后端架构设计不只是写代码
很多人以为后端开发就是写接口、连数据库、处理业务逻辑。但当你做的系统用户量从几百涨到几十万，你会发现，光会写代码远远不够。这时候，后端架构设计的重要性就凸显出来了。
比如你做过一个电商活动系统，一开始只是内部员工抢购福利商品，访问量不大，单体应用跑得好好的。突然有一天，领导说要对外放开，搞一场“限时秒杀”，预计瞬时并发上万。这时候你还用原来的架构，数据库直接被打满，服务响应超时，页面卡成PPT。
问题不在代码写得对不对，而在整体结构能不能扛住压力。
分层是第一步
合理的分层能让系统更清晰，也更容易扩展。常见的做法是把后端拆成三层：接入层、业务逻辑层、数据层。
接入层负责路由请求、负载均衡、安全校验，可以用 Nginx 或 API 网关来实现。业务逻辑层处理具体的功能，比如下单、支付、库存扣减，这部分最好用微服务拆开，避免一个功能出问题影响全局。数据层则包括数据库、缓存、消息队列，要根据读写特点选择合适的技术组合。
微服务不是银弹，但能解决问题
有人一上来就想搞微服务，结果把自己绕进去了。微服务适合业务复杂、团队协作多的场景，不是所有项目都非得拆。
但如果你的系统功能越来越多，改个用户模块都要重新部署整个应用，那确实该考虑拆了。比如把用户、订单、商品、通知这些独立成服务，各自维护自己的数据库，通过 REST 或 RPC 通信。
像 Spring Cloud、Dubbo 这类框架能帮你快速搭起微服务体系，但别忘了配套的日志追踪、配置中心、熔断机制也得跟上，不然出了问题根本没法查。
缓存和消息队列用好了事半功倍
高并发下最怕的是数据库扛不住。加个 Redis 缓存，能把大部分读请求挡在外面。比如商品详情页，不会每秒都变，那就先从缓存拿，缓存没有再查库，查完回填缓存。
写操作也可以优化。比如用户提交订单，不需要立刻写入数据库并发送邮件，完全可以丢到 Kafka 或 RabbitMQ 里异步处理。主流程快速返回，后续任务慢慢执行，用户体验好了，系统压力也小了。
public void createOrder(Order order) {
// 1. 保存订单到数据库
orderRepository.save(order);
// 2. 发送消息到队列
messageQueue.send("order_created", order.getId());
}容错和监控不能等到出事才想
系统总会出问题。服务器可能宕机，网络可能抖动，第三方接口可能超时。设计时就得考虑这些情况。
比如调用支付服务失败，是重试还是降级？可以设置熔断器，连续失败几次就暂时切断调用，过段时间再自动恢复。同时把关键指标上报到监控平台，像 QPS、响应时间、错误率，一旦异常马上告警。
日志也要集中管理，用 ELK 或 Loki 把分散的日志收起来，出问题时能快速定位。
技术选型要结合实际
别看到别人用 Kubernetes 就觉得必须上容器化。小项目用 Docker Compose 跑几个容器就够了，省事又稳定。数据库也不一定非得用 MySQL，写多读少的场景，PostgreSQL 或者时序数据库可能更合适。
架构设计没有标准答案，只有适不适合。你在公司做内部管理系统，稳定简单最重要；要做互联网产品，就得考虑扩展性和性能。
后端架构设计，本质上是在平衡成本、性能、可维护性之间的关系。每天都在变化，唯一不变的是——得提前想好下一步怎么走。