如果感覺自學c/c++語言有困難的話，有興趣學習或者了解一下c/c++編程的小伙伴就可以進來交流。
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原因很簡單，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，然后發送給瀏覽器。
即使后來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：
程序員分前端與后端，那么后端程序員都做些什么？看完就知道了
在最初的j2ee體系中，這個表示層可不僅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。
每個程序員都是所謂“全棧”工程師，不僅要搞定html, javascript, css，還要實現業務邏輯，編寫訪問數據庫的代碼。等到部署的時候，就把所有的代碼打成一個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”，但實際上也需要實現那些多變的、不講邏輯的業務需求，苦逼的本質并沒有改變。
程序員分前端與后端，那么后端程序員都做些什么？看完就知道了
隨著大家對瀏覽器頁面的視覺和交互要求越來越高，“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，前后端分離了！
后端的工程師只負責提供接口和數據，專注于業務邏輯的實現，前端取到數據后在瀏覽器中展示，各司其職。
像java這樣的語言很適合去實現復雜的業務邏輯，尤其是一些mis系統，行業軟件如稅務、電力、煙草、金融，通信等等。 所以剝離表示層，只做后端挺合適的。
但是如果僅僅是實現業務邏輯，那后端也不會需要這么多技術了，搞定ssh/ssm就行了。
互聯網，尤其是移動互聯網開始興起以后，海量的用戶呼嘯而來，一個單機部署的小小war包肯定是撐不住了，必須得做分布式。
原來的單個tomcat得變成tomcat的集群，前邊弄個web服務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。
（注：參見文章《小白科普：分布式和集群》）
業務越來越復雜，我們不得不把某些業務放到一個機器（或集群）上，把另外一部分業務放到另外一個機器（或集群）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信就變成了頭疼的問題，消息隊列（mq)，rpc框架（如dubbo）應運而生，為了提高通信效率，各種序列化的工具(如protobuf)也爭先空后地問世。
單個數據庫也撐不住了，那就做數據庫的讀寫分離，如果還不行，就做分庫和分表，把原有的數據庫垂直地切一切，或者水平地切一切， 但不管怎么切，都會讓應用程序的訪問非常麻煩，因為數據要跨庫做join/排序，還需要事務，為了解決這個問題，又有各種各樣“數據訪問中間件”的工具和產品誕生。
為了大程度地提高性能，緩存肯定少不了，可以在本機做緩存(如ehcache)，也可以做分布式緩存(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，還得搞一個分布式的文件系統（如fastdfs），要求高可用，高可靠。
數據量大了，搜索的需求就自然而然地浮出水面，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，什么鳥都有，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等各種攻擊。
程序員分前端與后端，那么后端程序員都做些什么？看完就知道了
前面提到了這么多的系統，還都是分布式的，每次上線，運維的同學說：把這么多系統協調好，把老子都累死了。
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公司自己購買服務器比較貴，維護也很麻煩，又難于彈性地增長，那就搞點虛擬的服務器吧，硬盤、內存都可以動態擴展（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，這就是云計算的一個場景。
隨著時間的推移，各個公司和系統收集的數據越來越多，都堆成一座大山了，難道就放在那里白白地浪費硬盤空間嗎？
有人就驚奇地發現，咦，我們利用這些數據搞點事情啊， 比如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。
可是這么多數據，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，所以也得利用分布式的技術，想辦法把計算分到各個計算機去，然后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”，我這里造個詞“大后端”，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。
程序員分前端與后端，那么后端程序員都做些什么？看完就知道了
現在無論是前端還是后端，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，不可能搞定這么多技術領域，太難了。
培訓機構所說的“全棧”，我認為就是前后端還在拉拉扯扯，藕斷絲連，沒有徹底分離的時候的“全棧”工程師。
那么問題來了， 后端這么多東西，我該怎么學？
之前寫過一篇文章叫做《上天還是入地》，說了學習的廣度和深度，在這里也是相通的。
往深度挖掘，可以成為某個技術領域的專家，如搜索方面的專家、安全方面的專家，分布式文件的專家等等，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，對于某種需求，能夠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連接、部署、運行，這也需要持續地學習和不斷的經驗積累。
最后，以一張漫畫來結束吧！
程序員分前端與后端，那么后端程序員都做些什么？看完就知道了
想要在程序員生涯內有更高的成就的話，c/c++就是一個既可以強化思維能力，又可以打好編程基礎的編程語言，你想要做軟件開發，成為核心程序員的話，學習c/c++的話筆者有一個c/c++的編程千人羣（q艘索：c語言編程學習聚集地（無言建立））你如果感覺自學c/c++語言有困難的話，有興趣學習或者了解一下c/c++編程的小伙伴就可以進來交流。
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