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DDD 与 CQRS 才是黄金组合

来源: 责编: 时间:2023-08-20 23:17:18 5358观看
导读在日常工作中,你是否也遇到过下面几种情况:使用一个已有接口进行业务开发,上线后出现严重的性能问题,被老板当众质疑:“你为什么不使用缓存接口,这个接口全部走数据库,这怎么能抗住!”开发一个后台管理功能,业务反馈说数据一直

在日常工作中,你是否也遇到过下面几种情况:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. 使用一个已有接口进行业务开发,上线后出现严重的性能问题,被老板当众质疑:“你为什么不使用缓存接口,这个接口全部走数据库,这怎么能抗住!”
  2. 开发一个后台管理功能,业务反馈说数据一直不对,对比后发现缓存与数据库不一致,为什么要使用缓存接口呢,你陷入沉思?
  3. 产品要求在 xxx 上增加新功能,编码、测试、上线一气呵成,最后发现另外一个流程被躺枪,出现异常不得不进行回滚!
  4. 在一个高并发的场景,DB 成为了系统瓶颈,不加索引查询扛不住,加索引更新扛不住,又该如何处理?
  5. 随着数据量的激增,系统变得越来越慢,特别是后台管理复杂的查询场景下,复杂的 Join 让 DB 不堪重负
  6. ……

为什么会出现这种现象?其本质仍旧是代码组织结构不合理,我们将不同的复杂性揉在一起,从而造成了更大的复杂性,然后如此往复,不知不觉中陷入巨大的复杂性旋涡不可自拔。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

1. CQRS 是什么?

CQRS 是 Command Query Responsibility Segregation 得简称,简单理解就是对 “写”(Command) 和 “读” (Query)操作进行分离。反应快的同学会说:“也不是什么高深技术吗,不就是数据库的读写分离吗?”w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

是的,数据库的读写分离也算是一种 CQRS,但 CQRS 的含义要比这复杂的多。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

CRQS 既是一种流行的业务架构,又是一种设计思维。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

CQRS 的核心是“拆分”,将复杂系统拆分为 Command 和 Query 两个部分,针对不同的场景使用不同的模式,选择最合适的技术落地最佳解决方案,避免两者相互掣肘相互影响。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

CQRS的目的是降低整个系统的复杂性,那它背后的逻辑是什么?w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

假设,在一个系统中:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. Command 的复杂性为 M
  2. Query 的复杂性为 N

如果使用同一套模型来处理 Command 和 Query,那在极端情况下,系统的复杂性为 M * N,因为两者相互影响,调整一方的同时要时刻关注对另一方的影响。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

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这种“你中有我,我中有你”的设计方式,“两者的相互影响”成为系统最为复杂之处,大量精力消耗在“排查影响”,而非最有价值的设计和编码。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

如果,将 Command 和 Query 彻底分离,系统的复杂性变成 M + N。Command 的变更不会影响 Query,而 Query 的修改也不会影响 Command。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

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当然,以上两个极端在实际工作中也很少见,通常系统的复杂性介于两者之间。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

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这只是从理论进行推导,在实际工作中随处可见的“冲突”也是对“拆分”的一种暗示。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

2. 分层架构中的冲突

以最常见的分层架构进行介绍,具体如下:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

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如图所示,将系统分成5层,每层的含义如下:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. Web 接入层。主要用于处理系统输入,对输入信息进行验证,调用应用服务完成业务操作,对结果进行转换,最终返回给调用方;
  2. 应用服务层。主要处理业务流程编排,从仓库中获取领域对象,执行领域模型的业务操作,将最新的对象状态通过仓库同步到数据存储引擎,并对外发布领域事件;
  3. 领域层。业务逻辑的承载点,是业务价值的集中体现,通常构建于面向对象设计之上,基于封装、继承、多态等特性保障业务逻辑的复用性和扩展性;
  4. 仓库层。主要用于数据访问,向上为应用服务提供数据操作服务,向下屏蔽各类存储引擎的差异;
  5. 数据层。主要用于数据保存和检索,常见的数据存储引擎全部属于这一层,比如 MySQL、Redis、ES 等;

其实,分层架构本身也是一种“拆分”,将不同的关注点封装在不同的层次。但除了横向分层,还可以基于 CQRS 对其进行纵向拆分,也就是将每个层的组件拆分为 Command 和 Query 两部分。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

