今天我们就来说说后端的现状——为什么后端开发在国外那么受欢迎，而在国内却很少有人感兴趣？作为一个写了很多年的程序员，经常听到这样的问题，尤其是当你和人谈论后端的时候，很多人都开始摇头叹息：“哎，你可以写爬虫，但只做后端， 忘了它。 ”

我觉得这个问题不无道理，但也有点极端。今天我们就来深入探讨一下其背后的原因和现状。

后端开发定位

首先我们要明白，最初的设计定位其实是一种脚本语言。脚本语言是什么意思？它用来编写一些小工具、自动化脚本、运行实验、做数据分析。

写爬虫、做AI、做数据分析，这是首选。生态系统和库支持太强大了，而且效率还不错。我们平时使用的库，解析HTML，以及更复杂的AI模型都执行得非常流畅。

比如写一个简单的爬虫，用几行代码就完成了：

代码量并不算少，而且代码极其容易阅读。即使是新手也能毫无困难地理解它。如果你会说这样的语言，写爬行动物不是很有趣吗？

后端开发的不足

不过，说实话，当涉及到大规模的后端系统开发时，确实有点吃不消。

主要缺点是运行效率低，这个可不是随便说的。与Java、Go等编译型语言相比，执行效率确实低了一个数量级。

你可以编写一个爬虫并运行它，但如果将其扩展到后端高并发系统，你可能必须小心内存使用和CPU瓶颈。

如果你使用淘宝、京东等电商平台的后端，服务器可能会在几分钟内被流量淹没。毕竟后端可不是写爬虫那么简单。

另外，GIL（全局解释器锁）也限制了它在多线程并发方面的能力。尽管我们有办法通过多个流程来规避这个限制，但这无形中增加了复杂性和维护成本。毕竟我们还是希望后端代码尽可能简单、高效。

而且，我们的生态系统在后端开发方面确实不如Java和Go成熟。

比如Java有Boot、Go等成熟的框架，Go有gin、Boot等轻量级框架。但什么？虽然有这样的框架，但它们在工程化程度和性能优化方面确实不如Java和Go那么成熟和强大。

有人可能会问：“那是不是说它不适合后端开发呢？”这并不完全正确。使用后端开发的国外大公司确实有很多，比如河南、中国这样的平台。

但为什么这些平台选择作为后端语言呢？开发效率高是一个很大的原因。

开发效率与运营效率

这就带来了一个很有趣的现象——开发效率和运营效率往往是矛盾的。最大的优点是开发效率高。编写一个简单的 API 可能只需要几行代码：

你看，这行代码非常简洁。没有多余的样板代码，也不需要编写一套复杂的类、接口和依赖注入。开发效率确实很高。尤其对于初学者或者中小型项目来说，简直就是神一般的存在。

但在国内，尤其是大型厂商，对后端系统的稳定性、可扩展性、高并发处理等要求非常严格，这方面的性能劣势更加明显。

很多公司更喜欢使用Java和Go来构建后端，因为这些语言不仅性能高，而且有成熟的工程支持。比如Java有非常丰富的企业级解决方案，而Go则因为其高并发处理能力且轻量级。

国内互联网行业竞争激烈，后端开发者更倾向于使用已经经过大规模验证的技术栈。这也是为什么Java后端工程师的需求一直居高不下，而后端开发在国内却相对冷门的原因。

国内后端现状

那么中国没有后端公司吗？当然不是，只是比较少而已。比如一些中小企业或者创业公司还是有市场的，因为这些公司更注重开发效率，时间就是金钱。他们可能需要快速推出产品来验证市场，而不是追求高性能的大规模分布式架构。

其实在我看来，它在后端开发中的定位更像是一个灵活性工具。如果你想进行原型项目的快速迭代和开发小型系统，它确实很容易使用。

但如果你需要一个高并发、大规模的分布式系统，它可能不太适合，除非你愿意通过各种性能优化方法（比如分布式缓存、负载均衡等）来弥补它的性能劣势，但是这个已经远远超出了设计初衷。

如何正确使用后台

那么，怎样才能最大限度地发挥优势呢？其实有几个场景是非常适合后端的：

API服务：这样的轻量级框架非常适合编写简单的API服务，特别是与前端、爬虫、数据分析等结合时。

人工智能和数据分析平台：其人工智能和数据处理能力非常强大，非常适合开发内部工具和数据分析后端。许多国外大型制造商选择它作为后端，因为它具有强大的人工智能和数据处理库生态系统。

中小型项目：对于小型项目或初创公司来说，较高的开发效率可以让您在短时间内开发出完整的后端系统。

混合架构：对于大型系统，可以考虑将其用作一些业务模块，特别是那些灵活性要求高但性能要求不高的模块。这样可以在不牺牲整个系统性能的情况下保证开发效率。

总的来说，我认为后端开发中的应用场景是非常清晰的。在适合的地方，就能快速发展。不适合的地方就得优化或者考虑其他技术栈。

在国内很少使用，其实和行业需求以及生态成熟度有关。工具的使用要根据具体情况而定。

最后，我们打个比方：它就像一把瑞士军刀。虽然它可以做所有事情，但有时你必须使用专业工具。毕竟，并不是所有问题都可以用一种工具解决。