我剛開始做Web開發(fā)的時候，根本沒有前端，后端之說。

原因很簡單，那個時候服務(wù)器端的代碼就是一切：接受瀏覽器的請求，實現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯，訪問數(shù)據(jù)庫，用JSP生成HTML，然后發(fā)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，F(xiàn)reeMaker等技術(shù)把動態(tài)的內(nèi)容添加上去，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(fā)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(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯，編寫訪問數(shù)據(jù)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(yīng)用服務(wù)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(xiàn)那些多變的、不講邏輯的業(yè)務(wù)需求，苦逼的本質(zhì)并沒有改變。

1前后端的分離

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(zé)提供接口和數(shù)據(jù)，專注于業(yè)務(wù)邏輯的實現(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。

但是如果僅僅是實現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯，那后端也不會需要這么多技術(shù)了，搞定SSH/SSM就行了。

2后端技術(shù)

互聯(lián)網(wǎng)，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)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(wù)器做請求的負載均衡，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)放到一個機器（或集群）上，把另外一部分業(yè)務(wù)放到另外一個機器（或集群）上，雖然系統(tǒng)的計算能力，處理能力大大增強，但是這些系統(tǒng)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(yīng)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(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，都會讓應(yīng)用程序的訪問非常麻煩，因為數(shù)據(jù)要跨庫做Join/排序，還需要事務(wù)，為了解決這個問題，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，這又是一個超級大的主題了。

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，能自動化地部署，自動化測試（其實前端也是如此），后來出現(xiàn)了一個革命化的技術(shù)docker， 能夠讓開發(fā)、測試、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， 運維的工作一下子就簡化了。

公司自己購買服務(wù)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(wù)器吧，硬盤、內(nèi)存都可以動態(tài)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(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)搞點事情啊， 比如把數(shù)據(jù)好好分析一下，預(yù)測一下這個用戶的購買/閱讀/瀏覽習(xí)慣，給他推薦一點東西嘛。

可是這么多數(shù)據(jù)，用傳統(tǒng)的方式計算好幾天甚至好幾個月才能出個結(jié)果，到時候黃花菜都涼了，所以也得利用分布式的技術(shù)，想辦法把計算分到各個計算機去，然后再把計算結(jié)果收回來， 時勢造英雄，Hadoop及其生態(tài)系統(tǒng)就應(yīng)運而生了。

之前聽說過一個大前端的概念，把移動端和網(wǎng)頁端都歸結(jié)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(fā)生在服務(wù)器端的都歸結(jié)進來。

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(shù)領(lǐng)域，太難了。

培訓(xùn)機構(gòu)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(xué)？

之前寫過一篇文章叫做《上天還是入地》，說了學(xué)習(xí)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(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，不管是哪個領(lǐng)域，重點都不是學(xué)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(shù)去搞定這個領(lǐng)域的頂尖問題。

往廣度發(fā)展，各個技術(shù)領(lǐng)域都要了解，對于某種需求，能夠選取合適的軟件和技術(shù)架構(gòu)來實現(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、運行，這也需要持續(xù)地學(xué)習(xí)和不斷的經(jīng)驗積累。