我们选择RESTFul进行通讯，每个微服务都统一对外暴露RESTFul服务，无论是前端调用后端服务，还是后端服务间的调用，都统一走RESTFul，这样统一了协议栈；同时还可以非常方便的进行服务的moc

来构建一个应用。 想象一下，您正在打算开发一个显示用户个人信息的界面，用户数据通过 REST API 从后端获取。 首先，我们需要创建三个文件： user_profile.xml：定义界面。 UserProfileViewModel

图片服务器被独立出来之后，会面临两个选择，主流的方案是前端采用Nginx，中间是PHP或者自己开发的模块，后端是物理存储；比较特别一些的， 比如Facebook，他们把图片的请求处理和存储合并成一体，叫做ha

于查到的信息与其需要的组件进行交互。负载均衡就是一个很好的例子，它可以通过查询服务发现门户得到各个后端节点承受的流量数，然后根据这个信息来调整配置。 这可将配置信息从容器内拿出。一个好处是可以

2复杂和时间不可控业务建议投递到后端业务线程池统一处理。对于此类业务，不建议直接在业务ChannelHandler中启动线程或者线程池处理，建议将不同的业务统一封装成Task，统一投递到后端的业务线程池中进行处理。”

层开放restful接口给前端调用，http协议json传输数据，前后端分离，分开部署，接口文档工具采用了阿里的rap，减少前端后端人员的沟通成本。其中前端主要nginx分流，当然，还没用现在主流电商

，另一方面减轻了大量突发请求对后端系统的冲击。在月初充值该系统一天经过CMQ转发的消息超过十亿条，每秒峰值超过10w，最高时有数亿条消息通过CMQ的堆积能力缓冲了对后端消费模块的压力。 图1-某充值系统结构

2.精简RPC调用 通常的服务请求流程，是在接入层访问用户中心进行用户鉴权，然后转发请求到后端服务，后端服务根据业务逻辑调用其他上游服务，并且查询数据库资源，再更新服务/数据库的数据。每一次RPC调

这个过程的耗时。 前端优化 上述打开一个页面的过程有很多优化点，包括前端和客户端，常规的前端和后端的性能优化在桌面时代已经有最佳实践，主要的是： 降低请求量： 合并资源，减少 HTTP 请求数，minify

而是为做产品的公司提供服务。从硬到软说的是公司认为公司优势必须从前端（比如麦克风阵列）开始，延伸到后端（云端）。 从软到硬则是说公司认为云是智能的核心，前端优先级较低。当然我们可以讲最好两端都强，

阵数据，然后就知道哪些格子是金子，就可以作弊，这是非常不公平的。所以最好的方法是把这些矩阵数据存在后端，每次用户操作的时候，把用户点击的坐标发到后台，后台再判断相应的坐标是什么数据，再返回给前端。这个

CSS 预处理器，前端模板。 （6）与公司的 jenkis 发布平台配合，上线方便。 （7）前后端分离，前端可以独立自主上线。 解决方案 （1）使用 scrat 做前端工程化工具，完美支持上述需求分析中的前五条需求。

还没有鉴权/版本控制等模块, 所以还不能用于生产环境. 接口设计 虽然前后端都自己写, 可以采用自己喜欢的接口方式. 但考虑到语义化和拓展性, 还是建议使用前后端分离的 restful 接口形式. 一个名词对应一个资源

服务器，将客户端的请求转发给它处理，实现客户端到真实服务端的透明转发。最近几年很火的「云计算」以及分布式架构，本质上也是将后端服务器作为计算资 源、存储资源，由某台管理服务器封装成一个服务对外提供，客户端不需要关心真正提供服

完了又提交一下，验算一下是否合法，获得什么奖励，数据库用单台 MySQL或者 MongoDB即可，后端的 Redis做缓存（可选）。如果要实现通知，那么让客户端定时15秒轮询一下服务器，如果有消息就取

。分解后的微服务架构包含多个前端服务和后端服务。前端服务包括Catalog UI（用于商品搜索和浏览）、Checkout UI（用于实现购物车和下单操作）；后端服务包括一些业务逻辑模块，我们将在巨石应

在css文件中。 首屏多个动态接口合并请求 日常的业务中，一个页面往往拆分出多个异步数据接口（后端开发说：解耦），甚至首屏也需要3-5个接口（如动态banner区块，推荐内容，商品列表等），有些还有嵌套关系。

最近两年前端这个行业发展比较好，而且以后的发展前景也不错。大学期间学过一些前端的东西，毕业后在做后端运维的时候，也写过一些 jQuery ，自己也想要去尝试前端职位这个方向。 后来在几次的面试中

js进行数据的绑定，几乎不需要DOM操作就可以完成结果列表的渲染，棒！（这里强行安利一波vue.js） 前后端通信使用json进行数据交互，友好而且方便。 重写 上面给出了所需要的技术要点和关键代码，那么

，另一方面减轻了大量突发请求对后端系统的冲击。在月初充值该系统一天经过CMQ转发的消息超过十亿条，每秒峰值超过10w，最高时有数亿条消息通过CMQ的堆积能力缓冲了对后端消费模块的压力。 图1-某充值系统结构