CQRS全称Command Query Responsibility Segregation
微服务的兴起以及现代软件架构对可扩展性、灵活性和可维护性的需求导致开发人员接受各种设计模式。
CQRS 的意思是“命令-查询责任隔离”。我们分离了命令(写请求)和查询(读请求)之间的责任。写请求和读请求由不同的对象处理。
命令查询责任分离(CQRS)是一种强大的架构模式,它将软件系统中处理命令和查询的责任分开。通过划分这些关注点,CQRS 可提高可扩展性、可维护性和灵活性。在这篇文章中,我们将深入探讨 CQRS 模式,讨论其优缺点,并提供一个使用 Spring Boot 的完整案例。
前面两集(微服务业务开发三个难题-拆分、事务、查询(上),微服务业务开发三个难题-拆分、事务、查询(下))翻译了Chris的大作。为了保证原意不跑偏同时通俗易懂,着实费了老大劲。今天我想把自己对CQRS的理解再用大白话说出来,与没时间看长文的各位共享。 毫无疑问。CQRS是治愈微服务分布式查询的良药之一。 CQRS核心的内容就是:把写入和读取分离。也就是,Command Query Responsibility Segregation,命令查询责任分离。 还是得从背景说起,我们都知道每个微服务应用都有自己的
CQRS(Command Query Responsibility Segregation),命令查询责任隔离。我最初听到的是Greg Young描述的一种模式。其核心思想是,可以使用与用于读取信息的模型不同的模型来更新信息。在某些情况下,这种分离可能很有价值,但请注意,对于大多数系统,CQRS会增加风险的复杂性。 人们用于与信息系统进行交互的主流方法是将其视为CRUD数据存储。我的意思是说,我们具有某种记录结构的思维模型,可以在完成处理后创建新记录,读取记录,更新现有记录以及删除记录。 在最简单的情况下,我们的交互都是关于存储和检索这些记录的。随着我们的需求变得越来越复杂,我们逐渐摆脱了这种模式。我们可能希望以与记录存储不同的方式查看信息,也许将多个记录折叠成一个记录,或者通过组合不同位置的信息来形成虚拟记录。在更新方面,我们可能会发现验证规则,这些规则仅允许存储某些数据组合,甚至可能推断出与我们提供的数据不同的数据。
关于CQRS,在实现上有很多差异,这是因为CQRS本身很简单,但是它犹如潘多拉魔盒的钥匙,有了它,读写分离、事件溯源、消息传递、最终一致性等都被引入了框架,从而导致CQRS背负了太多的混淆。本文旨在提供一套简单的CQRS实现,不依赖于ES、Messaging等概念,只关注CQRS本身。
命令模型数据同步过来之后,查询模型可以根据自己的想法来重新组织数据结构,从而实现想怎么查就怎么查,简单高效。
我们平常最熟悉的就是三层架构,通常都是通过数据访问层来修改或者查询数据,一般修改和查询使用的是相同的实体。然后通过业务层来处理业务逻辑,将处理结果封装成DTO对象返回给控制层,再通过前端渲染。反之亦然。
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。
从一开始,软件系统就被用于各种用途,针对它们的需求也随着时间的推移而增长。需求的变更可能与业务逻辑、伸缩性或系统的其他方面有关。
CQRS(Command Query Responsibility Segregation)指的是命令查询职责分离。这是一种我从 Greg Young 处听到的模式描述。它的核心思想很简单,就是你在更新和读取操作时使用不同的模型,这样的话,会给整个系统的设计带来深远的变革。
在之前的文章DDD-CQRS能解什么问题中,阐述了什么是CQRS。但是并没有业务需求可以应用CQRS。最近需要处理一个文本增量更新的业务,经过需求分析后,尝试使用CQRS来解这个问题
命令查询职责隔离。将持久化数据模型和使用数据的模块分为两部分:命令端和查询端。命令端模块和数据模型实现CUD操作,查询端模块和数据模型实现查询。查询端通过订阅命令端发布的事件,使其数据模型与命令端数据模型保持同步。
图自https://time.geekbang.org/dailylesson/detail/100056986
CQRS由Greg Young提出,目前在DDD领域中被广泛使用。在我看来,它甚至可以被称为是一种架构风格,可以取得与MapReduce,REST同等的地位,对软件系统的整体架构产生重要影响。 CQRS即Command Query Responsibility Seperation(命令查询职责分离),其设计思想来源于Mayer提出的CQS(Command Query Seperation)。这种命令与查询的分离方式,可以更好地控制请求者的操作。查询操作不会造成数据的修改,因而它属于一种幂等操作,可以反复地
通过使用单独的接口将读取数据的操作与更新数据的操作隔离开来。这可以最大化性能、可伸缩性和安全性。通过更高的灵活性支持系统随时间的发展,并防止更新命令在域级别引起合并冲突。
20多年前,Bertrand Meyer在他的《Object-Oriented Software Construction》一书中提出了CQS(Command Query Seperation,命令查询分离)的概念,指出:
当我写下这个标题的时候,我就有些后悔了,题目有点大,不太好控制。但我还是打算尝试一下,通过这篇内容来说清楚CQRS模式,以及和这个模式关联的其它东西。希望我能说得清楚,你能看得明白,如果觉得不错,右下角点个推荐!
