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AI 入侵编程界,此次 “大变革”下,程序员的焦虑与突围之路
最近这段时间,AI 的发展就像脱缰的野马,根本停不下来。想必大家也肯定有这样的疑问:在 AI 飞速发展的时代,程序员这个职业,到底会走向何方?这种焦虑,相信不少人都感同身受。
一、前端开发从 “代码匠人” 到 “AI 设计师”:
以前做前端开发,那真的是靠一行行代码 “搬砖”。就拿做一个简单的网页登录界面来说,得先用 HTML 搭建基本的结构,像这样:
代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>登录界面</title>
<style>
body {
font-family: Arial, sans-serif;
background-color: #f4f4f4;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
min-height: 100vh;
margin: 0;
}
.login-container {
background-color: white;
padding: 20px;
border-radius: 5px;
box-shadow: 0 0 5px rgba(0, 0, 0, 0.1);
width: 300px;
}
h2 {
text-align: center;
color: #333;
}
input[type="text"],
input[type="password"] {
width: 100%;
padding: 10px;
margin-bottom: 15px;
border: 1px solid #ccc;
border-radius: 3px;
}
button {
width: 100%;
padding: 10px;
background-color: #007bff;
color: white;
border: none;
border-radius: 3px;
cursor: pointer;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="login-container">
<h2>用户登录</h2>
<input type="text" placeholder="用户名">
<input type="password" placeholder="密码">
<button>登录</button>
</div>
</body>
</html>
然后用 CSS 给它加上好看的样式,让页面看起来舒服又美观;要是还想实现一些交互效果,比如点击登录按钮后验证账号密码,就得再用上 JavaScript!!!
代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制const loginButton = document.querySelector('button');
loginButton.addEventListener('click', function() {
const username = document.querySelector('input[type="text"]').value;
const password = document.querySelector('input[type="password"]').value;
if (username === 'admin' && password === '123456') {
alert('登录成功!');
} else {
alert('用户名或密码错误');
}
});
从搭建框架到细节打磨,每一步都得自己亲力亲为,遇到兼容性问题或者样式显示不对的时候,更是得反复调试,常常一弄就是好几个小时。但现在,AI 设计工具层出不穷。比如一些智能设计平台,只要输入简单的需求,像 “一个简约风格的电商网站首页,主色调为蓝色”,AI 就能在短短几分钟内生成 HTML 代码和对应的 CSS 样式,甚至还能自动适配不同的屏幕尺寸。
这不禁让我担忧,以后前端大大是不是就不需要再像现在这样苦哈哈地写代码了?会不会变成 “AI 设计师”,只需要告诉 AI 大致的设计思路和功能需求,然后在 AI 生成的基础上做一些优化和调整?
虽然目前 AI 生成的代码和设计还存在一些问题,比如逻辑不够严谨,复杂交互实现得不够完善,但它进步的速度实在太快了。要是真有一天,AI 能把大部分常规的前端工作都包揽了,那我们这些前端程序员该怎么办?难道真的只能转型去做更偏向创意和审核的工作?
二、后端开发变成“数据饲养员” :
后端开发一直以来都给人一种神秘又硬核的感觉,要处理数据库、服务器、接口等等复杂的东西。就拿开发一个简单的用户注册接口来说,得先定义实体类:
代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制#include <string>
class User {
private:
std::string username;
std::string password;
public:
// 构造函数
User(const std::string& username, const std::string& password)
: username(username), password(password) {}
// 获取用户名
std::string getUsername() const {
return username;
}
// 设置用户名
void setUsername(const std::string& username) {
this->username = username;
}
// 获取密码
std::string getPassword() const {
return password;
}
// 设置密码
void setPassword(const std::string& password) {
this->password = password;
}
};
接着创建控制器类来处理请求:
代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制#include <iostream>
#include <string>
#include <httplib.h>
#include <nlohmann/json.hpp>
// 定义 User 类
class User {
public:
std::string username;
std::string password;
};
// 从 JSON 数据解析 User 对象
void from_json(const nlohmann::json& j, User& user) {
j.at("username").get_to(user.username);
j.at("password").get_to(user.password);
}
// 模拟保存用户到数据库的操作
std::string registerUser(const User& user) {
std::cout << "收到注册请求,用户名:" << user.username << ",密码:" << user.password << std::endl;
return "注册成功";
}
int main() {
httplib::Server svr;
// 处理 POST 请求 /register
svr.Post("/register", [](const httplib::Request& req, httplib::Response& res) {
try {
// 解析 JSON 数据为 User 对象
auto json = nlohmann::json::parse(req.body);
User user = json.get<User>();
// 调用注册函数
std::string result = registerUser(user);
// 返回响应
res.set_content(result, "text/plain");
} catch (const std::exception& e) {
// 处理解析错误
res.status = 400;
res.set_content("无效的请求数据", "text/plain");
}
});
std::cout << "服务器启动,监听端口 8080..." << std::endl;
svr.listen("localhost", 8080);
return 0;
}
这里还要配置数据库连接、处理异常等等,每一个环节都不能出错,不然整个系统就可能出现问题。而现在,AI 在后端领域也开始崭露头角。一些 AI 工具可以根据业务需求自动生成数据库表结构和对应的 SQL 语句,还能对服务器的资源进行智能调度和优化。这就让我产生了一种危机感,以后后端开发的工作,会不会变成主要围绕着 AI 展开?我们不再需要花费大量时间去写复杂的业务逻辑代码,而是像饲养员一样,不断给 AI “投喂” 数据,让它学习和优化模型?
