Häufige Fehler in der Backend-Architektur, die Teams mit Fokus auf das Frontend in React behindern
Erklärt fünf häufige Fehler im Backend-Design in React-basierten Projekten – von Fehlern bei der Nutzung des API-Paradigmas bis hin zu instabilen Deployments – sowie die architektonischen Lösungen für eine zuverlässige Produktionsumgebung.
Als React-Entwickler sind Sie wahrscheinlich daran gewöhnt, ansprechende, responsive Benutzeroberflächen zu erstellen. Sie kennen sich mit koncurrentem Rendering, Server Components sowie komplexen State-Management-Mustern aus. Doch wenn das Gespräch auf Backend-Systeme kommt, arbeiten viele frontendorientierte Entwickler immer noch auf dem Niveau von Hobby-Projekten. Grundlegende Express-Middleware, direkte MongoDB-Abfragen sowie Deployment-Plattformen, die die Infrastruktur abstrahieren, sind dabei gängige Standards. Alles läuft problemlos auf localhost, und auch im Staging-Umfeld sieht alles in Ordnung aus. Doch sobald echter Produktivverkehr eintrifft, treten die Schwächen schnell zutage.
Ein Backend ist nicht einfach nur ein Service, der JSON an das Frontend übermittelt. Es handelt sich um ein System, das für die Verwaltung von Konkurrenzen, dem Wiederherstellen nach Fehlern, der Latenzzeit sowie der Skalierbarkeit zuständig ist. In diesem Artikel werden fünf häufige Fehler im Backend untersucht, die in React-basierten Projekten nach dem Einstieg in die Produktion auftreten, zusammen mit den notwendigen architektonischen Änderungen zur Behebung dieser Fehler.
Fehler Nr. 1: Allein auf Express Middleware angewiesen zu sein, ohne die API-Paradigmen zu verstehen
Eine gängige Backend-Einrichtung für React-Entwickler ist eine Express-Anwendung, die mit einer Reihe von app.use()-Aufrufen verbunden wird. Man konfiguriert cors, body-parser und morgan, fügt einige Route-Handler hinzu und gibt JSON zurück. Dieses Vorgehen wirkt vertraut, da es die gleichen JavaScript-Muster widerspiegelt, die man bereits im Frontend verwendet. Das Problem ist jedoch, dass dieser Ansatz eine grundlegendere Frage überspringt: Welches API-Paradigma eignet sich tatsächlich für die bereitgestellten Daten?
Das Stapeln von Middleware, ohne zunächst die Struktur des Datenvertrags zu berücksichtigen, führt in der Regel zu starren Endpunkten, die übermäßig große JSON-Datenmengen an mobile Clients übertragen. Dadurch erhält man beispielsweise /api/user/123, das das Benutzerprofil zusammen mit seinen Bestellungen, Adressen, Präferenzen und Aktivitätshistorie zurückgibt – alles nur, weil einst ein Bildschirm das vollständige Bild benötigte. Ab diesem Zeitpunkt zahlt jeder Nutzer dieses Endpunkts den Preis für diesen einen Anwendungsfall.
Die tiefgreifende technische Lösung
Es ist unerlässlich, die Vor- und Nachteile von REST, GraphQL und gRPC zu verstehen und für jeden Anwendungsfall bewusst das Richtige auszuwählen.
REST ist einfach zu verstehen und funktioniert gut mit Caching, neigt aber dazu, zu viel Daten herunterzuladen. Was auch immer der Endpunkt zurückgibt, wird von Ihrer React-Komponente empfangen – selbst wenn nur ein paar Felder tatsächlich benötigt werden. Bei langsameren Mobilverbindungen führt dieses zusätzliche Datenvolumen zu langsamerem Rendering und kann Nutzer abschrecken.
