后端架构设计与优化:打造高性能应用后端

简介: 后端架构设计与优化:打造高性能应用后端

在软件开发中,后端是指为前端提供支持和数据处理的程序代码。后端主要用于管理和处理数据,提供API接口等。本文将讨论后端开发的一些基本概念,并提供一些代码示例。


1. 数据库


数据库是后端开发中常用的数据存储方式。Web应用程序通常需要与数据库进行交互以执行读取和写入操作。如MySQLOracleMongoDB等。


image.png

2. API接口


API接口是后端和前端交互的桥梁,它定义了前端能够请求的服务。API接口可以返回JSONXML等格式的数据,通常使用HTTP协议进行传输。API接口是应用程序接口(Application Programming Interface)的简称,是指应用程序提供的接口供其他程序调用,以便实现不同程序之间的数据或功能交互。API接口具有规范的输入输出参数和返回数据格式,提供了可重复使用的调用方式,因而被广泛应用于各种应用程序之间的交互和数据传输。常见的API接口包括Web API、桌面应用程序API、移动应用程序API等。通过API接口,程序员可以轻松地开发出具有各种功能和特性的应用程序,提高应用程序的开发效率和响应速度。

 

3. 框架

后端框架是一组工具和库,用于开发Web应用程序。框架可以简化开发过程,并提供一些常用功能。如DjangoFlaskSpring等。

 

4. 安全性

安全性是任何Web应用程序的重要考虑因素。后端开发需要确保数据安全性,保护用户信息。使用加密技术保护数据传输,以及实现身份验证和访问控制等措施。


后端开发代码示例

 

下面是一个基于Python Flask框架的简单后端程序示例,它可以接收前端发送过来的请求,并返回JSON格式的数据。

 

from flask import Flask, jsonify, request
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/hello', methods=['GET'])
def hello():
    json_data = {'msg': 'Hello, World!'}
    return jsonify(json_data)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

 

在这个示例中,Flask提供了一个简单的路由“/hello”,当请求方法为GET时,将返回一个JSON格式的数据:{'msg': 'Hello, World!'}。可以通过Python自带的HTTP库或者其他HTTP客户端发送GET请求访问该路由。

 

总结

 

后端是Web应用程序的核心,它处理数据、提供API接口和保障安全性。通过框架可以简化开发过程,实现快速开发。

from flask import Flask, jsonify, request
 
app = Flask(__name__)

定义一个 RESTful API,当客户端向"/users"发出GET请求时,返回一个包含所有用户的JSON对象。

在实际应用程序中,您可以将它用于从数据库中检索所有用户数据。

@app.route('/users', methods=['GET'])
def get_users():

   这里应该将所有用户数据从数据库或其他来源检索出来,

   并以JSON格式转换为Python对象以返回给客户端。

   这里我们使用静态对象模拟这个流程。

 

users = [
        {
            'id': 1, 
            'name': 'Tom',
            'email': 'tom@example.com'
        },
        {
            'id': 2, 
            'name': 'Jerry',
            'email': 'jerry@example.com'
        }
    ]
    return jsonify(users)

定义另一个 RESTful API,当客户端向"/users"发出POST请求时,创建一个新的用户记录。

在实际应用程序中,您可以将它用于将数据写入数据库或其他存储。

@app.route('/users', methods=['POST'])
def create_user():

   这里应该从请求对象中获取新用户的数据,

   并将其写入数据库或其他存储。

   这里我们使用静态对象模拟这个流程。

 

data = request.get_json()
    new_user_id = 3
    new_user = {
        'id': new_user_id,
        'name': data['name'],
        'email': data['email']
    }
    return jsonify(new_user)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run()

此应用程序使用 Flask 框架实现,并提供了两个 RESTful API。第一个 API 用于获取所有用户的数据,第二个 API 用于创建一个新的用户记录。

 

