春与秋其代序

在传统的后端架构中： 所有客户端（Web、移动端、IoT）统一调用同一个后端 API。 但是： Web 需要的数据量大（更多展示字段、表格数据）。

传统后端 API 多采用 RESTful 风格： 按资源划分（/users, /orders, /products） 一次请求返回固定数据 但在复杂应用中...

传统后端服务往往需要： 搭建服务器 / 虚拟机 维护容器编排（Kubernetes） 处理伸缩、运维、日志等繁琐工作 但对于很多业务场景，开发者只关心 业务逻辑本身，不想被基础设施拖累。

在传统架构中，系统通常使用 单一数据模型 处理读写： 写入：更新数据库中的一条记录 读取：查询同一张表返回数据 这种模式的问题是： 读写冲突：高并发场景下，读和写争抢数据库资源...

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（云原生常见选择） 这种模式...

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） 数据分析团队

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 → 高并发场景容易超时

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：服务之间相互依赖...