从CQS向CQRS演变

作者 | hgraca

译者 | 薛命灯

CQRS 是什么？它如何演变而来？文章从 CQS 的命令与查询讲起，再讲到命令总线，最后推出 CQRS 就是由 CQS、命令、查询和命令总线结合的产物。原文地址：

https://herbertograca.com/2017/10/19/from-cqs-to-cqrs/

一个以数据为中心的应用程序，它实现了基本的 CRUD 操作，并把业务流程留给用户去操心，那么用户就可以在不修改应用程序的情况下改变业务流程。但反过来看，用户必须了解所有业务流程的细节，如果我们有很多繁杂的业务流程，而且需要很多人了解它们，那么就会成为一个大问题。

以数据为中心的应用程序对业务流程一无所知，所以除了修改原始数据，它们什么也做不了。于是它们就变成了数据模型的抽象体，而业务流程仅存在于应用程序用户的脑子里。

一个真正有用的应用程序应该能够为用户分忧解难，通过捕捉用户的意图将“业务流程”的重担从用户肩上移走，它不仅能存储数据，还应该具备处理业务流程的能力。

有一些技术为应用程序提供了准确的领域映射，它们组合在一起，演化成 CQRS，突破了技术上常见的一些局限。

命令查询分离（Command Query Separation）

Bertrand Meyer 在 1988 年出版的《面向对象软件架构》一书中提出了“命令查询分离”的概念，这本书被认为是早期面向对象领域最具影响力的著作之一。

Meyer 说，原则上一个方法 不应该既修改数据又返回数据，所以我们就有了两类方法：

• 查询：返回数据，但不修改数据，所以不会产生副作用；

• 命令：修改数据，但不返回数据。这与单一职责原则（Single Resposibility Principle）一脉相承。

不过，仍然会有一些模式逃逸于这个原则之外。比如，正如 Martin Fowler 所说的，从一个 队列或栈 弹出一个元素时，不仅改变了这个队列或栈，还返回了一个元素。

命令模式

命令模式旨在将以数据为中心的应用程序变成以流程为中心，以流程为中心的应用程序具备了领域知识和流程知识。

从应用层面看，用户不需要为了注册一个账号而执行一系列动作，如“创建用户”、“激活用户”和“发送邮件通知”，他们只需要执行一个“注册用户”命令就可以了，其他步骤已经被封装到业务流程里。

举一个更有趣的例子，假设我们要填写一份表单来修改客户数据，我们可以修改客户的名字、地址、电话号码以及他是否是一个有优先权的客户。我们再假设只有已经支付过账单的客户才能成为有优先权的客户。

在一个 CRUD 应用程序里，我们会先接收客户的数据，检查这个客户是否支付过账单，然后决定是接受还是拒绝修改这个客户的数据。我们还有另一个业务流程：不管客户是否支付过账单，都应该能修改客户的名字、地址和电话号码。

如果使用命令模式，我们可以创建两个命令，分别代表这两个不同的业务流程：一个用于修改客户数据，一个用于更新客户的状态，这两个流程都可以通过同一个 UI 来触发。

在修改数据时，命令提供了恰到好处的粒度和意图。

——《CQRS 详解》，Udi Dahan，2009

命令模式里仍然可以存在像“创建用户”这样的简单命令。CRUD 可以与带有意图的操作共存，形成复杂的业务流程，只要不滥用它们就可以了。

从技术角度来看，《Head First Design Patterns》一书中所描述的命令模式把所有相关的动作封装了起来。如果我们有一系列不同的业务流程（也就是命令）需要在同一个位置上执行，那么这样做就很有用，前提是它们必须要有同样的接口。

例如，所有的命令都需要有 execute() 方法，这样它们就可以在适当的时候被执行。业务流程（命令）就可以被加入队列，在适当的时候再执行，既可以同步执行也可以异步执行。