目录
相关文章
|
2月前
|
监控 Java API
Spring Boot 3.2 结合 Spring Cloud 微服务架构实操指南 现代分布式应用系统构建实战教程
Spring Boot 3.2 + Spring Cloud 2023.0 微服务架构实践摘要 本文基于Spring Boot 3.2.5和Spring Cloud 2023.0.1最新稳定版本,演示现代微服务架构的构建过程。主要内容包括: 技术栈选择:采用Spring Cloud Netflix Eureka 4.1.0作为服务注册中心,Resilience4j 2.1.0替代Hystrix实现熔断机制,配合OpenFeign和Gateway等组件。 核心实操步骤: 搭建Eureka注册中心服务 构建商品
417 3
|
6天前
|
人工智能 JavaScript 前端开发
GenSX (不一样的AI应用框架)架构学习指南
GenSX 是一个基于 TypeScript 的函数式 AI 工作流框架,以“函数组合替代图编排”为核心理念。它通过纯函数组件、自动追踪与断点恢复等特性,让开发者用自然代码构建可追溯、易测试的 LLM 应用。支持多模型集成与插件化扩展,兼具灵活性与工程化优势。
50 6
|
14天前
|
缓存 运维 监控
Redis 7.0 高性能缓存架构设计与优化
🌟蒋星熠Jaxonic,技术宇宙中的星际旅人。深耕Redis 7.0高性能缓存架构,探索函数化编程、多层缓存、集群优化与分片消息系统,用代码在二进制星河中谱写极客诗篇。
|
22天前
|
人工智能 Cloud Native 中间件
划重点|云栖大会「AI 原生应用架构论坛」看点梳理
本场论坛将系统性阐述 AI 原生应用架构的新范式、演进趋势与技术突破,并分享来自真实生产环境下的一线实践经验与思考。
|
28天前
|
消息中间件 缓存 监控
中间件架构设计与实践:构建高性能分布式系统的核心基石
摘要 本文系统探讨了中间件技术及其在分布式系统中的核心价值。作者首先定义了中间件作为连接系统组件的"神经网络",强调其在数据传输、系统稳定性和扩展性中的关键作用。随后详细分类了中间件体系,包括通信中间件(如RabbitMQ/Kafka)、数据中间件(如Redis/MyCAT)等类型。文章重点剖析了消息中间件的实现机制,通过Spring Boot代码示例展示了消息生产者的完整实现,涵盖消息ID生成、持久化、批量发送及重试机制等关键技术点。最后,作者指出中间件架构设计对系统性能的决定性影响,
|
28天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 vr&ar
H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索——论文阅读
H4H是一种面向AR/VR应用的混合卷积-Transformer架构,基于NPU-CIM异构系统,通过神经架构搜索实现高效模型设计。该架构结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取与视觉Transformer(ViT)的全局信息处理能力,提升模型性能与效率。通过两阶段增量训练策略,缓解混合模型训练中的梯度冲突问题,并利用异构计算资源优化推理延迟与能耗。实验表明,H4H在相同准确率下显著降低延迟和功耗,为AR/VR设备上的边缘AI推理提供了高效解决方案。
251 0
|
12天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
48_动态架构模型:NAS在LLM中的应用
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破性进展,很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而,随着模型规模的不断增长,计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时,优化模型架构以提高效率,成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)作为一种自动化的网络设计方法,正在为这一挑战提供创新性解决方案。本文将深入探讨NAS技术如何应用于LLM的架构优化,特别是在层数与维度调整方面的最新进展,并通过代码实现展示简单的NAS实验。
|
2月前
|
Web App开发 Linux 虚拟化
Omnissa Horizon 8 2506 (8.16) - 虚拟桌面基础架构 (VDI) 和应用软件
Omnissa Horizon 8 2506 (8.16) - 虚拟桌面基础架构 (VDI) 和应用软件
127 0
Omnissa Horizon 8 2506 (8.16) - 虚拟桌面基础架构 (VDI) 和应用软件
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
技术赋能下的能源智慧管理:MyEMS 开源系统的架构创新与应用深化
在全球能源转型与“双碳”战略推动下,MyEMS作为基于Python的开源能源管理系统,凭借模块化架构与AI技术,助力重点用能单位实现数字化、智能化能源管理。系统支持多源数据采集、智能分析、设备数字孪生与自适应优化控制,全面满足国家级能耗监测要求,并已在制造、数据中心、公共建筑等领域成功应用,助力节能降碳,推动绿色可持续发展。
65 0

热门文章

最新文章