图片来自：https://undraw.co/ 以下是本文将要讨论的模式： 断路器 命令和查询职责分离（CQRS） 事件源 挎斗 BFF（Backend-for-Frontend） Strangler...命令和查询职责分离（CQRS） 对于涉及数据存储的现代应用程序来说，CQRS 是一种非常有用的模式，其基本原则是将数据存储中的读（查询）和写 / 更新（命令）操作分开。...假设你正在构建一个应用程序，它需要你将数据存储在 MySQL/PostgreSQL 等数据库中。...众所周知，在将数据写入数据存储时，一个操作需要几个步骤——比如验证、建模和持久化——因此，典型的写 / 更新操作要比简单的读操作花费更长的时间。...事件源 事件源是一种有趣的设计模式，它将一系列域事件存储为日志，日志的聚合视图提供应用程序的当前状态。
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。...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。...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。 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。...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： 事件存储包括完整的审计跟踪，可以在需要严格监管的场景中派上用场。
通过在read数据库中存储物化视图，应用程序可以在查询时避免复杂的连接。 问题和注意事项 实施这一模式的一些挑战包括: 复杂性。CQRS的基本思想很简单。...与其他系统的集成，特别是与事件源的结合，其中一个子系统的时间故障不应该影响其他子系统的可用性。 这种模式不推荐在什么时候使用当: 域或业务规则很简单。...基于cqrs的系统使用独立的读和写数据模型，每个模型都根据相关任务进行定制，通常位于物理上独立的存储中。当与事件源模式一起使用时，事件的存储是写模型，并且是正式的信息源。...基于cqrs的系统的读取模型提供数据的物化视图，通常为高度非规范化视图。这些视图是根据应用程序的接口和显示需求定制的，这有助于最大化显示和查询性能。...因为事件存储是正式的信息源，所以可以删除物化视图并重播所有过去的事件，从而在系统发展时或读取模型必须更改时创建当前状态的新表示。物化视图实际上是数据的持久只读缓存。
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。...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。 ?...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。 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。...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： 事件存储包括完整的审计跟踪，可以在需要严格监管的场景中派上用场。
在本集中，我们将会向你介绍使用事件的时候遇到了一个新的问题，就是怎么样通过原子方式更新聚合和发布事件。然后会展示如何使用事件源来解决这个问题，事件源是一种以事件为中心的业务逻辑设计和持久化的方法。...不是将每个订单作为一行存储在ORDERS表中，而是将每个订单聚合作为一系列的事件，比如订单已创建，订单已批准，订单已发货等持久化到EVENTS表中。...图4显示了这些事件如何存储在基于SQL的事件数据库（event store）中。 ?...例如，您可以在RDBMS中持久化事件。一种简单的，但性能略低的方式来发布事件，然后订阅者轮询事件的EVENTS表。...更好的方法是使用事件源，这是一种以事件为中心的方法来处理业务逻辑设计和持久化。 微服务架构中的另一个挑战是查询。查询通常需要join由多个服务拥有的数据。