想象一下,以后的后端工作场景可能是这样的:每天上班,先收集业务数据,然后把数据按照 AI 的要求进行整理和标注,接着看着 AI 根据数据生成代码和优化方案,自己只需要在旁边监控和做一些简单的调整。虽然这样听起来好像轻松了不少,但总感觉失去了作为程序员最核心的 “写代码” 的乐趣,而且一旦离开了 AI,我们还能不能独立完成后端开发工作?
三、架构师:程序员的终极归宿?
在如今人工智能飞速发展的大背景下,有一种观点逐渐获得了更多人的认可,那就是:所有的程序员最终都得朝着架构师的方向发展,实现自身的 “进化”。
为什么会有这样的说法呢?我们先来了解一下架构师这个角色:
架构师在一个项目里,就如同军队里的总指挥一样,拥有着至关重要的地位。他们不能只局限于关注某一个局部的代码或者功能,而是要站在全局的高度,对整个系统的架构设计进行规划。这个规划涉及到很多方面,其中最重要的就是要保证系统具备良好的稳定性(即系统能够长时间稳定运行,不会频繁出现故障)、扩展性(当业务规模扩大或者需求发生变化时,系统能够方便地进行扩展和升级)以及性能(系统的运行速度、响应时间等方面表现良好)。
接下来,我们以设计一个大型电商系统的架构为例来具体说明:
在这样的系统中,会包含很多不同的功能模块,比如用户服务(负责处理与用户相关的操作,像用户注册、登录、信息管理等)、商品服务(管理商品的信息,包括商品的添加、修改、展示等)、订单服务(处理订单的生成、支付、配送等流程)。架构师的工作就是要考虑如何把这些不同的模块合理地拆分出来,让它们能够独立运行。
这样做的好处是,每个模块可以由不同的团队或者开发者进行开发、测试和维护,提高了开发的效率和灵活性。那么,这些独立运行的模块之间是如何进行通信和协作的呢?这时候,就可以采用微服务架构。微服务架构是一种将大型应用拆分成多个小型、独立的服务的架构模式。在这个架构中,每个服务都可以独立部署和运行,并且通过合适的方式与其他服务进行通信。
在使用微服务架构时,常常会用到一些框架来实现服务的注册与发现、负载均衡等功能。以 C++ 语言为例,虽然 C++ 没有像 Java 的 Spring Cloud 这样专门的一站式微服务框架,但也有一些库和工具可以实现类似的功能。
比如在服务注册与发现方面,我们可以使用一些网络库(如 cpp-httplib
等)来搭建一个简单的服务注册中心。通过这个注册中心,各个微服务在启动时可以将自己的信息(比如服务的名称、地址等)注册到中心里,其他服务在需要调用该服务时,可以从注册中心获取到相应的信息。下面简单展示服务注册的过程:
#include <iostream>
#include <string>
#include <unordered_map>
#include <mutex>
#include <httplib.h>
// 服务注册表
std::unordered_map<std::string, std::string> serviceRegistry;
std::mutex registryMutex;
// 注册服务
void registerService(const std::string& serviceName, const std::string& serviceUrl) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(registryMutex);
serviceRegistry[serviceName] = serviceUrl;
std::cout << "服务 " << serviceName << " 已注册到地址: " << serviceUrl << std::endl;
}
其中serviceRegistry
用于存储服务名称和对应的地址,registerService
函数实现了将服务信息注册到注册表的功能。而负载均衡呢,在 C++ 中可以通过一些算法来实现。比如简单的轮询算法,就是依次将请求分配给不同的服务实例;还有基于权重的负载均衡算法,可以根据每个服务实例的性能等因素设置不同的权重,然后按照权重来分配请求。
下面我们写一个简单的基于轮询的负载均衡:
代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制#include <iostream>
#include <vector>
// 假设这里存储了多个服务实例的地址
std::vector<std::string> serviceUrls = {
"http://server1:8080",
"http://server2:8080",
"http://server3:8080"
};
// 轮询的索引
int currentIndex = 0;
// 简单的轮询负载均衡函数
std::string getServiceUrlForRequest() {
std::string selectedUrl = serviceUrls[currentIndex];
currentIndex = (currentIndex + 1) % serviceUrls.size();
return selectedUrl;
}
从上面可以看成,serviceUrls
存储了多个服务实例的地址,getServiceUrlForRequest
函数实现了简单的轮询负载均衡,每次调用该函数都会返回一个服务实例的地址,并且更新轮询的索引。所以,架构师在设计系统架构时,需要综合考虑各种因素,并且合理地选择和使用工具和技术来实现系统的各个功能。在 AI 不断发展的今天,架构师的这种全局规划和系统设计的能力变得更加重要,这也是为什么说程序员可能最终都要 “进化” 成架构师的原因。因为只有具备了架构师的能力,才能在复杂的系统设计和开发中,更好地应对 AI 带来的挑战,充分发挥 AI 的优势,同时保证系统的稳定、可扩展和高性能。