GraphQL begegnet dem Problem des Überladens, indem der Client genau angeben kann, welche Felder er benötigt. Der Trade-off besteht jedoch in einem Problem auf der Backend-Seite, dem sogenannten N+1-Abfragen-Problem. Angenommen, ein Resolver lädt eine Liste von Benutzern herunter und sendet anschließend für jeden Benutzer eine separate Abfrage, um deren Bestellungen abzurufen – eine einzige eingehende Anfrage führt somit zu hundert Wechselbesuchen in der Datenbank. Ohne Hilfsmittel wie DataLoader oder Batching auf Feldebene wird ein GraphQL-Server unter echtem Traffic zusammenbrechen.
gRPC stützt sich auf Protocol Buffers statt auf JSON, wodurch binäre Datenpakete entstehen, die etwa zehn Mal kleiner sind und deutlich schneller zu verarbeiten sind. Er ist nicht für Browser-basierte APIs konzipiert – Browser können HTTP/2-Trailer ohne einen Proxy vorne nicht nativ verarbeiten –, eignet sich aber hervorragend für den internen Datenverkehr zwischen Diensten. Wenn ein Node.js-Gateway beispielsweise mit einem auf Python basierenden Analysedienst oder einem auf Go basierenden Authentifizierungsdienst kommunizieren muss, ist gRPC mit Protocol Buffers in Bezug auf die Effizienz im internen Netzwerk bei weitem besser als REST über JSON.
Was stattdessen zu tun ist
Für eine öffentlich zugängliche API, die einen React-Frontend versorgt, funktioniert in der Regel eine gemischte Strategie am besten. Verwenden Sie REST für einfache CRUD-Operationen, bei denen das Caching wichtig ist. Wählen Sie GraphQL, wenn die Datenanforderungen tief verschachtelt und komplex sind, kombinieren Sie es jedoch mit DataLoader, damit Datenbankaufrufe gebündelt und dupliziert vermieden werden. Reservieren Sie gRPC für die interne Kommunikation zwischen Diensten hinter Ihrem Gateway.
Unten finden Sie ein Beispiel für einen GraphQL-Resolver, der Anfragen mithilfe von DataLoader bündelt:
// userLoader.js
const DataLoader = require('dataloader');
const batchUsers = async (ids) => {
// Single query for all IDs
const users = await db.user.findMany({
where: { id: { in: ids } }
});
// Return in the same order as the keys
const userMap = new Map(users.map(u => [u.id, u]));
return ids.map(id => userMap.get(id) || null);
};
const userLoader = new DataLoader(batchUsers);
// Resolver
const resolvers = {
Order: {
user: (parent) => userLoader.load(parent.userId),
}
};
Verzichten Sie auf diesen Loader – dann bedeutet die Verarbeitung von hundert Bestellungen den Auslösen von hundert separaten SELECT-Anfragen. Fügen Sie ihn hinzu, dann werden diese zu einer einzigen SELECT ... WHERE id IN (...)-Anfrage zusammengefasst. Das ist der Unterschied zwischen einer 50-Millisekunden-Antwortzeit und einer Anfrage, die nach drei Sekunden abbricht.
Fehler Nr. 2: Direkter Zugriff auf die Datenbank bei jeder Leseanfrage
Wenn jedes Seitenaufrufen eine neue Datenbankabfrage auslöst, handelt es sich dabei eigentlich nicht um eine Architektur – sondern nur um einen einfachen Datenfluss. Datenbanken wie MongoDB und PostgreSQL sind schnell, aber nicht unbegrenzt. Unter konkurrierender Last erschöpfen sich die Verbindungs-Pools, die Abfragen stapeln sich in einer Warteschlange, und Reaktionszeiten, die einst 20 Millisekunden betrugen, können auf bis zu 5 Sekunden ansteigen.
Es ist üblich, dass React-Entwickler die Datenbank so behandeln, als wäre sie nur ein weiteres in-Memory-JavaScript-Objekt. Eine Mongoose-Abfrage oder ein Prisma-Aufruf gelangen direkt zum Route-Handler, das Ergebnis wird zurückgegeben – und das war’s. Das funktioniert gut, solange das Produkt noch keine echten Nutzer hat. Ab diesem Punkt erreicht die CPU-Nutzung der Datenbank ihren Höchstwert, der Latenzverlauf Ihrer API sieht aus wie ein steiler Abgrund, und die Nutzer starren auf Ladeindikatoren, die sich nie auflösen.
Die tiefgreifende technische Lösung
Die Lösung besteht darin, eine Caching-Schicht hinzuzufügen und wirklich zu verstehen, wie sie funktioniert, anstatt sie blind anzubringen. Redis ist nicht einfach nur „eine schnelle Datenbank“ – betrachten Sie es als Puffer, der strategisch zwischen Ihrer Anwendung und dem Datenstore platziert wird, der die Daten tatsächlich speichert.
