深入解析 CQRS 与事件溯源：架构模式的核心差异与实践

2026-02-15 19:54:49 0条评论 2次阅读 0人点赞

在构建现代分布式系统和处理高并发复杂业务逻辑时，我们常常会遇到传统 CRUD（增删改查）模式难以应对的挑战。比如，当系统的读取需求远大于写入需求时，数据库锁竞争可能会严重影响性能；或者，我们需要追踪数据是如何从初始状态演变为当前状态的，却发现在传统数据库中这种历史轨迹早已丢失。

这正是我们今天要探讨的主题——CQRS（命令查询职责分离）和事件溯源。这两种模式经常被一起提及，但它们解决的问题其实截然不同。在这篇文章中，我们将深入探讨这两种架构的核心概念、代码实现、优缺点以及它们如何协同工作，帮助你更好地理解何时以及如何在项目中应用它们。

目录

  • 什么是 CQRS？
  • 深入理解 CQRS：代码示例与场景
  • 什么是事件溯源？
  • 深入理解事件溯源：代码示例与实现
  • CQRS 与事件溯源的深度对比
  • 结论与最佳实践

什么是 CQRS？

CQRS 是 "Command Query Responsibility Segregation"（命令查询职责分离）的缩写。正如其名，这是一种基于 CQS（Command Query Separation）原则的架构模式。它的核心思想非常简单：将系统修改数据的操作（命令，Command）与读取数据的操作（查询，Query）彻底分离。

在传统的单体应用中，我们通常使用同一个数据模型（比如一个 User 实体）来处理读写操作，甚至直接使用同一个数据库进行 DAO 操作。CQRS 建议我们将这两者分开，建立两个独立的模型：命令模型负责处理业务逻辑和验证，查询模型负责高效地返回数据。

为什么要分离读写？

你可能会问，为什么要把一个简单的 CRUD 操作拆分成两半？让我们看看这样做的好处：

  • 极致的性能优化：读取操作通常需要复杂的关联查询，而写入操作则需要强一致性和事务处理。通过分离，我们可以针对读库进行去规范化处理以实现毫秒级查询，同时针对写库保持高度规范化的结构以确保数据完整性。
  • 独立扩展：在实际业务中，系统的读写比例往往极不均衡（可能是 100:1）。CQRS 允许我们独立扩展查询服务和命令服务。例如，我们可以部署 100 个只读实例来分担流量，而只保留少量的写入实例。
  • 清晰的业务逻辑：命令侧不再需要关心视图展示的复杂度，只需专注于 "Do"（做什么）；查询侧也不需要关心业务规则的复杂性，只需专注于 "Show"（展示什么）。

CQRS 的代码示例：从传统到分离

让我们通过一个电商下单的场景来看看 CQRS 是如何落地的。

#### 场景 1：传统的 CRUD 模式（不推荐）

在这种模式下，我们通常使用一个 OrderService 同时处理读写，并直接操作数据库。

// 传统的 OrderService，混合了读写逻辑
public class OrderService 
{
    private readonly DbContext _dbContext;

    public OrderService(DbContext dbContext) 
    {
        _dbContext = dbContext;
    }

    // 这是一个命令，但通常返回数据导致职责不清
    public Order CreateOrder(string productId, int quantity) 
    {
        var order = new Order { ProductId = productId, Quantity = quantity, Status = "Created" };
        _dbContext.Orders.Add(order);
        _dbContext.SaveChanges();
        return order; // 写入后立即读取
    }

    // 这是一个查询，但可能加锁影响写入性能
    public Order GetOrder(Guid orderId) 
    {
        return _dbContext.Orders.FirstOrDefault(o => o.Id == orderId);
    }
}

这种写法在简单系统中没有问题，但在高并发下，复杂的查询联表（JOIN）会锁死表，导致下单写入被阻塞。

#### 场景 2：CQRS 模式实现（推荐）

在 CQRS 模式下，我们将模型拆分为 INLINECODEe8086c5f 和 INLINECODE45b6cf31。注意这里我们引入了 MediatR（一个流行的 .NET 库）来演示处理流程，这增加了代码的解耦性。

