这篇文章主要介绍了Java后端程序员需要做什么,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
1. 前后端的分离
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。
2. 后端技术
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。
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。
3. “大后端”
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。
4. 怎么学?
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?
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。
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