Fangen Sie mit dem Cache-Aside-Muster an. Wenn eine Anfrage eintrifft, suchen Sie zunächst in Redis nach ihr. Wenn der Wert vorhanden ist und noch nicht abgelaufen ist, geben Sie ihn sofort zurück, ohne zur Datenbank greifen zu müssen. Wenn er fehlt, handelt es sich um einen Cache-Miss: Führen Sie eine Abfrage in der primären Datenbank durch, schreiben Sie das Ergebnis mit einer Gültigkeitsdauer in Redis und geben Sie es anschließend zurück. Jede nachfolgende Anfrage nach denselben Daten wird innerhalb von weniger als einer Millisekunde aus dem Speicher bereitgestellt.
Wenn es richtig umgesetzt wird, kann dieses Muster die Datenbanklast bei stark lesungsintensiven Arbeitslasten um bis zu 90 Prozent verringern. Der Haken ist jedoch, dass es Disziplin erfordert: Man muss die im Cache gespeicherten Einträge stets ungültig machen oder aktualisieren, sobald sich die zugrunde liegenden Datensätze ändern – andernfalls erhalten die Benutzer veraltete Daten angezeigt.
So sieht dieses Muster in Code aus:
// cache.js
const Redis = require('ioredis');
const redis = new Redis(process.env.REDIS_URL);
async function getCachedOrFetch(key, fetchFn, ttlSeconds = 300) {
// 1. Check cache
const cached = await redis.get(key);
if (cached) {
return JSON.parse(cached);
}
// 2. Cache miss: fetch from database
const data = await fetchFn();
// 3. Store in Redis with TTL
await redis.setex(key, ttlSeconds, JSON.stringify(data));
return data;
}
// Route handler
app.get('/api/products/:id', async (req, res) => {
const { id } = req.params;
const product = await getCachedOrFetch(
`product:${id}`,
() => db.product.findById(id), // Only runs on cache miss
600 // 10 minutes
);
if (!product) return res.status(404).json({ error: 'Not found' });
res.json(product);
});
Und hier ist der Schritt zur Ungültigmachung, der jedes Mal ausgeführt wird, wenn ein Produktdatensatz aktualisiert wird:
async function updateProduct(id, updates) {
const updated = await db.product.update(id, updates);
await redis.del(`product:${id}`); // Invalidate
return updated;
}
Es gibt auch eine modellierende Entscheidung, die bewusst getroffen werden sollte: zu erkennen, wann PostgreSQL eine bessere Wahl ist als MongoDB. Wenn Ihre React-Voransicht Dashboards mit vielen Verknüpfungen, Aggregationen und Zeitreihenaufschlüsselungen darstellen muss, wird eine ordnungsgemäß indizierte PostgreSQL-Installation immer besser abschneiden als MongoDB. MongoDB eignet sich hervorragend für datenbankartige Daten ohne viele Beziehungen. PostgreSQL ist die bessere Wahl, sobald Ihre Daten eine echte Struktur aufweisen und Ihre Abfragen von JOIN-Operationen abhängen.
Fehler Nr. 3: Synchrone Monolithen entwickeln
Stellen Sie sich vor, ein Benutzer lädt ein Hochauflösungsfoto über Ihre React-App hoch. Ihr Express-Server nimmt die Datei entgegen, passt sie in fünf verschiedene Größen an, komprimiert jede Version, speichert sie alle auf S3, aktualisiert die Datenbankzeile – und erst nach Abschluss all dieser Schritte sendet er ein 200 OK zurück. Der Benutzer muss zwölf Sekunden lang auf einen Ladeindikator warten. Falls der Größenanpassungsschritt unterwegs fehlschlägt, scheitert die gesamte Anfrage und der Benutzer muss die Datei erneut hochladen.
Das ist ein synchroner Monolith im Einsatz: Der Anfrageraum bleibt blockiert, bis jede Arbeitsschritt abgeschlossen ist. Wenn der Datenverkehr zunimmt, gehen Ihren Server die verfügbaren Threads aus, die Warteschlange der ausstehenden Antworten wächst und die gesamte Anwendung beginnt, eingefroren zu wirken.
Die tiefgreifende technische Lösung
Was Sie hier benötigen, ist eine ereignisgesteuerte Architektur, die auf Nachrichtenwarten basiert. Es gibt keinen Grund dafür, dass die Frontend-Plattform darauf wartet, dass Arbeiten erledigt werden, die vor dem Senden einer Antwort nicht notwendig sind.