《Head First Design Patterns》在解释命令模式时，以远程控制房子里的电灯为例。我在这里也会使用这个作为例子，虽然我觉得它并不是非常恰当。

假设我们有一个控制面板用于控制房子里的电灯，面板上有一个按钮用来打开厨房的灯，另一个用来关闭它们。每一个按钮都代表了一个命令，用于控制房子里的电灯。

这个系统可以设计成这样：

当然，这样的设计其实是不成熟的，它甚至都没有考虑使用 DIC（密度指示控制器），也没有使用合适的 UML。不过，我们假设它可以实现我们的目的：初始化 LightController，传入构造参数 CommandInvoker，并触发控制器动作 KitchenLightOnAction。

这个动作将初始化 KitchenLight 和 KitchenLightOnCommand，并将 KitchenLight 对象作为构造参数传给 KitchenLightOnCommand。CommandInvoker 将会在某个时间点执行 KitchenLightOnCommand。我们需要创建另一个 Action 和 Command 来关闭电灯，不过设计过程基本上是一样的。

这样我们就有了分别用于打开和关闭电灯的两个命令。如果我们要设置 50% 的亮度该怎么办？我们 需要创建另一个命令！ 而如果要设置 25% 或 75% 的亮度呢？我们需要创建更多的命令！如果我们使用调光器代替按钮来设置任意亮度又该怎么办？我们总不能创建不计其数的命令吧！

这种实现方式的问题在于，命令是一样的，但数据（也就是亮度）一直在变。所以，我们应该只使用一个包含相同逻辑的命令，然后使用不同的数据来执行，但问题是命令接口的 execute() 方法是不接受参数的。如果它接受参数，就会破坏命令模式的设计初衷（封装所有的业务逻辑，不需要知道具体要执行的是什么）。

当然，我们可以将数据作为构造参数传给命令，但这样也不优雅。实际上，这样做带有侵入性，因为数据变成了执行业务逻辑的前提，也就是说，数据成为这个方法的依赖项。

命令总线

为了打破命令模式的局限性，我们能够做的是使用最古老的面向对象原则：让变化部分和不变部分相分离。

在这种情况下，数据就是会发生变化的部分，命令里的逻辑就是不变的部分，所以我们可以把它们分别放到两个类里面。一个是简单的包含了数据的 DTO 对象（我们把它叫作命令），另一个则包含了要执行的逻辑（我们把它叫作处理器），它有一个用于触发执行逻辑的方法，也就是 execute(CommandInterface $command):void。我们还把 CommandInvoker 变成可以接收命令并为命令分配处理器的实体，我们称之为命令总线。

另外，通过修改用户接口，很多命令可以不需要马上执行，它们可以被放到队列里等待异步执行。这样可以让系统更健壮：

• 返回给用户的响应会更快，因为我们不需要立即执行命令；

• 如果系统出现 bug 或数据库离线导致命令执行失败，用户并不会感知到，我们可以在系统修复之后重放命令。

我们在一个中心位置触发逻辑（触发处理器），同时可以在启动处理器之前或执行完处理器之后加入逻辑。例如，我们可以在将数据传给处理器之前对其进行验证，或者将处理器放进一个数据库事务里，我们也可以让命令总线支持复杂的队列操作、异步命令或异步处理器。

命令总线通常使用装饰器（decorator）来实现这些功能，装饰器就像俄罗斯套娃一样层层包装命令总线。

我们可以创建自己的装饰器，按照任意的顺序来包装命令总线，并添加自定义功能。如果要用到命令队列，就加入一个装饰器来管理命令队列。如果没有用到事务性数据库，就不需要装饰器。

命令查询责任分离（Command Query Responsibility Segregation）

将 CQS、命令、查询和命令总线放在一起，我们就得到了 CQRS。CQRS 有不同的实现方式，可以只有命令端，也可以不使用命令总线。下图展示了一个完整的 CQRS 实现：

查询端

在 CQS 里，查询端只返回数据，完全不修改数据。因为我们不打算在这些数据上执行业务逻辑，所以不需要业务对象（也就是实体），也没必要使用 ORM 框架。我们只需要查询原始数据，并把它们嵌到视图模板展示给用户！