步骤 1：定义命令

命令只包含执行操作所需的数据，不包含业务逻辑。

using MediatR;

// 创建订单的命令请求
public class CreateOrderCommand : IRequest 
{
    public string ProductId { get; set; }
    public int Quantity { get; set; }
}

步骤 2：实现命令处理器

这是写模型的核心。它处理逻辑，更新写数据库，并可能发布事件来通知其他服务。

// 命令处理器：专注于处理“写入”逻辑
public class CreateOrderCommandHandler : IRequestHandler 
{
    private readonly WriteDbContext _writeContext;

    public CreateOrderCommandHandler(WriteDbContext writeContext) 
    {
        _writeContext = writeContext;
    }

    public async Task Handle(CreateOrderCommand request, CancellationToken cancellationToken) 
    {
        // 1. 业务逻辑验证
        if (request.Quantity <= 0) 
        {
            throw new ArgumentException("数量必须大于0");
        }

        // 2. 创建聚合根
        var order = new Order 
        {
            Id = Guid.NewGuid(),
            ProductId = request.ProductId,
            Quantity = request.Quantity,
            Status = OrderStatus.Created,
            CreatedAt = DateTime.UtcNow
        };

        // 3. 持久化到写库（通常只是单纯的插入，性能较高）
        _writeContext.Orders.Add(order);
        await _writeContext.SaveChangesAsync(cancellationToken);

        // 注意：此时我们不需要返回复杂的视图数据，只需返回ID
        return order.Id;
    }
}

步骤 3：定义查询和查询处理器

这是读模型。我们可以使用完全不同的数据库（如 MongoDB 或 Elasticsearch）来专门存储读优化的数据结构。

// 查询请求：参数简单
public class GetOrderByIdQuery : IRequest
{
    public Guid OrderId { get; set; }
}

// 订单 DTO (Data Transfer Object) - 专为视图设计
// 它是去规范化的，可能包含用户名、商品名等冗余字段，避免 JOIN
public class OrderDto 
{
    public Guid Id { get; set; }
    public string ProductName { get; set; } // 读模型直接存储商品名称，无需关联查询
    public int Quantity { get; set; }
    public string Status { get; set; }
}

// 查询处理器：专注于处理“读取”逻辑
public class GetOrderByIdQueryHandler : IRequestHandler 
{
    private readonly ReadDbContext _readContext;

    public GetOrderByIdQueryHandler(ReadDbContext readContext) 
    {
        _readContext = readContext;
    }

    public async Task Handle(GetOrderByIdQuery request, CancellationToken cancellationToken) 
    {
        // 直接从读库查询，可能是一个 NoSQL 数据库或高度优化的视图表
        var order = await _readContext.Orders
            .AsNoTracking() // 关键：只读操作，不加锁，不追踪变更
            .FirstOrDefaultAsync(o => o.Id == request.OrderId, cancellationToken);

        if (order == null) return null;

        return new OrderDto 
        {
            Id = order.Id,
            ProductName = order.ProductName, // 这里已经是现成的数据
            Quantity = order.Quantity,
            Status = order.Status.ToString()
        };
    }
}

在这个例子中：

  • 写操作只关心库存扣减和订单创建。
  • 读操作直接从 ReadDbContext 获取结构化数据，不仅速度快，而且不会因为读操作的锁竞争影响到写操作。

CQRS 的挑战与权衡

虽然 CQRS 听起来很棒，但它并非没有代价。你需要考虑以下问题：

  • 最终一致性：由于读写分离，当你刚下完单（写成功），立刻去查询订单详情（读），可能会找不到数据。因为数据从写库同步到读库存在延迟。我们需要在 UI 上告知用户“数据正在处理中”。
  • 代码复杂性：你需要维护两套模型、两套数据库映射逻辑，这增加了初期开发和维护的成本。因此，对于简单的 CRUD 系统，不要过度设计，引入 CQRS 可能是得不偿失的。