Sobald das Bild ankommt, sollte Ihre Backend-Plattform die Rohdatei in eine temporäre Speicherstelle schreiben, eine Nachricht in die Warteschlange einfügen und umgehend mit einem 202 Accepted-Antwortcode zusammen mit einer Job-ID reagieren. Die Frontend-Plattform erhält diesen 202-Antwortcode sofort und prüft anschließend entweder regelmäßig oder abonniert über WebSocket, wann die Aufgabe abgeschlossen ist. Ein separater Worker-Dienst holt die Nachricht aus der Warteschlange, führt die eigentlichen aufwendigen Arbeiten aus und aktualisiert die Datenbank, sobald diese abgeschlossen sind.
Falls ein Worker während der Ausführung eines Jobs abstürzt, versucht die Warteschlange diesen Vorgang automatisch erneut. Wenn sich die Warteschlange ansammelt, reicht es aus, weitere Worker hinzuzufügen – unabhängig von den API-Servern. Das Ergebnis ist, dass die Frontend-Anwendung weiterhin reaktiv bleibt und das Backend unter Belastung widerstandsfähig ist.
Hier ist derselbe Ablauf mit BullMQ und Redis implementiert:
// api.js — The HTTP layer
const { Queue } = require('bullmq');
const imageQueue = new Queue('image-processing', { connection: redis });
app.post('/api/upload', upload.single('image'), async (req, res) => {
const job = await imageQueue.add('process-image', {
filePath: req.file.path,
userId: req.user.id,
}, {
attempts: 3,
backoff: { type: 'exponential', delay: 2000 }
});
// Return immediately. Work happens elsewhere.
res.status(202).json({ jobId: job.id, status: 'processing' });
});
// worker.js - The background processor
const { Worker } = require('bullmq');
const sharp = require('sharp');
const imageWorker = new Worker('image-processing', async (job) => {
const { filePath, userId } = job.data;
// Heavy work happens here, not in the API thread
const sizes = [1200, 800, 400, 200];
const uploads = sizes.map(async (size) => {
const buffer = await sharp(filePath)
.resize(size)
.jpeg({ quality: 85 })
.toBuffer();
return s3.upload({
Bucket: 'my-bucket',
Key: `users/${userId}/image-${size}.jpg`,
Body: buffer,
}).promise();
});
await Promise.all(uploads);
await db.user.update(userId, { imageProcessed: true });
// Notify frontend via WebSocket or push notification
await notifyUser(userId, { type: 'IMAGE_READY' });
}, { connection: redis, concurrency: 5 });
Die einzige Aufgabe der API-Schicht besteht darin, HTTP-Anfragen zu verarbeiten; die einzige Aufgabe der Worker-Schicht besteht darin, CPU-Ressourcen zu nutzen. Beide skalieren auf unterschiedlichen Ebenen. Zehntausend Uploads könnten bedeuten, dass zehn API-Instanzen zusammen mit fünfzig Worker-Prozessen laufen. Genau diese Trennung ist typisch für eine echte Architektur.
Fehler Nr. 4: Annahme, das Backend sei nur mehr JavaScript
Wenn Ihre React-Anwendung einen 500-Fehler auslöst, ist der natürliche Reflex, diesen abzufangen, eine Benachrichtigung anzuzeigen und das Problem an die Person zu übergeben, die für den Backend-Bereich zuständig ist. In den meisten echten Systemen sind jedoch Frontend und Backend nicht klar durch die verwendete Programmiersprache voneinander getrennt. Die API-Gateway, mit der Sie kommunizieren, läuft möglicherweise unter Node.js, während die Kerngeschäftslogik in einem Java-Dienst gespeichert ist, die Authentifizierung über Go abgewickelt wird und der Empfehlungsmotor in Python geschrieben ist.
Falls Sie einen Java-Stacktrace nicht entschlüsseln oder ein Go-Panic nicht verstehen können, fahren Sie im Grunde mit einem Auge zu. Sie werden stundenlang warten müssen, bis Ihnen jemand sagt, dass die eigentliche Ursache ein erschöpfter Datenbankverbindungspool war – etwas, das Sie selbst in wenigen Minuten durch das Lesen der Protokolle hätten erkennen können.
