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。

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。