2.什么是CQRS 这里只通过Udi Dahan的《Clarified CQRS》文章中的一张图片简要介绍一下:
Masa Blazor App的模板创建的是一个没有携带解决方案的项目模板,默认项目结构如图:
开源项目非常适合入门,并且可以作为体系结构参考的好资源, GitHub中有几个开源的.NET Core项目,这些项目将帮助您使用不同类型的体系结构和编码模式来深入学习 .NET Core技术, 本文列出了不同类别的优秀的开源项目。
在《当我们在讨论CQRS时,我们在讨论些神马》中,我们讨论了当使用CQRS的过程中,需要关心的一些问题。其中与CQRS关联最为紧密的模式莫过于Event Sourcing了,CQRS与ES的结合,为我们构造高性能、可扩展系统提供了基本思路。本文将介绍 Kanasz Robert在《Introduction to CQRS》中的示例项目Diary.CQRS。
事件溯源作为一种应用程序体系结构模式越来越流行。事件源涉及将应用程序进行的状态更改建模为事件的不可变序列或“日志”。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。
使用独立接口将读取数据的操作与更新数据的操作分离。 这可以最大程度地提高性能、可伸缩性和安全性。 通过提高灵活性,让系统随着时间的推移而改进;防止更新命令在域级别引发并冲突。
在常用的三层架构中,通常都是通过数据访问层来修改或者查询数据,一般修改和查询使用的是相同的实体。在一些业务逻辑简单的系统中可能没有什么问题,但是随着系统逻辑变得复杂,用户增多,这种设计就会出现一些性能问题。虽然在DB上可以做一些读写分离的设计,但在业务上如果在读写方面混合在一起的话,仍然会出现一些问题。 本文介绍了命令查询职责分离模式(Command Query Responsibility Segregation,CQRS),该模式从业务上分离修改 (Command,增,删,改,会对系统状态进行修改)和查
在这篇文章中,我们将探索如何使用.NET 5中的新source generator特性,使用MediatR库和CQRS模式自动为系统生成API。
今天和同事一起讨论了CQRS(Command Query Responsibility Segregation),过程中,我产生了一些疑问,先记录在这里,以后有解决方案了再说。:) http://
当我们系统中的数据模型层级较少时,数据模型足够简单时,模型与数据库可以直接进行映射。这种简单数据模型使我们不需要针对其相互关系进行复杂的建模设计,直接在工程中使用经典的三层模型就足以支撑项目需求。
◆ 介绍 在这篇博文中,我将介绍整洁架构(Clean Architecture ),它是一种现代、可扩展的正式软件架构,适用于现代 Web 应用程序。接下来,我将讨论DDD(领域驱动设计)如何适应这幅图景,以及 DDD 概念如何与清洁架构完美契合,从而产生一种称为清洁 DDD 的方法。最后,我介绍了命令查询职责分离 (CQRS),并描述了它如何补充和增强 Clean DDD 解决方案,以创建优雅、健壮、可扩展和可测试的软件系统。 ◆ 清洁架构 清洁建筑是一种相对“现代”的正式建筑,因为它不到十年的历史。它随
上集:微服务业务开发三个难题-拆分、事务、查询(上) 上集我们阐述了使用微服务体系架构的关键障碍是领域模型,事务和查询,这三个障碍似乎和功能拆分具有天然的对抗。只要功能拆分了,就涉及这三个难题。 然后我们向你展示了一种解决方案就是将每个服务的业务逻辑实现为一组DDD聚合。然后每个事务只能更新或创建一个单独的聚合。然后通过事件来维护聚合(和服务)之间的数据一致性。 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,
对于复杂的系统来说,上面的做法做确实很不错。但是对于一个简单地系统来说,这样做是不是玩过火了?如果我们要设计一个博客系统的话,那么我们是不是可以考虑将Write/Read分离就可以了?