事件源不是在现场修改应用程序的状态，而是将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中，并将状态更改建模为对日志中事件的响应。我们之前曾写过有关事件源，Apache Kafka及其相关性的文章。...在本文中，我将进一步探讨这些想法，并展示流处理（尤其是Kafka Streams）如何帮助将事件源和CQRS付诸实践。 让我们举个例子。...到目前为止，我已经对事件源和CQRS进行了介绍，并描述了Kafka如何自然地将这些应用程序架构模式付诸实践。但是，流处理在何处以及如何进入画面？...例如，这是一个使用Kafka Streams进行字数统计的代码片段；您可以在Confluent示例github存储库中访问整个程序的代码。...处理应用程序的非停机升级的传统模型（依赖于外部数据库来确定其应用程序状态）相当复杂。无需停机升级就不需要同时运行新版本和旧版本的应用程序。
例如，虽然关系数据库可能用于事务命令操作，但非规范化视图存储甚至全文搜索引擎都可以提供查询服务。 可维护性： 实施良好的 CQRS 模式简化了代码库。...Axon 框架是一种有助于使用 Spring 实现 CQRS 和事件溯源的流行框架。 对于 Axon，事件在命令处理后发布。这些事件可以被持久化，然后用于重新创建聚合的状态。...这种方法允许您重建过去的状态，并且与 CQRS 结合使用时特别有利。 事件溯源的本质 事件溯源是关于持久化域事件而不是状态本身。这些事件捕获状态转换。通过重放它们，可以重建聚合的当前状态。...将事件溯源与 CQRS 集成 CQRS 和事件溯源通过以下方式相互补充： 解耦： 正如命令和查询在 CQRS 中解耦一样，通过事件源，事件（表示状态更改）与实际状态解耦。这促进了松散耦合的架构。...使用 Spring 和 Axon 框架实现 如前所述，Axon 框架提供了一种在 Spring 应用程序中实现 CQRS 和事件源的无缝方法： 聚合和事件处理： 在 Axon 中，聚合负责命令处理和事件生成
在设计微服务架构时，我们遵循了"服务独享数据库模式"。微服务是单体应用模块分解而成的独立服务。 如此一来，现在这些数据库就可以是混合持久化。...但在微服务架构中，当我们使用“混合持久化”时，这意味着每个微服务都有不同的数据库，包括关系型数据库和 NoSQL 数据库，我们应该制定一个策略，在进行用户交互时管理好这些数据。...事件源模式 我们已经学习了 CQRS 模式，该模式主要是与事件源模式一起使用。当搭配使用 CQRS 与事件源模式时，主要的理念是将事件存储到写数据库中，这将是作为真相来源的事件数据库。...之后，CQRS 设计模式的读数据库通过非规范化表提供数据的物化视图。当然，这个物化视图的读数据库消费了来自写数据库的事件，并将它们转换为非规范化的视图。 事件源模式改变了数据保存至数据库的操作。...架构设计——CQRS、事件源、最终一致性、物化视图 我们将在电子商务应用的架构中应用 CQRS、事件源、最终一致性、物化视图。
事件源会引入很多问题，但我不会在这里讨论，我想强调一些常见的误解。事件处理不必是异步的，以更新本地Git库为例，这完全是一个同步操作，就像更新Subversion这样的集中式版本控制系统一样。...我正在使用编辑器写这篇文章，编辑器不知道我的源代码树中的所有提交，它只是假设磁盘上有一个文件。事件源系统中的大部分处理可以基于有效的工作副本。只有当真正需要事件日志中的信息时才必须处理它。...我们可以重放事件日志到某个点来重新创建历史状态。在重放时注入假设事件可以探索不一样的历史。事件源使得非持久化的工作副本（例如Memory Image）变得合理可行。 事件源也有自己的问题。...在某个项目中，一位能力很强，经验丰富的项目经理告诉我，事件源是一场灾难，任何变化都需要两倍的时间来修改读和写模型。...在他这句话中，可以发现事件源和CQRS之间可能存在混淆，我们如何找出哪个是罪魁祸首？