#include <iostream>
#include <string>
#include <unordered_map>
#include <mutex>
#include <httplib.h>
// 服务注册表
std::unordered_map<std::string, std::string> serviceRegistry;
std::mutex registryMutex;
// 注册服务
void registerService(const std::string& serviceName, const std::string& serviceUrl) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(registryMutex);
serviceRegistry[serviceName] = serviceUrl;
std::cout << "服务 " << serviceName << " 已注册到地址: " << serviceUrl << std::endl;
}
// 获取服务地址
std::string getServiceUrl(const std::string& serviceName) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(registryMutex);
auto it = serviceRegistry.find(serviceName);
if (it != serviceRegistry.end()) {
return it->second;
}
return "";
}
int main() {
httplib::Server svr;
// 处理服务注册请求
svr.Post("/register", [](const httplib::Request& req, httplib::Response& res) {
auto serviceName = req.get_param_value("serviceName");
auto serviceUrl = req.get_param_value("serviceUrl");
if (!serviceName.empty() && !serviceUrl.empty()) {
registerService(serviceName, serviceUrl);
res.set_content("服务注册成功", "text/plain");
} else {
res.status = 400;
res.set_content("无效的请求参数", "text/plain");
}
});
// 处理服务发现请求
svr.Get("/discover", [](const httplib::Request& req, httplib::Response& res) {
auto serviceName = req.get_param_value("serviceName");
if (!serviceName.empty()) {
auto serviceUrl = getServiceUrl(serviceName);
if (!serviceUrl.empty()) {
res.set_content(serviceUrl, "text/plain");
} else {
res.status = 404;
res.set_content("未找到该服务", "text/plain");
}
} else {
res.status = 400;
res.set_content("无效的请求参数", "text/plain");
}
});
std::cout << "服务注册中心启动,监听端口 8080..." << std::endl;
svr.listen("localhost", 8080);
return 0;
}
架构师不仅要懂技术,还要了解业务,能根据业务的发展趋势提前规划好系统的升级和扩展方案。这可不是一件容易的事情,需要多年的技术积累和项目经验。
也许有人觉得,AI 虽然强大,但它缺乏对整体架构的宏观把控能力,无法根据业务的变化灵活调整系统架构。所以,架构师这个角色在未来会变得更加重要,所有程序员为了不被 AI 取代,都得朝着这个方向努力。
但这条路并不好走,成为架构师需要学习和掌握的知识太多了,从分布式系统、高并发处理到数据库优化、安全防护等等,每一个领域都需要深入研究。而且,即使努力成为了架构师,就能高枕无忧了吗?谁也说不准未来 AI 会不会发展到也能胜任架构师的工作。
四、让焦虑止于行动的脚步中:
面对这些不确定性,焦虑肯定是有的。
毕竟程序员这份工作,对很多人来说不仅仅是谋生的手段,更是热爱和梦想的寄托。我们曾经为写出一段高效的代码而兴奋不已,为解决一个棘手的 bug 而充满成就感。但现在,AI 的出现似乎在动摇这一切。
不过,焦虑归焦虑,我们也不能坐以待毙。首先,我们要认识到 AI 虽然强大,但它目前还无法完全取代人类程序员。它只是一种工具,能帮助我们提高工作效率,完成一些重复性、规律性的工作。我们可以利用 AI,把更多的时间和精力放在更有创造性、更需要人类智慧的工作上。
