1. 核心定位与主要职责

后端岗是软件系统 “底层业务逻辑实现、数据管理与服务支撑” 的核心角色，衔接前端交互需求与数据库存储，对后端服务的稳定性、安全性、性能及可扩展性负责，核心职责包括：

• 负责后端服务开发：基于业务需求设计并实现核心业务逻辑（如用户认证、订单处理、数据统计），提供符合规范的 API 接口（供前端、第三方系统调用）；
• 数据库设计与管理：设计合理的数据库表结构（如 MySQL、MongoDB），优化 SQL 查询性能，保障数据存储的安全性、完整性（如数据备份、事务处理）；
• 服务稳定性保障：处理后端服务的异常场景（如接口超时、数据异常），实现服务容错（如重试机制、降级方案）与监控告警（如服务宕机、高并发预警）；
• 安全性防护：针对后端服务常见安全风险（如 SQL 注入、接口越权、数据泄露），实现防护方案（如参数校验、权限控制、数据加密）；
• 参与需求、原型评审，从技术架构角度评估需求可行性，配合前端、测试解决上线前后的后端问题，保障系统整体交付质量。

2. 原型评审参与职责（业务逻辑与架构可行性评估）

后端岗需参与低保真原型评审，核心目标是 “提前梳理业务逻辑边界，评估技术架构可行性，避免后期开发返工”，具体工作内容包括：

• 业务逻辑完整性分析：从后端视角梳理原型中的业务流程，判断是否存在逻辑漏洞或未覆盖的场景，例如：
  • 数据关联逻辑：“原型中‘用户下单’功能，需确认‘库存扣减’与‘订单创建’的先后顺序，若先创建订单再扣减库存，可能出现超卖，需建议改为‘库存锁定→订单创建→库存扣减’流程”；
  • 权限控制边界：“原型中‘管理员查看用户数据’功能，需明确管理员的权限范围（如是否能查看用户敏感信息），避免后续开发时权限逻辑模糊”；
• 技术架构可行性评估：结合现有技术栈（如 Java SpringBoot、Python Django、Go Gin），判断原型需求的架构适配性，例如：
  • 高并发场景：“原型中‘秒杀活动’功能，需评估现有服务架构是否支持高并发请求，若预估峰值 QPS 超过 1000，需建议引入缓存（如 Redis）、消息队列（如 RabbitMQ）削峰”；
  • 数据量级适配：“原型中‘用户行为日志存储’功能，若预估日均数据量超 100 万条，需建议采用分库分表或时序数据库（如 InfluxDB），避免单表数据量过大导致查询缓慢”；
• 开发成本与周期预估：针对复杂需求（如多系统集成、自定义报表生成），评估后端开发工作量，若需求过于复杂且非核心业务，可提出 “分阶段实现” 建议（如先实现基础数据查询，后续迭代优化报表可视化）；
• 疑问同步：若原型中存在 “未明确的业务规则”（如订单超时未支付的自动取消时间），需当场与产品岗、需求方确认，避免开发时因规则模糊导致功能不符。

3. 后端开发执行规范（从需求到交付的全流程）

后端开发需遵循 “架构先行、规范落地、质量把控” 原则，确保服务稳定、接口可靠、数据安全：

3.1 开发前：准备与对齐

• 技术方案设计：根据需求复杂度制定后端技术方案，核心内容包括：
  • 架构设计：简单需求（如静态数据查询）可沿用现有服务架构；复杂需求（如分布式订单系统）需明确 “服务拆分”（如订单服务、库存服务）、“中间件选型”（如缓存、消息队列）、“部署方案”（如单机部署、集群部署）；
  • 数据库设计：设计数据库表结构（含字段名、类型、长度、主键、外键、索引），编写数据库设计文档（DDL），确保表结构符合 “第三范式”，避免数据冗余；针对高频查询字段（如商品 ID、用户 ID），需设计合理索引提升查询性能；
  • 接口设计：编写接口文档（如使用 Swagger、YApi），明确接口地址、请求方式（GET/POST）、请求参数（字段名、类型、是否必填）、响应参数（成功 / 失败格式）、错误码规范，同步至前端岗确认，避免后期接口频繁变更；
• 环境与工具准备：搭建本地开发环境（如配置 JDK、MySQL、Redis），确保开发工具（如 IDEA、PyCharm）的代码格式化、语法检查插件正常启用，遵循团队代码规范（如 Java 的阿里巴巴开发手册、Python 的 PEP8 规范）；
• 需求与接口对齐：开发前再次核对 “产品需求文档” 与 “接口文档”，确认业务逻辑与接口设计的一致性，若存在 “需求与接口冲突”（如产品要求返回 “会员等级名称”，接口文档中仅包含 “会员等级 ID”），需优先与产品岗、前端岗协商统一。