所以在我们的整个设计中需要注意对涉及到外部系统交互的地方的抽象，通过面向接口、依赖注入等方式做到外部的变化对自身系统的影响最小化。...但是CQRS的使用会使整个数据持久化和查询的链路拉长，并且工作量也会比简单的读写一体化大的多，所以需要对项目做出合理的考量来决定是否使用。 ...CQRS需要和事件源结合使用，对数据的修改操作只是往事件源里增加一条修改后的结果记录（类似于我们的源码控制软件的log），并不会直接把修改后的对象持久化到数据库。...大致列举了以下4种方式： 1.还是使用单个数据库，每次领域对象的获取都需要根据事件源中的事件集合做重建，得到当前的最新的数据返回。...这只是编码设计上的读写分离 2.拆分为读库和写库，实现方式同1 3.拆分为读库和写库，并且针对读库做专门的查询数据冗余，异步的通过事件源来修改查询数据，可以结合merge commit。
我们真的认为，写模型使用 ORM 是极好的，同时有使用工具的所有优点，这将帮助我们节省大量的工作，只要我们使用了关系型数据库。但我们不应该忘了我们仍然需要在关系型数据库中持久化和检索写模型状态。...事件源背后的基本原理是用一个线性的事件集来表现聚合的状态。 用 CQRS，我们基本上可以实现如下：Post 实体用领域事件输出他的状态，但它的持久化，可以将对象映射至数据表。 事件源则更进一步。...而使用事件源我们则只需要一张表：一个数据库中附加的单独的一张表，来存储所有领域模型中的所有聚合发布的所有的领域事件。是的，你得看清了，是单独的一张表。...追加在列表里的事件使用一个 event 前缀：除此之外，在持久化这些事件之前，我们提取一些像类名或者创建时间之类的元数据，这些在之后会派上用场。...从这种架构风格的用例中明显可知，仅仅使用 ORM 来持久/读取 使用未免太过度了。就算我们使用关系型数据库来存储它们，我们也仅仅只是从事件存储中持久/读取事件而已。
没有预先定义的层数，但你最常看到的是这些层： · 表示层或UI层 · 应用层 · 业务或域层 · 持久化或数据访问层 · 数据库层 其思想是用户通过执行一些操作(例如，单击一个按钮)在表示层中启动一段代码...然后我们进入业务层，最后，持久化层将所有内容存储在数据库中。因此，较高层依赖并调用较低层。 image.png 你将看到这方面的变化，这取决于应用程序的复杂性。...最后，持久化层包含访问数据库层的代码。数据库层是底层数据库技术(例如SQLServer、MongoDB)。持久化层是操作数据库的一组代码：SQL语句、连接细节等等。...这种模式通常与事件源相结合，我们将在下面讨论。 它到底是怎么工作的？当用户执行操作时，应用程序向命令服务发送命令。命令服务从命令数据库中检索所需的任何数据，进行必要的操作并将其存储在数据库中。...理想应用 · 需要大量读取的应用程序 · 复杂域应用 事件源 正如我前面提到的，CQRS经常与事件来源密切相关。这是一种模式，你不用将模型的当前状态存储在数据库中，而是存储发生在模型上的事件。
上下文和问题 在传统的数据管理系统中，针对单个数据存储库中的相同实体集来执行命令（对数据的更新）和查询（数据请求）。 这些实体可以是关系数据库（如 SQL Server）中一个或多个表中的行的子集。...例如，读取存储通常会遇到高于写入存储的负载。 当查询/读取模型包含非规范化数据时（请参阅具体化视图模式），在读取应用程序中每个视图的数据时或在查询系统中的数据时，性能会实现最大化。...基于 CQRS 的系统使用分离的读取和写入数据模型，每个模型针对相关任务定制，并且通常位于物理分离存储中。 当使用事件溯源模式时，事件存储是写入模型，并且是信息的官方源。...基于 CQRS 系统的读取模型提供数据的具体化视图，通常是高度非规范化视图。 针对应用程序的接口和显示要求定制这些视图，这有助于最大限度地提高显示和查询性能。...由于事件存储是官方信息源，因此可删除具体化视图并重放所有过去事件，以便在系统升级时或必需更改读取模型时创建当前状态的新表示法。 具体化视图实际上是数据的持久只读缓存。