Die tiefgreifende technische Lösung
Lernen Sie, Protokolle von Systemen in Sprachen zu lesen, die Sie nicht unbedingt beherrschen. Es ist nicht notwendig, sich in der Syntax von Java oder Go fließend auszudrücken; wichtig ist vielmehr, die typischen Fehlermuster dieser Sprachen zu erkennen.
Ein Java-Stacktrace erzählt seine Geschichte von unten nach oben – die eigentliche Ursache befindet sich in der Regel ganz oben, beispielsweise als NullPointerException, ConnectionPoolTimeoutException oder HeapSpaceError. Wenn Sie Caused by: java.sql.SQLException: Connection pool exhausted erkennen, wissen Sie sofort, dass die Datenbank durch gleichzeitige Anfragen überlastet ist. Die Lösung liegt keineswegs in der Java-Schicht – sie befindet sich in der Konfiguration des Verbindungs-Pools oder in der Optimierung der zugrunde liegenden Abfragen.
Paniken in Go sind in der Regel direkter. Sie nennen die genaue Goroutine, das Datei- und Zeilennummer, an der etwas schiefgelaufen ist. Eine Meldung wie panic: runtime error: invalid memory address or nil pointer dereference bedeutet, dass eine Struktur verwendet wurde, bevor sie initialisiert wurde.
Wenn Sie ein Problem vom Frontend aus zurückverfolgen möchten, sollten Sie auf Folgendes achten:
- Ausgebrannte Datenbankverbindungen: Suchen Sie in den Logs nach
timeout,pool,connection refusedodertoo many clients. Dies weist in der Regel darauf hin, dass auf der Backend-Seite ein besseres Connection-Pooling benötigt wird oder dass Lese-Replicas hinzugefügt werden müssen. - Gedächtnisüberlastung: Suchen Sie in den Container-Logs nach Einträgen wie
HeapSpace,OOModerKilled. Lösungen beinhalten in der Regel die Optimierung von Abfragen, das Hinzufügen von Paginierung oder das Anheben der Speichergrenzen des Containers.
JSON parse error oder cannot serialize. Das bedeutet in den meisten Fällen, dass die Struktur der vom Frontend gesendeten Daten nicht mehr mit dem übereinstimmt, was das Backend erwartet.Falls Ihre Organisation eine zentrale Logging-Plattform wie Datadog, Splunk oder den ELK-Stack verwendet, investieren Sie Zeit in das Erlernen der richtigen Abfragen. Vergleichen Sie den Zeitstempel eines Frontend-Fehlers mit den Backend-Log-Einträgen zum gleichen Zeitpunkt und verfolgen Sie die Request-ID, während sie zwischen den Diensten weitergeleitet wird. Ein Frontend-Entwickler, der in der Lage ist, eine einzelne Anfrage durch den gesamten Stack nachzuvollziehen, ist derjenige, der letztendlich die eigentliche Lösung umsetzt, anstatt nur ein Ticket zu erstellen.
Fehler Nr. 5: Bereitstellung auf der Grundlage von „Es hat lokal einwandfrei funktioniert“
Plattformen wie Heroku und Vercel haben jahrelang die Infrastrukturprobleme vor Entwicklern verborgen. Man lud seinen Code hoch und er lief einfach. Das ist großartig für das Prototyping und das Erlernen der Grundlagen, doch es hinterlässt eine echte Lücke im Verständnis dafür, wie Produktivsysteme tatsächlich funktionieren. Wenn etwas fehlschlug, hatte man keinerlei Einblick in das Betriebssystem, die Netzwerkschicht oder in die Orchestrierung der Container – und das Nachstellen des Fehlers lokal war hoffnungslos, weil die lokale Einrichtung überhaupt nicht wie die Produktivumgebung aussah.
Die tiefgreifende technische Lösung
Investieren Sie Zeit in Docker, Kubernetes und CI/CD – nicht in dem Umfang wie ein spezialisierter Infrastrukturingenieur, aber ausreichend, um wie ein Architekt zu denken. Sie sollten wissen, was mit Ihrem Code unmittelbar nach dem Hochladen tatsächlich passiert.
Der Wert von Docker liegt in der Wiederholbarkeit: Ein Dockerfile legt genau fest, welches Betriebssystem, Abhängigkeiten und Laufzeitumgebung Ihre Anwendung benötigt, um korrekt zu laufen. Die Verwendung eines mehrstufigen Builds sorgt dafür, dass das endgültige Produktionsbild kompakt und sicherer bleibt, da es die zum Erstellen der Anwendung benötigten Tools von denen trennt, die tatsächlich zum Ausführen erforderlich sind.