3.2 开发中：实现与协作

• 功能实现标准：
  • 业务逻辑完整性：需覆盖 “正常场景” 与 “异常场景”，例如：“用户登录功能” 需实现 “账号密码正确登录成功”“账号不存在 / 密码错误返回错误提示”“连续 5 次登录失败锁定账号” 等逻辑；
  • 数据安全性：针对敏感数据（如用户密码、银行卡号），需进行加密存储（如密码使用 BCrypt 加密，不存储明文）；针对接口调用，需实现权限校验（如通过 Token 验证用户身份，防止未授权访问）；
  • 事务一致性：涉及多表操作的业务（如创建订单时同时扣减库存、增加用户积分），需使用事务管理（如 Spring 的 @Transactional 注解），确保操作要么全部成功，要么全部回滚，避免数据不一致；
• 代码规范执行：
  • 命名规范：类、方法、变量命名需 “语义化”（如 “UserService” 而非 “Service1”，“getUserById” 而非 “fun1”），常量命名需全大写且用下划线分隔（如 “MAX_ORDER_AMOUNT”）；
  • 注释规范：类需添加类注释（说明类的功能），方法需添加方法注释（说明参数含义、返回值、异常情况），复杂业务逻辑（如多条件判断、算法处理）需添加行注释，便于后续维护；
  • 代码复用：通用功能（如数据校验、日期处理）需封装为工具类（如 ValidationUtil、DateUtil），避免重复开发；相同业务逻辑需封装为服务方法，供多个接口调用；
• 协作同步：
  • 接口对接：及时与前端岗同步接口开发进度，若接口暂未开发完成，需提供 Mock 接口（如使用 EasyMock）供前端调试，避免阻塞前端开发；接口开发完成后，需通知前端岗进行联调，及时解决联调中的接口问题（如参数格式不匹配、响应数据缺失）；
  • 进度同步：每日同步开发进度至项目群，若遇到 “技术难点”（如分布式事务处理、高并发缓存设计），需及时提出，寻求团队支持（如与资深后端讨论解决方案）；
  • 代码提交：遵循 “Git 提交规范”（如提交信息格式为 “feat: 新增用户登录接口”“fix: 修复订单创建时库存扣减异常”），提交代码前需进行本地测试，避免提交有 bug 的代码；
  • 代码评审：参与团队代码评审（Code Review），检查他人代码的规范性、逻辑完整性、安全性，同时接受他人评审意见，优化自身代码质量。

3.3 开发后：自测与交付

• 自测标准：开发完成后需进行全面自测，覆盖以下维度：
  • 功能测试：使用接口测试工具（如 Postman、JMeter），逐一验证接口功能是否符合需求（如调用 “创建订单接口”，验证订单是否成功创建、库存是否正确扣减）；
  • 性能测试：针对核心接口（如登录接口、订单创建接口），进行性能压测，确保接口响应时间（如 P95 响应时间≤500ms）、并发量（如支持 1000 用户同时调用）符合要求；若性能不达标，需优化（如添加缓存、优化 SQL 查询）；
  • 异常测试：模拟异常场景（如数据库连接失败、接口参数缺失、权限不足），验证后端是否返回正确的错误码与提示信息，是否存在服务崩溃风险；
  • 数据一致性测试：验证多表操作的事务一致性（如创建订单时若库存不足，是否回滚订单创建操作），避免数据不一致；
• 交付物准备：开发完成后需提交 “后端代码”（推送至代码仓库，如 GitLab、GitHub）、“接口文档”（确保与实际接口一致）、“数据库设计文档”“部署说明文档”（如服务启动命令、依赖环境要求）；若涉及测试环境部署，需配合运维岗完成服务部署，确保测试岗可通过接口测试工具调用后端接口；
• 问题修复：测试岗反馈后端 BUG（如接口返回数据错误、服务响应超时）后，需在 “约定时间内”（如紧急 BUG 1 小时内响应，常规 BUG 4 小时内修复）定位问题并修复，修复后需同步测试岗复测，确保 BUG 闭环；若 BUG 涉及数据库数据变更，需提供数据修复脚本，避免测试环境数据异常。

4. 质量保障与协作支持（全流程服务稳定）

后端岗需贯穿项目全周期，提供质量保障与协作支持，确保后端服务稳定可靠：

• 测试配合：测试岗测试过程中，若遇到 “后端相关问题”（如接口调用失败、返回数据异常），需及时协助排查（如查看服务日志、数据库数据），提供排查思路；若测试岗需模拟特定数据场景（如模拟 “用户余额不足”），需配合提供测试数据或临时接口；
• 验收支持：需求方、产品岗在测试环境验收时，若发现 “后端业务逻辑问题”（如订单金额计算错误、会员等级权益未生效），需快速响应，确认是否为后端问题，若为后端问题，需优先修复；
• 上线保障：
  • 上线前：配合运维岗完成正式环境服务部署，检查服务配置（如数据库连接、中间件地址）是否正确，进行上线前的最后一次接口测试，确保服务正常启动；
  • 上线后：实时监控后端服务状态（如 CPU 使用率、内存占用、接口调用成功率），若出现 “服务宕机、接口报错、数据异常” 等问题，需配合运维岗紧急回滚或修复，减少线上影响；
• 迭代与维护：
  • 迭代开发：配合后续版本迭代，基于现有架构扩展后端功能，确保新增功能与原有系统兼容，避免影响已有服务；
  • 线上维护：定期检查后端服务性能（如 SQL 慢查询、缓存命中率），优化服务性能；处理用户反馈的线上问题（如订单支付后未到账），及时定位并修复；
  • 数据维护：定期进行数据库备份（如每日全量备份、增量备份），确保数据安全；若数据库出现数据异常（如误删数据），需配合恢复数据；
• 技术沉淀：总结后端开发中的 “常见问题与解决方案”（如 SQL 注入防护、分布式事务处理、Redis 缓存穿透解决），更新至团队技术文档；参与团队技术分享，介绍后端架构设计、性能优化经验，提升整体后端技术水平。