由于接入层冲突较小,本身拆分的意义不大,在此不做要求,但从严格意义上讲,仍旧建议进行拆分。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

3. 应用服务层冲突与拆分

应用服务层拆分就是将一个应用服务拆分为 CommandService 和 QueryService 两组。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

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这样做可以避免很多不必要的麻烦,Command 和 Query 存在较大的区别,具体如下:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com


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CommandServicew3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

QueryServicew3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

依赖组件不同w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

ValidateService 验证服务;LazyLoaderFactory 延迟加载服务;CommandRepository 不带缓存的仓库;EventPublisher 事件发表器w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

QueryRepository 带缓存功能的仓库;JoinService 数据聚合服务;Converter 数据转换服务w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

核心流程不同w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

验证、加载、业务操作、同步、发布事件w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

验证、加载、数据组装、转换w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

功能加强不同w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

主要是事务管理器w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

主要是缓存组件w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

回想开篇时提到的场景,完成应用层拆分,就不在为使用错组件而烦恼:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. CommandService 的 Repository 不使用缓存,仅操作数据库
  2. QueryService 的 Repository 可以使用缓存,以提升访问性能

除此之外,针对统一的操作流程,还可以进一步抽象来消除重复的“模板代码”,比如:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. 引入“模板方法设计模式” 以达到核心逻辑的复用

抽象出 BaseCommandService 和 BaseQueryService 两个父类用于统一核心流程w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

子类实现 BaseCommandService 和 BaseQueryService 的抽象方法完成功能扩展w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. 基于“约定优于配置” 使用 Proxy 模型,只定义接口不写实现代码
  2. 按规范定义 CommandService 和 QueryService 接口,通过注解完成相关配置
  3. 自动生成 Proxy 实现类,完成流程编排

4. 模型层冲突与拆分

模型层是系统的核心,它的设计直接影响整个系统的质量。作为承接业务逻辑的核心,比较流程的实现策略包括:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. DDD 领域驱动设计,其核心是使用面向对象的高级特性(封装、继承、多态、组合等)来进行设计,非常适合复杂的业务场景。其体现就是存在很多高内聚低耦合的对象组(聚合根),业务逻辑由这些小对象相互协作共同完成;
  2. 事务脚本,使用过程式思维,将数据操作编织到流程中,比较适合并不复杂的业务场景。其体现就是存在很多“上帝 Service”,Service 中存在很多非常长的方法,业务逻辑由这些方法完成;

关于哪个才是最优解,网上已经争论多年,最终也没有结论。但我始终认为“没有业务场景就讨论方案,就是在耍流氓”。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

从不同应用场景出发便可得到如下结论:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. Command 场景需要保障严谨的业务逻辑,通常复杂性偏高,所以DDD 是最优解
  2. Query 场景需要更灵活的数据组装能力作为支持,通常比较简单,所以 事务脚本 是最优解

我经常说:“最简单的“写”也是复杂,最复杂的“读”也是简单”,其背后逻辑是基于对 Command 和 Query 的场景判断。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

将模型拆分为 Command 和 Query,具体如下:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

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完成模型拆分后,新模型具有以下特征:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. Agg 也就是 DDD 中聚合根,主要用于处理复杂的 Command 逻辑,由具有大量业务操作的"富对象"构成;
  2. View 是标准的 POJO,主要充当 Query 结果对象,典型的“贫血对象”,仅作为数据的载体,根据展示需求对数据进行组装;
  3. View 没有自己的 Repository,只能依赖 CommandRepository 获取数据,Converter 组件负责将 Agg 模型转换为 View 模型。

这块是拆分的重点,为了方便理解,简单举个例子:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

比如在电商的订单模块:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  • 生单流程,由 Order 作为聚合根对内部 OrderItem 和 PayInfo 进行统一协调
  • 订单列表页,只需展示 Order 和 User 信息
  • 订单详情,需要展示Order、User、Address、OrderItem、PayInfo、Product等信息

如果让一个模型同时支持着三个场景,那模型自己就变的非常复杂,很难判断某个方法、某个字段究竟属于哪个场景。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

此时,应该根据场景对模型进行拆分:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. OrderBO 以 DDD 方式进行建模,对外提供统一的业务操作,对内协调 OrderItem 和 PayInfo 等多个实体对象;
  2. OrderListVO 以 POJO 方式进行建模,属性中包含 Order 和 User 信息;
  3. OrderDetailVO 以 POJO 方式进行建模,属性中包括 Order、User、Address、OrderItem、PayInfo、Product 等信息;

