要想高效能，需要盡量：避開網路開銷（io），避開海量資料，避開資源爭奪。
cqrs（command query responsibility segration）架構，命令查詢職責分享架構。
乙個系統，從架構上把它拆分為兩部分：命令處理（寫請求）+查詢處理（讀請求）。
c端負責資料儲存，q端負責資料查詢，q端的資料通過c端產生的event來同步。
在進行大量的讀操作時，如果將讀取與寫入操作進行分離，將能夠提高查詢的可伸縮能力。
其實對於讀取密集型應用環境來說，可以通過另一種途徑實現可伸縮性，即主/從複製。資料的修改全部發生在主節點上，資料將同步到乙個或多個進行讀取的從節點上。
這種方式已經存在很久了，並且在許多資料庫機制中都已經得到了完整的支援。也可將它定義為一種cqrs架構，因為它確實做到了讀寫分離。
另一種用於處理可伸縮性問題的解決方案，即資料分片、或資料庫分割槽。這種方式將某張表中的資料切分到資料庫的多個例項中，並通過某個欄位在例項之間進行分布，例如客戶的名稱。這種方式的一大優點在於能夠設定多個主節點，因此可以對命令與查詢兩方面同時進行擴充套件。而許多資料庫技術本身就支援分割槽能力，只需一些非常簡單的**就可以實現。在使用多個主節點的情況下無法支援跨記錄的事務，因此就像對解決方案領域所進行的分割槽一樣，對業務領域也要進行某種程度的劃分。
在某一種場景下是非常適合應用cqrs架構的，即具有高競爭性的業務領域。在這種領域中的負載非常大，而且具有高度的局域性。一旦出現併發異常就可能導致大多數事務操作開始失敗、無法釋放資料庫連線、阻塞使用者請求等一系列問題，產生巨大的系統瓶頸。這種測試用例在進行效能測試時經常會被忽略，一般在進行可伸縮性測試時，通常會針對多條記錄建立大量的使用者請求，而不是讓所有的請求都集中於少數幾條記錄上。即使完美地實現了cqrs架構，這種瓶頸依然會出現在資料查詢的場景，由於後台的程序不能快速地完成更新操作，導致查詢模型總是無法及時獲得最新的資料。
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