Java后端程序員需要做什么

這篇文章主要介紹了Java后端程序員需要做什么，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

1. 前后端的分離

隨著大家對(duì)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(gè)所謂的表示層慢慢地遷移到瀏覽器當(dāng)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(fù)責(zé)提供接口和數(shù)據(jù)，專注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)，前端取到數(shù)據(jù)后在瀏覽器中展示，各司其職。

像 Java 這樣的語言很適合去實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯，尤其是一些 MIS 系統(tǒng)，行業(yè)軟件如稅務(wù)、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(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯，那后端也不會(huì)需要這么多技術(shù)了，搞定 SSH/SSM 就行了。 

2. 后端技術(shù)

互聯(lián)網(wǎng)，尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)開始興起以后，海量的用戶呼嘯而來，一個(gè)單機(jī)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(gè) Tomcat 得變成 Tomcat 的集群，前邊弄個(gè) Web 服務(wù)器做請(qǐng)求的負(fù)載均衡，不僅如此，還得考慮狀態(tài)問題，session 的一致性。

業(yè)務(wù)越來越復(fù)雜，我們不得不把某些業(yè)務(wù)放到一個(gè)機(jī)器（或集群）上，把另外一部分業(yè)務(wù)放到另外一個(gè)機(jī)器（或集群）上，雖然系統(tǒng)的計(jì)算能力，處理能力大大增強(qiáng)，但是這些系統(tǒng)之間的通信就變成了頭疼的問題，消息隊(duì)列（MQ)，RPC框架（如Dubbo）應(yīng)運(yùn)而生，為了提高通信效率，各種序列化的工具(如Protobuf)也爭(zhēng)先空后地問世。

單個(gè)數(shù)據(jù)庫也撐不住了，那就做數(shù)據(jù)庫的讀寫分離，如果還不行，就做分庫和分表，把原有的數(shù)據(jù)庫垂直地切一切，或者水平地切一切， 但不管怎么切，都會(huì)讓應(yīng)用程序的訪問非常麻煩，因?yàn)閿?shù)據(jù)要跨庫做 Join/ 排序，還需要事務(wù)，為了解決這個(gè)問題，又有各種各樣“數(shù)據(jù)訪問中間件”的工具和產(chǎn)品誕生。

為了最大程度地提高性能，緩存肯定少不了，可以在本機(jī)做緩存(如Ehcache)，也可以做分布式緩存(如Redis)，如何搞數(shù)據(jù)分片，數(shù)據(jù)遷移，失效轉(zhuǎn)移，這又是一個(gè)超級(jí)大的主題了。

互聯(lián)網(wǎng)用戶喜歡上傳圖片和文件，還得搞一個(gè)分布式的文件系統(tǒng)（如FastDFS），要求高可用，高可靠。

數(shù)據(jù)量大了，搜索的需求就自然而然地浮出水面，你得弄一個(gè)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(shù)據(jù)的加密/解密，簽名、證書，防止 SQL 注入，XSS/CSRF 等各種攻擊。

3. “大后端”

前面提到了這么多的系統(tǒng)，還都是分布式的，每次上線，運(yùn)維的同學(xué)說：把這么多系統(tǒng)協(xié)調(diào)好，把老子都累死了。

得把持續(xù)集成做好，能自動(dòng)化地部署，自動(dòng)化測(cè)試（其實(shí)前端也是如此），后來出現(xiàn)了一個(gè)革命化的技術(shù) docker， 能夠讓開發(fā)、測(cè)試、生成環(huán)境保持一致，系統(tǒng)原來只是在環(huán)境（如Ngnix, JVM,Tomcat,MySQL等）上部署代碼，現(xiàn)在把代碼和環(huán)境一并打包， 運(yùn)維的工作一下子就簡(jiǎn)化了。

公司自己購買服務(wù)器比較貴，維護(hù)也很麻煩，又難于彈性地增長，那就搞點(diǎn)虛擬的服務(wù)器吧，硬盤、內(nèi)存都可以動(dòng)態(tài)擴(kuò)展（反正是虛擬的）， 訪問量大的時(shí)候多用點(diǎn)，沒啥訪問量了就釋放一點(diǎn)，按需分配，很方便，這就是云計(jì)算的一個(gè)場(chǎng)景。

隨著時(shí)間的推移，各個(gè)公司和系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)越來越多，都堆成一座大山了，難道就放在那里白白地浪費(fèi)硬盤空間嗎？

有人就驚奇地發(fā)現(xiàn)，咦，我們利用這些數(shù)據(jù)搞點(diǎn)事情啊， 比如把數(shù)據(jù)好好分析一下，預(yù)測(cè)一下這個(gè)用戶的購買/閱讀/瀏覽習(xí)慣，給他推薦一點(diǎn)東西嘛。

可是這么多數(shù)據(jù)，用傳統(tǒng)的方式計(jì)算好幾天甚至好幾個(gè)月才能出個(gè)結(jié)果，到時(shí)候黃花菜都涼了，所以也得利用分布式的技術(shù)，想辦法把計(jì)算分到各個(gè)計(jì)算機(jī)去，然后再把計(jì)算結(jié)果收回來， 時(shí)勢(shì)造英雄，Hadoop 及其生態(tài)系統(tǒng)就應(yīng)運(yùn)而生了。

之前聽說過一個(gè)大前端的概念，把移動(dòng)端和網(wǎng)頁端都?xì)w結(jié)為“前端”，我這里造個(gè)詞“大后端”，把那些用戶直接接觸不到的、發(fā)生在服務(wù)器端的都?xì)w結(jié)進(jìn)來。

4. 怎么學(xué)？

現(xiàn)在無論是前端還是后端，技術(shù)領(lǐng)域多如牛毛，都嚴(yán)重地細(xì)分了，所以我認(rèn)為真正的全棧工程師根本不存在，因?yàn)橐粋€(gè)人精力有限，不可能搞定這么多技術(shù)領(lǐng)域，太難了。

培訓(xùn)機(jī)構(gòu)所說的“全棧”，我認(rèn)為就是前后端還在拉拉扯扯，藕斷絲連，沒有徹底分離的時(shí)候的“全?！惫こ處?。

那么問題來了， 后端這么多東西，我該怎么學(xué)？

往深度挖掘，可以成為某個(gè)技術(shù)領(lǐng)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(gè)領(lǐng)域，重點(diǎn)都不是學(xué)會(huì)使用某個(gè)工具和框架， 而是保證你可以自己的知識(shí)和技術(shù)去搞定這個(gè)領(lǐng)域的頂尖問題。

往廣度發(fā)展，各個(gè)技術(shù)領(lǐng)域都要了解，對(duì)于某種需求，能夠選取合適的軟件和技術(shù)架構(gòu)來實(shí)現(xiàn)它，把需求轉(zhuǎn)化成合適的技術(shù)組件，讓這些組件以合適的方式連接、部署、運(yùn)行，這也需要持續(xù)地學(xué)習(xí)和不斷的經(jīng)驗(yàn)積累。

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