🔥 后端架构实战项目集（3个分级项目）¶

项目1：RESTful API服务（入门级，2周）¶

技术栈¶

Go(Gin/Echo) 或 Python(FastAPI) + PostgreSQL + Redis + Docker

核心实现¶

# FastAPI示例
from fastapi import FastAPI, Depends
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession

app = FastAPI()

@app.post("/users", response_model=UserResponse)
async def create_user(user: UserCreate, db: AsyncSession = Depends(get_db)):  # async def定义异步函数；用await调用
    db_user = User(**user.dict())
    db.add(db_user)
    await db.commit()  # await等待异步操作完成
    return db_user

@app.get("/users/{user_id}")
@cache(expire=300)  # Redis缓存
async def get_user(user_id: int, db: AsyncSession = Depends(get_db)):
    return await db.get(User, user_id)

交付物¶

• RESTful CRUD API(用户/文章/评论)
• JWT认证 + RBAC权限
• Redis缓存层
• Docker Compose(API+DB+Redis)
• Swagger文档 + 单元测试(覆盖率>80%)

项目2：微服务电商系统（进阶级，3周）¶

架构¶

API Gateway(Kong/Traefik) → 用户服务 + 商品服务 + 订单服务 + 支付服务
消息队列(Kafka/RabbitMQ)实现异步解耦

关键技术点¶

• 服务间通信: gRPC(内部) + REST(外部)
• 分布式事务: Saga模式(订单→扣库存→支付)
• 链路追踪: OpenTelemetry + Jaeger
• 配置管理: 环境变量 + ConfigMap

交付物¶

• 4个微服务(Go/Python)
• gRPC Proto定义
• Kafka异步消息处理
• Docker Compose + K8s Manifests
• 分布式追踪(Jaeger UI)

项目3：高并发LLM推理服务（高级，4周）¶

架构¶

客户端 → Nginx(负载均衡) → API Gateway(限流/认证)
→ 请求队列(Redis Stream) → GPU Worker(vLLM)
→ SSE流式响应 → 客户端

关键技术点¶

• vLLM/TensorRT-LLM部署LLM
• 流式输出(SSE/WebSocket)
• 动态批处理(Continuous Batching)
• 多模型路由(简单请求→小模型，复杂→大模型)
• K8s HPA按GPU利用率自动扩缩

交付物¶

• vLLM推理服务(支持多模型)
• FastAPI流式API(SSE)
• 请求队列+优先级调度
• Prometheus+Grafana监控(QPS/延迟/GPU利用率)
• K8s部署+HPA配置
• 压测报告(locust)

最后更新：2026年2月