三个模型相互独立,互不影响。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

当然,由于使用统一的 Repository 还需提供对应 VO 的 Converter:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. OrderListVOConverter 将 OrderBO 转换为 OrderListVO 对象
  2. OrderDetailVOConverter 将 OrderBO 转化为 OrderDetailVO 对象

5. 仓库层冲突与拆分

仓库层拆分也是非常有必要的,在这一层主要有几项冲突:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com


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CommandRepositoryw3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

QueryRepositoryw3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

底层实现不同w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

主要基于 DB 实现w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

基于 DB、Redis、ES 等多种存储引擎w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

方法复杂性不同w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

提供仅有的少量方法并足以支持大多数场景,比如 save、update、getById 等w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

根据业务场景进行定制,方法多种多样(单条、批量、分页、排序、统计等),维度多种多样(id、user、status)w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

返回值不同w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

直接返回装配完整的富对象w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

根据业务场景定制返回值w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

仓库拆分后整体架构如下:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

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仓库拆分具有以下特点:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. View 不在需要 Converter 组件完成数据转换
  2. View 的数据来自于自己的 Repository,可以根据展示需求进行灵活定制
  3. Command 和 Query 仍旧使用同一套数据库、同一套数据表

6. 数据层冲突与拆分

数据层拆分是最重要的拆分,提到分离第一反应也是“数据库主从分离”。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

数据层拆分的本质是:各种数据存储引擎的最佳应用场景相差巨大,读 和 写 优化往往存在矛盾。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

仍旧以最常见的数据库为例:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. 提升查询性能,建议为各种查询维度建立索引
  2. 提升写入性能,需要让表上的索引越来越少
  3. 为了加速更新性能,建议使用三范式设计表结构,减少冗余信息
  4. 为了加速查询性能,建议使用反范式设计,尽量冗余数据,避免数据表间的 Join 操作

鱼和熊掌不可兼得,在数据库层展示的淋漓尽致!w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

数据层拆分后架构如下:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

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该模型具有以下特点:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. 数据存储进行了彻底拆分;Command 和 Query 都可以灵活的选择最合适的存储引擎;
  2. Command 与 Query 需要引入一套同步机制以完成两者的数据同步,常见的同步机制有:
  • 工作在应用层基于领域事件的数据同步,如图所示
  • 工作在数据层基于log的数据同步,如 MySQL 的主从同步、Canal2XX 等

数据层拆分是大型系统最终的归宿,仍旧以订单系统为例:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. 订单作为一致性要求极高的系统,Command 侧首选仍旧为具有 ACID 的关系型数据库,哪怕是分库分表底层存储仍旧不变;
  2. 为了满足高性能查询需求,需要在 Query 侧引入 Redis 作为分布式缓存对访问进行加速;
  3. 为了满足后台复杂且多维度的业务查询,需要在 Query 侧引入 ES 为全文检索进行加速;
  4. 为了满足各种实时报表需求,需要在 Query 侧引入 TiDB 以满足海量数据的实时检索;

这就是我们面临的现状:“数据密集型系统”越来越多的应用程序有着各种严格而广泛的要求,单个工具不足以满足所有的数据处理和存储需求。取而代之的是,总体工作被拆分成一系列能被单个工具高效完成的任务,并通过应用代码将它们缝合起来,通过 API 的方式,对外提供服务,屏蔽内部的复杂性。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

7. 小结

“拆分”是“分离关注点”的重要手段之一。拆分的目的是将问题进行归类,然后采取有针对性的手段更好的解决问题。w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

CQRS 作为一种架构,将业务系统不同部分进行归类,接下来需要为 Command 和 Query 寻找最优解决方案:w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

  1. Command,以 DDD 作为理论基础将战术模型中最佳实战进行落地,包括

聚合设计w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

仓库设计w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

LazyLoad + Context 模式w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

业务验证w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

领域事件w3g28资讯网——每日最新资讯28at.com

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  1. Query,以数据检索和组装作为核心能力,设计留给开发人员,实现留给框架,包括:
  • QueryObject 查询对象模式
  • 内存 Join 模式
  • 宽表&冗余表模式

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