这在性能方面具有一定的优势：在查询数据时我们不需要经过业务层，我们只获取必要的数据。

这里还存在一种优化的可能性——将数据完全独立地保存到两个数据存储里：一个为写优化，另一个为读优化。举个例子，如果我们正在使用一个 RDBMS：

• 读操作不需要做数据完整性检查，因为在写入数据时已经做过数据完整性检查，所以连外键约束也不需要了。我们可以从读数据库中移除数据完整性约束。

• 我们还可以结合使用数据库视图和视图模板来加快查询速度（尽管在修改模板时需要同步数据库视图，从而给系统增加一定的复杂性）。

如果每个模板都有对应的数据库视图，那我们还需要专门用于读操作的 RDBMS 吗？或许我们可以改用文档数据库，比如 MongoDB 或 Redis。但谁知道呢，我只是觉得在遇到性能问题时可以多想想其他的解决方案。

查询本身可以通过查询对象实现，查询对象返回一组数据，并应用在模板上。我们也可以使用更复杂的查询总线，它接收模板名称，使用查询对象查询数据，并返回模板所需要的视图模型（ViewModel）。

这种方式可以解决 Greg Young 提出的一些问题：

• 读取数据操作通常包含分页和排序信息；

• Getter 方法会暴露领域对象的内部状态；

• 使用预加载路径会导致 ORM 加载更多的数据；

• 通过聚合的方式构建 DTO 会导致不必要的查询；

• 最大的问题是查询优化变得相当困难：因为查询先是作用在对象模型上，然后被转译成数据模型（比如使用了 ORM 框架），难以对其进行优化。

命令端

通过使用命令，应用程序从以数据为中心的设计变成以行为为中心的设计，这与领域驱动设计一脉相承。

将读操作从处理命令的代码和领域中移出之后，Greg Young 之前所说的问题也就不存在了：

• 领域对象不需要暴露内部状态；

• 除了 GetById 之外，只需要少量的查询方法；

• 聚合边界聚焦在行为上。

实体之间的“one-to-many”和“many-to-many”关系对 ORM 的性能有重大影响。所幸的是，在处理命令时很少需要用到这些关系，它们一般用于查询，而我们已经将查询移出了命令处理流程，所以也就可以移除这些关系。当然，这里所说的关系并不是指数据库的表间关系，表间的外键约束仍然会存在，这里所说的关系指的是 ORM 层面的实体之间的关系。

业务流程事件

在成功处理完一个命令后，处理器会触发一个事件，用于通知应用程序的其他部分。事件的名称应该要与其对应的命令一样，而作为一个事件，应该使用过去式。

总结

CQRS 让读模型和写模型完全分离，因此可以对读操作和写操作进行优化。这样会带来性能上的提升，同时也会让代码更清晰、更简单，代码反映了领域模型，提升了代码的可维护性。

这一切都是关于封装、低耦合、高聚合和单一职责原则。

不过，尽管 CQRS 可以让应用程序变得更健壮，但并不是说所有的应用程序都要使用 CQRS：我们应该在必要的时候选择正确的方案。

参考资料

• 1994 – Gamma, Helm, Johnson, Vlissides – Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software

• 1999 – Bala Paranj – Java Tip 68: Learn how to implement the Command pattern in Java

• 2004 – Eric Freeman, Elisabeth Robson – Head First Design Patterns

• 2005 – Martin Fowler – Command Query Separation

• 2009 – Udi Dahan – Clarified CQRS

• 2010 – Greg Young – CQRS, Task Based UIs, Event Sourcing agh!

• 2010 – Greg Young – CQRS Documents

• 2010 – Udi Dahan – Race Conditions Don’t Exist

• 2011 – Martin Fowler – CQRS

• 2011 – Udi Dahan – When to avoid CQRS

• 2014 – Greg Young – CQRS and Event Sourcing – Code on the Beach 2014

• 2015 – Matthias Noback – Responsibilities of the command bus

• 2017 – Martin Fowler – What do you mean by “Event-Driven”?

• 2017* – Doug Gale – Command Pattern

• 2017* – Wikipedia – Command Pattern

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