Unten finden Sie ein Beispiel für ein produktionsreifes, mehrstufiges Dockerfile für einen Node.js-Backend:
# Stage 1: Build
FROM node:20-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production && npm cache clean --force
COPY . .
RUN npm run build
# Stage 2: Production
FROM node:20-alpine
WORKDIR /app
ENV NODE_ENV=production
# Create non-root user for security
RUN addgroup -g 1001 -S nodejs && adduser -S nodejs -u 1001
USER nodejs
# Copy only necessary files from builder
COPY --from=builder --chown=nodejs:nodejs /app/dist ./dist
COPY --from=builder --chown=nodejs:nodejs /app/node_modules ./node_modules
COPY --from=builder --chown=nodejs:nodejs /app/package.json ./
EXPOSE 3000
CMD ["node", "dist/main.js"]
Das resultierende Image bleibt unter 150 MB, da TypeScript-Kompilatoren, Build-Tools sowie Quellkarten weggelassen werden. Es läuft unter einem Nicht-Root-Benutzer und enthält ausschließlich das, was tatsächlich für die Ausführung benötigt wird.
Kubernetes übernimmt die Verwaltung dieser Container in großem Maßstab. Eine Deployment-Ressource legt fest, wie viele Kopien Ihrer API gleichzeitig laufen sollen. Ein Service kümmert sich um das Lastverteilungstrafik zwischen diesen Kopien. Ein HorizontalPodAutoscaler fügt automatisch weitere Pods hinzu, sobald die CPU-Nutzung beispielsweise 70 Prozent überschreitet, und reduziert sie wieder, wenn die Nachfrage nachlässt.
So sieht diese Konfiguration in der Praxis aus:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: api-backend
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: api-backend
template:
metadata:
labels:
app: api-backend
spec:
containers:
- name: api
image: my-registry/api:latest
ports:
- containerPort: 3000
env:
- name: DATABASE_URL
valueFrom:
secretKeyRef:
name: db-secret
key: url
resources:
requests:
memory: "256Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "512Mi"
cpu: "500m"
---
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: api-backend-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: api-backend
minReplicas: 3
maxReplicas: 20
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
Wenn die Trafficmenge ansteigt, startet Kubernetes automatisch weitere Pods; wenn sie wieder abnimmt, stoppt er diese wieder. Ihre API bricht unter der Last nicht zusammen – sie skaliert sich entsprechend an.
Zweck eines CI/CD-Pipelines ist es zu gewährleisten, dass genau das, was man vor dem Merge überprüft hat, auch tatsächlich in der Produktion ausgeführt wird. Ein gut konstruiertes Pipeline führt automatisierte Tests auf Ebene der Einheiten und Integrationen durch, führt Sicherheitsscans durch und erstellt anschließend das Containerbild – alles, bevor irgendetwas dem Live-Traffic ausgesetzt wird. Ein Fehler in einer dieser Phasen stoppt die Veröffentlichung sofort – das ist der Mechanismus, der verhindert, dass fehlerhafte Änderungen jemals echten Benutzern zugänglich werden.
Fazit
Von einem Frontend-Entwickler zu einem Full-Stack-Engineer zu werden bedeutet nicht, nur neue Syntaxen zu erlernen oder einfach Node.js anstelle von React zu verwenden. Es geht darum, zu verstehen, wie Daten tatsächlich innerhalb eines Systems fließen – wie sie gespeichert werden, wie sie asynchron verarbeitet werden und wie sie bereitgestellt sowie skaliert werden.
Der Backend-Teil ist kein undurchsichtiger Dienst, der einfach JSON zurückgibt. Es handelt sich um ein verteiltes System voller Einschränkungen, Fehlermöglichkeiten sowie Bereiche, in denen die Leistung gewonnen oder verloren gehen kann. Sobald man API-Paradigmen, Caching-Strategien, Nachrichtenwarten, das Debuggen in mehreren Sprachen sowie die Container-Orchestrierung versteht, hört man auf, Demos zu erstellen, und beginnt stattdessen Systeme zu bauen, die mit echten Nutzern, hohem Traffic und tatsächlichen Fehlern umgehen können.
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