什么是事件溯源？

理解了 CQRS 后，我们来看看事件溯源。如果说 CQRS 是“读写分离”，那么事件溯源就是一种“以历史为核心”的状态管理方式。

在传统开发中，我们将当前状态直接保存到数据库中。例如，用户的余额是 100 元。如果用户充值了 50 元，我们会直接把数据库字段更新为 150 元。旧的 100 元状态就此丢失，我们只知道现在是 150 元。

事件溯源 的做法完全相反。它不保存当前状态，而是保存导致状态变化的所有事件。

  • 事件 1：用户注册，初始余额 100。
  • 事件 2：用户充值 50。

如果我们想知道当前的余额，系统会重放这些事件：100 + 50 = 150。

为什么使用事件溯源？

  • 天然的审计日志：在金融、医疗或法律合规系统中，我们需要知道“为什么数据变成了这样”。事件溯源自动记录了每一次变更的完整历史，包括时间戳和操作人。
  • 时间旅行调试：通过重放过去的事件流，我们可以完美地重现 bug 发生时的系统状态。
  • 解耦业务逻辑：事件是业务发生的唯一事实来源。

事件溯源的代码示例

让我们继续电商订单的例子。这次我们不直接保存 INLINECODEdb4d982e 的状态，而是保存 INLINECODEdfc86847。

#### 步骤 1：定义事件

事件是不可变的，代表了过去发生的事实。

// 基础事件接口
public interface IDomainEvent
{
    DateTime OccurredOn { get; }
}

// 订单创建事件
public class OrderCreatedEvent : IDomainEvent
{
    public Guid OrderId { get; set; }
    public string ProductId { get; set; }
    public int Quantity { get; set; }
    public DateTime OccurredOn { get; set; } = DateTime.UtcNow;
}

// 订单发货事件
public class OrderShippedEvent : IDomainEvent
{
    public Guid OrderId { get; set; }
    public string ShippingAddress { get; set; }
    public DateTime OccurredOn { get; set; } = DateTime.UtcNow;
}

#### 步骤 2：聚合根与事件存储

在我们的领域模型中，Order 不再直接保存状态，而是维护一个事件列表。

public class Order
{
    public Guid Id { get; private set; }
    private List _events = new List();
    public int Quantity { get; private set; }
    public string Status { get; private set; }

    // 构造函数：此时产生第一个事件
    public Order(string productId, int quantity)
    {
        ApplyChange(new OrderCreatedEvent 
        { 
            OrderId = Guid.NewGuid(), 
            ProductId = productId, 
            Quantity = quantity 
        });
    }

    // 业务方法：发货
    public void Ship(string address)
    {
        if (Status != "Created") throw new InvalidOperationException("订单未创建或已发货");
        
        // 不直接修改状态，而是产生事件
        ApplyChange(new OrderShippedEvent { OrderId = this.Id, ShippingAddress = address });
    }

    // 核心逻辑：应用事件来改变状态
    private void ApplyChange(IDomainEvent @event)
    {
        _events.Add(@event); // 暂存未保存的事件
        Apply(@event);       // 立即更新内存中的对象状态
    }

    // 处理事件更新状态
    private void Apply(IDomainEvent @event)
    {
        switch (@event)
        {
            case OrderCreatedEvent e:
                Id = e.OrderId;
                Quantity = e.Quantity;
                Status = "Created";
                break;
            case OrderShippedEvent e:
                Status = "Shipped";
                break;
        }
    }

    // 获取未保存的变更供外部持久化
    public IEnumerable GetUncommittedChanges() => _events;
}

#### 步骤 3：保存与重放

这是事件溯源中最难理解的部分。我们不保存 INLINECODE4f9e15ed 对象的 JSON，而是将 INLINECODE68c07e36 列表序列化存入“事件存储”。