1·对于前端开发来说,即使 AI 能生成基础代码和设计,我们依然需要发挥自己的创意和审美,打造出独特、用户体验更好的界面。同时,深入学习和掌握 AI 工具,让它们成为我们工作的得力助手,而不是竞争对手。 2·后端开发也是一样,虽然 AI 能处理部分工作,但复杂的业务逻辑、系统的安全保障等等,还是需要我们程序员来把控。我们可以把 AI 看作是一个 “智能助手”,利用它来优化代码、提高系统性能,自己则专注于更核心的业务开发和系统架构的优化。
至于朝着架构师方向发展,这确实是一个不错的选择。我们可以制定学习计划,系统地学习各种技术知识,参与更多的项目实践,积累经验。同时,加强与同行的交流和学习,关注行业的最新动态,不断提升自己的综合能力。
五、该不该为之后焦虑不安?
AI 的发展虽然给程序员这个职业带来了巨大的挑战,但也带来了新的机遇。也许在不久的将来,我们的工作方式会发生很大的变化,但只要我们保持学习的热情和适应变化的能力,就一定能在这个 AI 时代找到属于自己的位置。
个人认为:
我们不用过分悲观,也不能盲目乐观,而是要脚踏实地,不断提升自己。相信只要我们努力,程序员这个职业依然会充满魅力,我们依然能在代码的世界里创造出属于自己的精彩!
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2025-04-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除编程程序员服务工作架构师AI 入侵编程界,此次 “大变革”下,程序员的焦虑与突围之路
最近这段时间,AI 的发展就像脱缰的野马,根本停不下来。想必大家也肯定有这样的疑问:在 AI 飞速发展的时代,程序员这个职业,到底会走向何方?这种焦虑,相信不少人都感同身受。
一、前端开发从 “代码匠人” 到 “AI 设计师”:
以前做前端开发,那真的是靠一行行代码 “搬砖”。就拿做一个简单的网页登录界面来说,得先用 HTML 搭建基本的结构,像这样:
代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>登录界面</title>
<style>
body {
font-family: Arial, sans-serif;
background-color: #f4f4f4;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
min-height: 100vh;
margin: 0;
}
.login-container {
background-color: white;
padding: 20px;
border-radius: 5px;
box-shadow: 0 0 5px rgba(0, 0, 0, 0.1);
width: 300px;
}
h2 {
text-align: center;
color: #333;
}
input[type="text"],
input[type="password"] {
width: 100%;
padding: 10px;
margin-bottom: 15px;
border: 1px solid #ccc;
border-radius: 3px;
}
button {
width: 100%;
padding: 10px;
background-color: #007bff;
color: white;
border: none;
border-radius: 3px;
cursor: pointer;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="login-container">
<h2>用户登录</h2>
<input type="text" placeholder="用户名">
<input type="password" placeholder="密码">
<button>登录</button>
</div>
</body>
</html>
然后用 CSS 给它加上好看的样式,让页面看起来舒服又美观;要是还想实现一些交互效果,比如点击登录按钮后验证账号密码,就得再用上 JavaScript!!!
代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制const loginButton = document.querySelector('button');
loginButton.addEventListener('click', function() {
const username = document.querySelector('input[type="text"]').value;
const password = document.querySelector('input[type="password"]').value;
if (username === 'admin' && password === '123456') {
alert('登录成功!');
} else {
alert('用户名或密码错误');
}
});
从搭建框架到细节打磨,每一步都得自己亲力亲为,遇到兼容性问题或者样式显示不对的时候,更是得反复调试,常常一弄就是好几个小时。但现在,AI 设计工具层出不穷。比如一些智能设计平台,只要输入简单的需求,像 “一个简约风格的电商网站首页,主色调为蓝色”,AI 就能在短短几分钟内生成 HTML 代码和对应的 CSS 样式,甚至还能自动适配不同的屏幕尺寸。
这不禁让我担忧,以后前端大大是不是就不需要再像现在这样苦哈哈地写代码了?会不会变成 “AI 设计师”,只需要告诉 AI 大致的设计思路和功能需求,然后在 AI 生成的基础上做一些优化和调整?