去年年底(2016年底),我和ThoughtWorks同事一起参加了一个研讨会,讨论“事件驱动”的本质。在过去的几年里,我们构建的很多系统都大量使用了事件。对于这些系统,人们常常赞誉有加,但批评的声音也不绝于耳。我们的北美办公室组织了一次峰会,来自世界各地的ThoughtWorks资深开发者出席会议并分享了他们的想法。
saga这个名词通常被用在CQRS的讨论中,它是指一段在限定上下文(bounded contexts )和聚合(aggregates)之间起协作和路由(coordinates and routes )消息作用的代码。然而,在这个指南中我们更喜欢用Process manager这个词语去表示saga。有两个原因: 之前已经有了一个广泛被熟知的名词saga,这个saga和CQRS中的saga有着不同的含义。 process manager 是一个更合适用来描述saga在这里扮演角色的名词。 虽然saga经常在C
CQRS(Command and Query Responsibility Segregation)是一种与传统的DDD实现不同的模式,将写与读区分开。CQRS适用于DDD的原因在于查询本身不应当影响领域建模
在互联网项目中,当业务规模越来越大,数据也越来越多,随之而来的就是数据库压力会越来越大。
微服务经常是按业务维度划分多个服务(当然还有其他各种考虑维度), 划分为多个维度后, 好处自然很多, 其中也会有一些问题, 比如我们讲的数据依赖问题
在现代软件开发中,微服务架构和CQRS模式都是备受关注的技术趋势。微服务架构通过将应用程序拆分为一系列小型、自治的服务,提供了更好的可伸缩性和灵活性。而CQRS模式则通过将读操作和写操作分离,优化了系统的性能和可维护性。本文小编将为大家介绍如何在ASP.NET Core微服务架构下使用RabbitMQ来实现CQRS模式。
在现代系统中,特别是互联网软件,通常会涉及到大量用户的并发访问,我们的系统一定要在架构上支持高性能、大并发的访问。一个高性能的系统通常由很多的方面组成,包括数据库高性能、Web服务器高性能、负载均衡、缓存、软件架构等。我们这篇文章先从软件开发架构的角度作为切入点来介绍如何构建高性能的系统。
CQRS 是一种与领域驱动设计 (DDD) 和事件溯源相关的架构模式,本质上是一种读写逻辑分离的机制。
我们可能会采取各种方式去优化,比如之前文章提到的缓存方案,SQL优化等等,除了这些方式以外,这里再分享几个针对数据库优化的常规手段:「数据读写分离」与「数据库Sharding」。这两点基本上是大中型互联网项目中应用的非常普遍的方案了。
软件设计是一个不断发展演进的过程。每个大型系统都是从小微系统开始的。当现有的架构遇到问题而又无法解决时,系统就会开始演进。每一次演进都会伴随着一些技术上的选择。需要解决什么问题?需要付出什么样的代价?作为一名架构师或高级工程师,必须找到一种合理的演进方式,在开发进度、技术栈、团队水平等各方面都能满足条件,这样才能制定出可行的解决方案。
我们经常看到随着Event Sourcing一起出现的,还有几个大家比较熟知的概念:CQRS, EDA(Event-driven Architecture),当然还有DDD。在经历过采用Event Sourcing的项目后,我想和大家讨论一下,当我们提到Event Sourcing时,我们在说什么?再简单阐述一下这四个概念之间的关系。 Event Sourcing的概念 提到Event Sourcing,我们会联想到一个非常相近的生活中的例子就是会计账本,会计账簿上的会计条目按照发生的时间顺序,记录了对账户
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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