CQRS模式在DDD中的应用解析

原创 于 2025-08-15 11:43:33 发布 · 914 阅读 · 24 ·
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#CQRS # Domain-Driven Design # System Architecture

📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。

📙不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

Java程序员廖志伟

💡在这个美好的时刻，笔者不再啰嗦废话，现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来，我将为大家呈现正文内容。

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🌟 CQRS模式在领域驱动设计（DDD）中的应用

🍊 CQRS模式概述

🎉 CQRS定义

CQRS（Command Query Responsibility Segregation）是一种设计模式，它主张将系统的命令（负责修改数据）和查询（负责读取数据）进行分离，以此实现针对不同数据处理逻辑和性能的优化。

🎉 CQRS核心思想

CQRS的核心思想在于将系统的命令和查询分离，为不同类型的查询提供定制化的数据模型和存储策略，从而提升系统的性能和可扩展性。

🎉 CQRS与传统数据库模型的区别

维度CQRS传统数据库模型
数据模型根据查询类型定制单一的数据模型
存储策略根据查询类型定制单一的存储策略
性能优化查询性能通用性能优化
可扩展性提高可扩展性通用可扩展性

🍊 CQRS模式的优势

🎉 提高系统性能

CQRS通过为不同的查询类型提供不同的数据模型和存储策略，从而优化查询性能。

🎉 支持不同类型的查询

CQRS支持多种查询类型，如实时查询、批量查询等，满足不同业务需求。

🎉 适应性强

CQRS可以根据业务需求灵活调整数据模型和存储策略，提高系统的适应性。

🍊 CQRS模式的应用场景

🎉 高并发场景

在高并发场景下，CQRS可以通过分离命令和查询，提高系统的响应速度和吞吐量。

🎉 大数据场景

在大数据场景下，CQRS可以通过定制数据模型和存储策略，提高数据处理效率。

🎉 复杂业务逻辑场景

在复杂业务逻辑场景下，CQRS可以通过分离命令和查询，简化业务逻辑，提高系统可维护性。

🍊 CQRS模式的关键技术

🎉 命令查询责任分离

命令查询责任分离是CQRS的核心技术，它将系统的命令和查询分离，为不同的查询类型提供不同的数据模型和存储策略。

🎉 分区查询

分区查询是将查询操作分散到不同的分区，以提高查询性能。

🎉 异步处理

异步处理是将命令和查询操作异步执行，以提高系统的响应速度和吞吐量。

🍊 CQRS模式与DDD的结合

🎉 领域模型设计

在CQRS模式中，领域模型设计是关键，它需要根据业务需求定制数据模型和存储策略。

🎉 命令与查询分离

命令与查询分离是CQRS的核心思想，它要求在系统设计中将命令和查询操作分离。

🎉 数据库设计

数据库设计需要根据CQRS模式的要求，为不同的查询类型定制数据模型和存储策略。

🍊 CQRS模式与传统架构模式的对比

🎉 MVC模式

MVC（Model-View-Controller）模式是一种经典的软件架构模式，它将系统分为模型、视图和控制器三个部分。与CQRS相比，MVC模式在处理复杂业务逻辑和查询优化方面存在局限性。

🎉 SOA模式

SOA（Service-Oriented Architecture）模式是一种面向服务的架构模式，它将系统分解为多个服务，以提高系统的可扩展性和可维护性。与CQRS相比，SOA模式在处理实时查询和性能优化方面存在局限性。

🍊 CQRS模式在分布式系统中的应用

🎉 分布式事务

在分布式系统中，CQRS模式需要处理分布式事务，以保证数据的一致性。

🎉 分布式缓存

在分布式系统中，CQRS模式需要使用分布式缓存，以提高查询性能。

🍊 CQRS模式的安全性考虑

🎉 数据隔离

CQRS模式需要实现数据隔离，以保证不同用户的数据安全。

🎉 访问控制

CQRS模式需要实现访问控制，以保证用户只能访问授权的数据。

🍊 CQRS模式的性能优化

🎉 查询优化

查询优化是CQRS模式的关键，它需要根据查询类型定制数据模型和存储策略。

🎉 数据库优化

数据库优化是CQRS模式的关键，它需要根据查询类型定制索引和分区策略。

🍊 CQRS模式的测试与部署

🎉 单元测试

单元测试是CQRS模式的关键，它需要针对命令和查询操作进行测试。

🎉 集成测试

集成测试是CQRS模式的核心，它需要测试系统各个组件之间的交互。

🎉 部署策略

部署策略是CQRS模式的关键，它需要根据业务需求制定合理的部署方案。

🍊 CQRS模式的案例分析

🎉 成功案例

成功案例包括电商系统、在线支付系统等，这些系统通过CQRS模式实现了高性能和可扩展性。

🎉 失败案例

失败案例包括一些没有充分考虑CQRS模式优缺点的系统，这些系统在性能和可维护性方面存在问题。

🍊 CQRS模式的发展趋势

🎉 新技术的融合

CQRS模式将与其他新技术（如微服务、容器化等）融合，以实现更高的性能和可扩展性。

🎉 持续集成与持续部署（CI/CD）

持续集成与持续部署（CI/CD）将进一步提高CQRS模式的开发效率和自动化程度。

🎉 表格内容补充

技术描述详细描述
命令查询责任分离将系统的命令和查询操作分离，为不同的查询类型提供不同的数据模型和存储策略。
分区查询将查询操作分散到不同的分区，以提高查询性能。
异步处理将命令和查询操作异步执行，以提高系统的响应速度和吞吐量。
分布式事务在分布式系统中，处理分布式事务，以保证数据的一致性。
分布式缓存在分布式系统中，使用分布式缓存，以提高查询性能。
数据隔离在CQRS模式中，实现数据隔离，以保证不同用户的数据安全。
访问控制在CQRS模式中，实现访问控制，以保证用户只能访问授权的数据。
查询优化根据查询类型定制数据模型和存储策略，以优化查询性能。
数据库优化根据查询类型定制索引和分区策略，以优化数据库性能。
单元测试针对命令和查询操作进行测试，以确保系统功能的正确性。
集成测试测试系统各个组件之间的交互，以确保系统整体功能的正确性。
部署策略根据业务需求制定合理的部署方案，以确保系统的高效运行。

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Java程序员廖志伟

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nvidia-docker离线安装包
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安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
触点云 iOS 联动交互控制
11-25
智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景 管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景 提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景 让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-25
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了一种基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息；随后结合机器学习分类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势，结合ML强大的模式识别能力，提升了分类精度与鲁棒性，具有较强的实用价值。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员；具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统，实现扰动类型的自动识别；②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台；③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率，为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤，重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。
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51单片机c源码-非门数字芯片测试
11-25
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