伪代码：保存

// 伪代码：保存订单
public void SaveOrder(Order order)
{
    var changes = order.GetUncommittedChanges();
    foreach (var e in changes)
    {
        // 将事件插入到事件数据库中，这里通常使用 Append-Only 的日志存储
        _eventStore.Append("OrderStream", e);
    }
}

伪代码：读取（重放）

当我们需要查询订单时，我们从事件存储中读取所有相关事件，并逐个应用来重建对象。

// 伪代码：加载订单
public Order LoadOrder(Guid orderId)
{
    // 1. 从数据库读取该 ID 的所有历史事件
    var history = _eventStore.ReadEvents("OrderStream", orderId);
    
    // 2. 创建一个空对象（或者使用反射创建）
    var order = new Order(); 
    
    // 3. 重放历史，让对象恢复到最新状态
    foreach (var e in history)
    {
        order.Apply(e);
    }
    
    return order;
}

快照优化

你可能会担心：如果一个订单已经修改了几千次，每次读取都要重放几千次事件，这会不会太慢？

是的。为了解决这个问题，我们通常会引入快照。例如，每隔 100 个事件，我们就保存一次当前内存状态的照片。加载时，先读取最近的快照，然后只重放快照之后的那几个事件。

CQRS 与事件溯源的深度对比

现在我们已经了解了这两种模式，让我们通过一个详细的对比表来总结它们的核心区别，以及它们是如何互补的。

方面

CQRS (命令查询职责分离)事件溯源

:—

:—:—

核心定义

分离“读”操作和“写”操作的操作模型。改变状态存储的方式：仅存储“变更事件”，不存储“当前状态”。

数据模型

拥有两个独立的模型：更新模型和视图模型。通常使用单一模型（事件日志），但在展示时可能会生成专门的视图投影。

状态表示

写模型直接修改当前状态（通常使用 UPDATE 语句）。当前状态是动态计算的，通过重放历史事件来重建。

可扩展性

极高的读写扩展灵活性。读库可以是集群，写库可以是单库。专注于事件存储的可扩展性。事件日志通常只能追加，因此水平扩展相对容易（如 Kafka 分区）。

复杂度

中等复杂度。主要难点在于处理数据同步和最终一致性。高复杂度。需要处理事件版本控制、快照、重放逻辑以及全新的编程思维模式。

一致性

通常是最终一致性。写入后，读库可能需要几毫秒到几秒才能更新。本质上就是最终一致性的。状态是随着事件的逐步应用而演进的。

可审计性

取决于具体实现。通常只保留最新的“更新后”数据，历史记录需额外设计。完美支持。它保留了从系统诞生到现在的每一个原子变更，审计是内置的。

适用场景

读多写少、高并发查询、需要独立扩展读写的系统。

需要复杂业务逻辑追踪、金融系统、审计合规、回溯需求高的系统。

它们的关系：黄金搭档

虽然它们是独立的模式，但在实际微服务架构中，CQRS 往往和事件溯源一起使用。

  • 事件溯源 负责写端：处理命令，产生事件，并持久化到事件存储。
  • CQRS 负责连接：监听这些事件，自动更新“读数据库”或“视图模型”。

这样，你的写端拥有了事件溯源的审计优势，读端拥有了 CQRS 的查询性能优势。

结论与最佳实践

CQRS 和事件溯源是解决特定复杂架构问题的强大工具。

  • 何时使用 CQRS？：当你的业务逻辑复杂，或者读写性能需求差异巨大（例如 99% 是查询）时，引入 CQRS 可以显著提升吞吐量。
  • 何时使用事件溯源？：当你需要了解“为什么数据会变成这样”，或者业务流程非常复杂、需要支持撤销/重做功能时，事件溯源是最佳选择。
  • 不要过度设计：对于一个简单的博客后台或内部管理工具，使用传统的 CRUD 可能比 CQRS/ES 更简单、更高效。

希望这篇文章能帮助你厘清这两个概念。如果你们团队正在构建一个大型的分布式系统，不妨试着在某个微服务中应用一下这些模式，体验一下“读写分离”和“事件驱动”带来的变化。

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