虽然目前 AI 生成的代码和设计还存在一些问题,比如逻辑不够严谨,复杂交互实现得不够完善,但它进步的速度实在太快了。要是真有一天,AI 能把大部分常规的前端工作都包揽了,那我们这些前端程序员该怎么办?难道真的只能转型去做更偏向创意和审核的工作?
二、后端开发变成“数据饲养员” :
后端开发一直以来都给人一种神秘又硬核的感觉,要处理数据库、服务器、接口等等复杂的东西。就拿开发一个简单的用户注册接口来说,得先定义实体类:
代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制#include <string>
class User {
private:
std::string username;
std::string password;
public:
// 构造函数
User(const std::string& username, const std::string& password)
: username(username), password(password) {}
// 获取用户名
std::string getUsername() const {
return username;
}
// 设置用户名
void setUsername(const std::string& username) {
this->username = username;
}
// 获取密码
std::string getPassword() const {
return password;
}
// 设置密码
void setPassword(const std::string& password) {
this->password = password;
}
};
接着创建控制器类来处理请求:
代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制#include <iostream>
#include <string>
#include <httplib.h>
#include <nlohmann/json.hpp>
// 定义 User 类
class User {
public:
std::string username;
std::string password;
};
// 从 JSON 数据解析 User 对象
void from_json(const nlohmann::json& j, User& user) {
j.at("username").get_to(user.username);
j.at("password").get_to(user.password);
}
// 模拟保存用户到数据库的操作
std::string registerUser(const User& user) {
std::cout << "收到注册请求,用户名:" << user.username << ",密码:" << user.password << std::endl;
return "注册成功";
}
int main() {
httplib::Server svr;
// 处理 POST 请求 /register
svr.Post("/register", [](const httplib::Request& req, httplib::Response& res) {
try {
// 解析 JSON 数据为 User 对象
auto json = nlohmann::json::parse(req.body);
User user = json.get<User>();
// 调用注册函数
std::string result = registerUser(user);
// 返回响应
res.set_content(result, "text/plain");
} catch (const std::exception& e) {
// 处理解析错误
res.status = 400;
res.set_content("无效的请求数据", "text/plain");
}
});
std::cout << "服务器启动,监听端口 8080..." << std::endl;
svr.listen("localhost", 8080);
return 0;
}
这里还要配置数据库连接、处理异常等等,每一个环节都不能出错,不然整个系统就可能出现问题。而现在,AI 在后端领域也开始崭露头角。一些 AI 工具可以根据业务需求自动生成数据库表结构和对应的 SQL 语句,还能对服务器的资源进行智能调度和优化。这就让我产生了一种危机感,以后后端开发的工作,会不会变成主要围绕着 AI 展开?我们不再需要花费大量时间去写复杂的业务逻辑代码,而是像饲养员一样,不断给 AI “投喂” 数据,让它学习和优化模型?
想象一下,以后的后端工作场景可能是这样的:每天上班,先收集业务数据,然后把数据按照 AI 的要求进行整理和标注,接着看着 AI 根据数据生成代码和优化方案,自己只需要在旁边监控和做一些简单的调整。虽然这样听起来好像轻松了不少,但总感觉失去了作为程序员最核心的 “写代码” 的乐趣,而且一旦离开了 AI,我们还能不能独立完成后端开发工作?
三、架构师:程序员的终极归宿?