除了未预知的问题之外，开发团队还面临着巨大的思维转变：系统中的一等公民变成了事件，所有的逻辑都是围绕着事件展开，系统状态不再是一个一定需要被持久化的元素了。...我了解到有的项目有基于命令转化为事件，并将事件持久化到数据库，但是在此同时他们也把command转化为snapshot保存了下来。读模型的构建全部基于snapshot。...基于一些背景信息，当时该项目使用Event Sourcing的出发点在于，客户强烈要求将DDD的思想和产出的模型完全代码化，特别是在Event Storming过程中的产出。..., 找到问题出在哪儿; 可以得到系统任何时间点的状态; 系统状态可以是内存内的，不一定要持久化到数据库：任何事情发生时，就像服务崩溃的时候，我们都可以通过事件重建得到系统状态。...这样你就不需要考虑持久化到数据库会涉及到的各种Data Mapping的逻辑了; 领域事件是有价值的，存下产生的领域事件，不丢失所有的现实痕迹，为支撑后期业务扩展，提供商业数据分析的数据源。
返回的 DTO 上的属性的结构接近于第一范式，因为数据可能会从非规范化的数据库查询中返回，并且返回的 DTO 的结构通常会匹配用户的屏幕或某些可由用户使用的规范模型任何客户。...此外，可以对读取的数据库进行非规范化，这可以极大地提高性能和可伸缩性。我目前无意在演示应用程序中实现这种架构。...CQRS 的极端逻辑结论导致了一种称为事件溯源的架构模式，这本质上意味着状态数据不存储在命令数据库中，而是一系列事件，这些事件使数据从一些基本的初始化状态发生了变异。...出于我们的目的，我可以拥有一个单一的数据库而不是尝试实现事件溯源。您为实现这种高级架构模式付出的代价是显着增加了复杂性。...手把手带你写一个中高级程序员必会的分布式RPC框架 大数据技术SpringBoot框架---实现前后端分离(MVC)对数据进行可视化 2021年11个最佳无代码/低代码后端开发利器 事件驱动的基于微服务的系统的架构注意事项
而且，在系统设计的早期阶段就应该考虑到这一点。写路径专注于数据的持久化；而读路径则专注于数据的查询。 然而，这个系统设计模型有两个主要问题： 贫血模型，也被称为 CRUD 模型。...那么问题来了，谁来生成这些预建的 DTO 呢？这是写路径的职责。 虽然这幅图与之前看到的例子类似，但实际上，除了持久化域对象，应用服务还必须持久化 DTO。...在数据写入主节点后，Redis 会立即在后台将数据发送到的副本中。 消息队列加工作者。这是异步数据复制的一种常见做法。在写入数据库时，会创建一个事件并发送到消息队列，然后由工作者处理。...在写路径上，将状态和事件都保留，转换过程可以根据实际情况选择数据源。 总结一下 CQRS 中数据的整个生命周期： 数据从客户端开始，以命令格式进入后端。...根据业务逻辑，它被转换为域对象并存储在数据库中。这些域对象被转换为各种读视图，并根据要求存储在不同的专用读数据库中。最后，客户端以 DTO 的形式获取这些读视图。
同时由于数据都存储在数据库中，且表结构与Model是对应的，你能做的优化就是数据库相关的优化手段。 而在CQRS中，数据库被分成了读库和写库。...那存在读库中的数据结构就可以完全按照展示逻辑来优化，比如：我可以有一张订单展示表，表中包含了买家信息和卖家信息。在展示时，直接查询这张表就可以了，不需要和用户表进行关联查询，提高了数据读性能。...而对于数据持久化来说，就不需要考虑数据展示了，只要提高持久化性能就可以了。例如不使用数据库，而使用顺序写入的文件方式。同时也不一定要存储数据本身，转而存储事件，就可以实现事件重演，这就是事件溯源。...Redis有两种持久化方式RDB方式和AOF方式： RDB：在指定的时间间隔内，执行指定次数的写操作，则会将内存中的数据写入到磁盘中。对当前数据快照进行持久化 AOF：将指令追加到文件末尾。...通过指令重演来恢复数据 我们一般的持久化方式实际对应的就是Redis的RDB方式，而事件溯源就是AOF方式。 回到上图，在CQRS中，WriteDB可以通过类AOF的方式来存储命令，也就是事件溯源。
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