春与秋其代序

在单体系统中，数据库通常是单一实例，事务（ACID）能保证强一致性。 但在 微服务 + 分布式系统 中： 数据分散在不同服务（订单、库存、支付等） 不同数据库...

过去，后端系统通常是单一语言 / 单一运行时： Java + Spring Boot（大部分企业应用） PHP + LAMP（互联网早期） Go + gRPC（云原生常见选...

在传统企业后端架构里，数据通常采用 集中式数据湖 / 数据仓库： 业务系统 → 数据抽取（ETL/ELT） → 集中式大数据平台（Hive、Spark、Snowflake）...

在传统后端架构中，用户请求往往需要跨越数千公里才能到达数据中心： 游戏玩家请求 → 跨洲访问主机 → 延迟 200ms+ 电商用户下单 → 请求到达总部数据中心 → 高并发...

在传统的后端架构中，服务之间多通过 同步调用（HTTP/RPC） 交互： 用户下单 → 调用库存服务 → 调用支付服务 → 返回结果。 这种模式的问题是： 强耦合：服务之间...

传统的后端安全架构主要基于 边界防护模型： 在公司内网/数据中心内部，用户和服务一旦进入可信网络，就默认“可信”。 防火墙、VPN、WAF 等在外围充当“城墙”。...

随着后端架构从 单体 → 微服务 → 云原生 演进，系统的复杂性急剧上升： 服务数量可能成百上千 日志与监控指标每天产生 TB 级数据 故障定位越来越困难......

在过去十年，后端的运行时主要依赖 虚拟机（VM） 和 容器（Container） ： VM：隔离性强，但启动慢、开销大。 容器：轻量快速，但依赖宿主机内核，安全性相对不足。...

在后端系统里，数据库通常分为两类： OLTP（联机事务处理） ：MySQL、PostgreSQL，适合高并发事务场景（如下单、支付）。 OLAP（联机分析处理） ：Clic...

Service Mesh 最初的使命，是解决微服务架构下的“服务间通信”难题。 通过在每个服务旁边部署一个 Sidecar 代理（例如 Envoy），Service Mes...

传统的后端架构，核心逻辑是「接收请求 → 调用服务 → 返回结果」。 而近几年 大语言模型（LLM）+ 后端系统 的结合，让后端服务从“执行逻辑”逐渐演变成“智能决策引擎”...

为什么需要实时流数据库？ 过去十年，后端的数据处理主要分为两类： OLTP（联机事务处理） ：MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，擅长事务处理。...

eBPF（extended Berkeley Packet Filter）是一种运行在 Linux 内核中的“超级沙盒”，允许开发者在 不修改内核源码、无需重启系统 的情况...

WebAssembly（简称 Wasm）最初是为了解决 浏览器端性能不足 的问题，它允许用 C/C++、Rust、Go 等语言编写的高性能代码......

随着 ChatGPT、文心一言等大模型的兴起，后端开发迎来了新的挑战： 传统数据库（MySQL、Postgres）擅长存储结构化数据，但无法高效处理 语义搜索。...

过去十年，后端技术栈几乎被 REST API + 微服务 + 容器化部署 所统治。但随着业务规模的扩大与实时计算需求的增强，这些模式逐渐暴露出一些痛点： 高并发下的资源浪费...

为什么 epoll 已经过时？ 阻塞 I/O：一个线程只能服务一个请求，浪费资源。 epoll 模型：虽然能复用事件......

传统后端是 CRUD（Create, Read, Update, Delete），但是在 AI 时代，业务需要“智能回答”。...

在传统后端架构中，所有请求都需要经过云端数据中心处理。但随着 5G、IoT、音视频、AI 实时推理 的兴起，低延迟、高并发、本地化计算 需求变得极为突出。...

传统后端开发需要关心 服务器选型、部署、扩容、运维 等复杂工作。 但随着云计算的发展，Serverless（无服务器架构） 成为后端技术的新趋势......