在如今人工智能飞速发展的大背景下,有一种观点逐渐获得了更多人的认可,那就是:所有的程序员最终都得朝着架构师的方向发展,实现自身的 “进化”。
为什么会有这样的说法呢?我们先来了解一下架构师这个角色:
架构师在一个项目里,就如同军队里的总指挥一样,拥有着至关重要的地位。他们不能只局限于关注某一个局部的代码或者功能,而是要站在全局的高度,对整个系统的架构设计进行规划。这个规划涉及到很多方面,其中最重要的就是要保证系统具备良好的稳定性(即系统能够长时间稳定运行,不会频繁出现故障)、扩展性(当业务规模扩大或者需求发生变化时,系统能够方便地进行扩展和升级)以及性能(系统的运行速度、响应时间等方面表现良好)。
接下来,我们以设计一个大型电商系统的架构为例来具体说明:
在这样的系统中,会包含很多不同的功能模块,比如用户服务(负责处理与用户相关的操作,像用户注册、登录、信息管理等)、商品服务(管理商品的信息,包括商品的添加、修改、展示等)、订单服务(处理订单的生成、支付、配送等流程)。架构师的工作就是要考虑如何把这些不同的模块合理地拆分出来,让它们能够独立运行。
这样做的好处是,每个模块可以由不同的团队或者开发者进行开发、测试和维护,提高了开发的效率和灵活性。那么,这些独立运行的模块之间是如何进行通信和协作的呢?这时候,就可以采用微服务架构。微服务架构是一种将大型应用拆分成多个小型、独立的服务的架构模式。在这个架构中,每个服务都可以独立部署和运行,并且通过合适的方式与其他服务进行通信。
在使用微服务架构时,常常会用到一些框架来实现服务的注册与发现、负载均衡等功能。以 C++ 语言为例,虽然 C++ 没有像 Java 的 Spring Cloud 这样专门的一站式微服务框架,但也有一些库和工具可以实现类似的功能。
比如在服务注册与发现方面,我们可以使用一些网络库(如 cpp-httplib
等)来搭建一个简单的服务注册中心。通过这个注册中心,各个微服务在启动时可以将自己的信息(比如服务的名称、地址等)注册到中心里,其他服务在需要调用该服务时,可以从注册中心获取到相应的信息。下面简单展示服务注册的过程:
#include <iostream>
#include <string>
#include <unordered_map>
#include <mutex>
#include <httplib.h>
// 服务注册表
std::unordered_map<std::string, std::string> serviceRegistry;
std::mutex registryMutex;
// 注册服务
void registerService(const std::string& serviceName, const std::string& serviceUrl) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(registryMutex);
serviceRegistry[serviceName] = serviceUrl;
std::cout << "服务 " << serviceName << " 已注册到地址: " << serviceUrl << std::endl;
}
其中serviceRegistry
用于存储服务名称和对应的地址,registerService
函数实现了将服务信息注册到注册表的功能。而负载均衡呢,在 C++ 中可以通过一些算法来实现。比如简单的轮询算法,就是依次将请求分配给不同的服务实例;还有基于权重的负载均衡算法,可以根据每个服务实例的性能等因素设置不同的权重,然后按照权重来分配请求。
下面我们写一个简单的基于轮询的负载均衡:
代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制#include <iostream>
#include <vector>
// 假设这里存储了多个服务实例的地址
std::vector<std::string> serviceUrls = {
"http://server1:8080",
"http://server2:8080",
"http://server3:8080"
};
// 轮询的索引
int currentIndex = 0;
// 简单的轮询负载均衡函数
std::string getServiceUrlForRequest() {
std::string selectedUrl = serviceUrls[currentIndex];
currentIndex = (currentIndex + 1) % serviceUrls.size();
return selectedUrl;
}
从上面可以看成,serviceUrls
存储了多个服务实例的地址,getServiceUrlForRequest
函数实现了简单的轮询负载均衡,每次调用该函数都会返回一个服务实例的地址,并且更新轮询的索引。所以,架构师在设计系统架构时,需要综合考虑各种因素,并且合理地选择和使用工具和技术来实现系统的各个功能。在 AI 不断发展的今天,架构师的这种全局规划和系统设计的能力变得更加重要,这也是为什么说程序员可能最终都要 “进化” 成架构师的原因。因为只有具备了架构师的能力,才能在复杂的系统设计和开发中,更好地应对 AI 带来的挑战,充分发挥 AI 的优势,同时保证系统的稳定、可扩展和高性能。
#include <iostream>
#include <string>
#include <unordered_map>
#include <mutex>
#include <httplib.h>
// 服务注册表
std::unordered_map<std::string, std::string> serviceRegistry;
std::mutex registryMutex;
// 注册服务
void registerService(const std::string& serviceName, const std::string& serviceUrl) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(registryMutex);
