DDD 中的CQRS（命令查询职责分离）架构模型有哪些？

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命令/查询分离(CQS)

1988 年，Bertrand Meyer 在面向对象的软件设计一书中设计了 CQS 原则。简单来说，这个原则是说程序应当要么修改系统（Command），要么返回查询结果(Query)，软件中应当保持命令与查询的分离。

尽管 Martin Fowler 在他 2005 年的博客文章中也提到，这种分离并非总是可能的，一个很好的例子是返回一个刚插入的记录的 id。首先，你要把记录持久化（Command），其次，你要获得它新分配的 id（Query）。

CQRS 架构

CQRS 建议将应用程序层分为两个方面，即命令端（Command）和查询端（Query）。

查询端负责优化读取数据。从持久化获取数据，然后将它们映射到展现层表单，这些表单通常被标识为数据传输对象（DTO）。

命令端关注优化写入数据。命令执行各种用例，修改实体状态并将其持久化。

通过分离读写操作，我们提高了性能，并在系统中支持关注点分离原则。

本文介绍 3 种主要的 CQRS 架构实现。

一、单数据库 CQRS

单一数据库CQRS 模式没有正式名称，Mattew Renze 在他的课程Clean Architecture 中将其命名为单一数据库 CQRS，我也选择这个命名。

单数据库CQRS

顾名思义，双方都在和一个数据库对话。Command 在域中执行用例，从而修改实体的状态，然后通过 ORM 如 Entity Framework Core 或 Hibernate 将实体保存到数据库中。

Query 直接通过数据访问层执行，数据访问层要么是使用各种 ORM，要么通过存储过程。

二、双数据库 CQRS

在“双数据库”方式中，我们需要两个数据库，一个用于写操作，一个用于读操作。命令端使用针对写操作优化的数据库。查询端使用针对读取操作优化的数据库。

双数据库CQRS

命令每改变一个状态，修改后的数据就必须从写数据库推送到读数据库中，或者作为一个跨两个数据库的分布式事务，或者使用最终一致性模型。

这种架构给软件的查询端带来了数量级的性能提升，这是有利的，因为一般系统在读数据上花费的时间一般比写数据要更多。

三、事件源 (Event source) CQRS

最后一种是最复杂的 CQRS 架构。与前面两种方式相比，事件源存储数据的思路完全不同。

在事件源方法中，我们并不只存储实体的当前状态，而且将实体发生的每一个状态作为快照来存储。实体并不是以标准化数据的形式保存，而是通过事件的时间戳来保存它们的变更。

事件源CQRS

事件源带有以下好处：

但在另一方面，这种方式实现很复杂，如果你不能从其中受益，那么用这个模式可能适得其反。

小结

CQRS 真正的威力在于可以对写和读操作进行不同的优化。但在另一方面，系统会变得更加复杂，命令端和查询端代码不完全一致。并且由于存在多个数据库，管理更复杂，需要更繁琐的 ORM 映射。

文中链接：

clean architecture https://www.pluralsight.com/courses/clean-architecture-patterns-practices-principles
Command-query separation https://en.wikipedia.org/wiki/Command%E2%80%93query_separation
Martin Fowler’s 谈 CQS https://martinfowler.com/bliki/CommandQuerySeparation.html
分离点关注1 https://en.wikipedia.org/wiki/Separation_of_concerns
分离点关注2 https://www.goodreads.com/quotes/tag/separation-of-concerns
最终一致性 https://theacetechnologist.com/post/eventually-consistent-architecture-pattern/

英文原文：

https://levelup.gitconnected.com/3-cqrs-architectures-that-every-software-architect-should-know-a7f69aae8b6c

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