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CQRS的益处

Gabriel Schenker 表示，由于没有使用命令与查询职责分离（CQRS）架构，因此当今的应用程序普遍地体现出不必要的复杂性或低效性，他相信，在基于复杂的业务线（LOB）应用程序的上下文中，CQRS将成为最具实用性的架构模式之一。

Schenker认为，导致应用程序产生如此复杂性的原因之一在于对贫血领域模型的大量使用，组成这种模型的实体只包含数据，由与之分离的服务负责处理逻辑。另一个原因在于对数据进行读取与变更时使用了相同的接口。在Schenker看来，缺乏读写分离性是真正的问题所在，正确的方式是将数据的查询视为一种完全不同的关注点。他对于保持读写分离的观点是基于以下原因产生的：

对数据的读取往往比写入频繁得多
在读取数据时，我们通常会获取大量数据，或是一个数据列表。与之相比，对数据的写入通常只影响一个单一的聚合。
从用户的角度来看，数据的读取应当表现出比写入更高的性能。对于用户来说，在进行数据变更时产生一些拖慢的现象更易于接受。

为了描述CQRS的基本原则，Schenker创建了一个精简的，但来自于真实世界需求的示例购物网站，其中包括一个产品目录和一个购物车功能。

Vladimir Khorikov 定义了三种类型的CQRS ，并且与不使用CQRS（No CQRS）的架构方式进行了对比：

在No CQRS架构中，使用同一个领域模型进行命令与查询的处理。这种方式不会造成代码或复杂度的提高，但会使对读取操作的优化变得非常困难，甚至完全不可能。
在分离式类结构中，使用领域类处理命令，并用数据传输对象（DTO）负责返回读取的数据，这种方式会带来某种程度的重复。Khorikov相信，到了这个阶段的CQRS应用对于大多数企业应用来说已经足够了，它在复杂性与性能之间实现了良好的平衡。
在分离式模型中，数据的读取与写入将使用不同的API与模型对应实现。这种方式不仅能够优化查询，并且能够利用缓存，对于读取负载很高的应用来说是一种不错的方案。
对查询使用分离的存储结构以进行优化，能够应对更大规模的读取操作。对于数据的写入与查询将各种使用不同类型的存储结构，比如分别使用一个关系型数据库和一个NoSQL类型的数据库。通常会在后台运行读存储结构的同步，因此数据的读取将实现最终一致性。这种模式的可伸缩性最高，但同时也意味着最高的复杂性。

Khorikov强调，CQRS不是一种二元性的选择，分离的程度可以由应用的需求所决定，以实现在分离程度与所导致的复杂性之间的一种平衡。并且只有在对读取操作的可伸缩性方面具有较高要求的情况下才应当引入这一架构。

查看英文原文： Advantages of CQRS

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