serviceRegistry[serviceName] = serviceUrl;
std::cout << "服务 " << serviceName << " 已注册到地址: " << serviceUrl << std::endl;
}
// 获取服务地址
std::string getServiceUrl(const std::string& serviceName) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(registryMutex);
auto it = serviceRegistry.find(serviceName);
if (it != serviceRegistry.end()) {
return it->second;
}
return "";
}
int main() {
httplib::Server svr;
// 处理服务注册请求
svr.Post("/register", [](const httplib::Request& req, httplib::Response& res) {
auto serviceName = req.get_param_value("serviceName");
auto serviceUrl = req.get_param_value("serviceUrl");
if (!serviceName.empty() && !serviceUrl.empty()) {
registerService(serviceName, serviceUrl);
res.set_content("服务注册成功", "text/plain");
} else {
res.status = 400;
res.set_content("无效的请求参数", "text/plain");
}
});
// 处理服务发现请求
svr.Get("/discover", [](const httplib::Request& req, httplib::Response& res) {
auto serviceName = req.get_param_value("serviceName");
if (!serviceName.empty()) {
auto serviceUrl = getServiceUrl(serviceName);
if (!serviceUrl.empty()) {
res.set_content(serviceUrl, "text/plain");
} else {
res.status = 404;
res.set_content("未找到该服务", "text/plain");
}
} else {
res.status = 400;
res.set_content("无效的请求参数", "text/plain");
}
});
std::cout << "服务注册中心启动,监听端口 8080..." << std::endl;
svr.listen("localhost", 8080);
return 0;
}
架构师不仅要懂技术,还要了解业务,能根据业务的发展趋势提前规划好系统的升级和扩展方案。这可不是一件容易的事情,需要多年的技术积累和项目经验。
也许有人觉得,AI 虽然强大,但它缺乏对整体架构的宏观把控能力,无法根据业务的变化灵活调整系统架构。所以,架构师这个角色在未来会变得更加重要,所有程序员为了不被 AI 取代,都得朝着这个方向努力。
但这条路并不好走,成为架构师需要学习和掌握的知识太多了,从分布式系统、高并发处理到数据库优化、安全防护等等,每一个领域都需要深入研究。而且,即使努力成为了架构师,就能高枕无忧了吗?谁也说不准未来 AI 会不会发展到也能胜任架构师的工作。
四、让焦虑止于行动的脚步中:
面对这些不确定性,焦虑肯定是有的。
毕竟程序员这份工作,对很多人来说不仅仅是谋生的手段,更是热爱和梦想的寄托。我们曾经为写出一段高效的代码而兴奋不已,为解决一个棘手的 bug 而充满成就感。但现在,AI 的出现似乎在动摇这一切。
不过,焦虑归焦虑,我们也不能坐以待毙。首先,我们要认识到 AI 虽然强大,但它目前还无法完全取代人类程序员。它只是一种工具,能帮助我们提高工作效率,完成一些重复性、规律性的工作。我们可以利用 AI,把更多的时间和精力放在更有创造性、更需要人类智慧的工作上。
1·对于前端开发来说,即使 AI 能生成基础代码和设计,我们依然需要发挥自己的创意和审美,打造出独特、用户体验更好的界面。同时,深入学习和掌握 AI 工具,让它们成为我们工作的得力助手,而不是竞争对手。 2·后端开发也是一样,虽然 AI 能处理部分工作,但复杂的业务逻辑、系统的安全保障等等,还是需要我们程序员来把控。我们可以把 AI 看作是一个 “智能助手”,利用它来优化代码、提高系统性能,自己则专注于更核心的业务开发和系统架构的优化。
至于朝着架构师方向发展,这确实是一个不错的选择。我们可以制定学习计划,系统地学习各种技术知识,参与更多的项目实践,积累经验。同时,加强与同行的交流和学习,关注行业的最新动态,不断提升自己的综合能力。
五、该不该为之后焦虑不安?
AI 的发展虽然给程序员这个职业带来了巨大的挑战,但也带来了新的机遇。也许在不久的将来,我们的工作方式会发生很大的变化,但只要我们保持学习的热情和适应变化的能力,就一定能在这个 AI 时代找到属于自己的位置。
个人认为:
我们不用过分悲观,也不能盲目乐观,而是要脚踏实地,不断提升自己。相信只要我们努力,程序员这个职业依然会充满魅力,我们依然能在代码的世界里创造出属于自己的精彩!
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2025-04-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除编程程序员服务工作架构师本文标签: AI 入侵编程界,此次 “大变革”下,程序员的焦虑与突围之路
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