一、搞懂CQRS：为什么它能让.NET系统“读写分家”不打架？
其实CQRS这东西说复杂也不复杂，全称“命令查询职责分离”，大白话就是：把“修改数据”（命令）和“查询数据”（查询）拆成两套独立的逻辑，各干各的，互不打扰。你可能会说：“我平时写代码也会分开写啊，一个Service里既有Add方法也有Get方法，这不就是分离吗？” 还真不一样，传统方式只是“代码分离”，但数据操作还是走同一个数据库、同一套模型，本质上还是“一家人”抢资源。而CQRS是从架构层面彻底分家，相当于给“改数据”和“查数据”各建一套“房子”，连数据库都能分开用。
CQRS到底解决什么核心问题？
去年我帮一个做在线教育的客户优化系统，他们的课程平台有个典型问题：白天学生查课程、看进度（读操作）特别多，晚上老师更新课程内容、录入成绩（写操作）集中爆发。原来用的是传统三层架构，所有操作都走同一个SQL Server库，结果一到晚上，老师录入成绩时，学生查课程进度经常超时，数据库死锁日志一天能攒几十条。后来我们用CQRS重构了核心模块，效果立竿见影——读写操作冲突减少了70%，数据库CPU负载降了45%，学生查课再也没超时过。
这就是CQRS的厉害之处：它专门解决“读写逻辑差异大”“读写并发冲突”的问题。你想啊，查询操作往往需要关联很多表、返回复杂数据（比如课程列表要包含老师信息、学生进度、评分），但写操作只需要改几个核心字段（比如更新成绩只改分数和时间）。如果硬把这两套逻辑塞在同一个Service、同一个数据库里，就像让一个人同时干“绣花”和“搬砖”，效率能高吗？CQRS就是让“绣花的专心绣花，搬砖的专心搬砖”。
为什么.NET生态特别适合落地CQRS？
要说落地CQRS，.NET开发者真是占了大便宜。不是我吹，.NET的生态工具简直是为CQRS量身定做的：
下面这张表能让你更直观看到传统架构和CQRS架构的区别：
| 对比项 | 传统架构 | CQRS架构 |
|---|---|---|
| 核心思想 | 读写逻辑合并，共用一套模型 | 读写逻辑分离，独立模型和存储 |
| 数据模型 | 单领域模型（兼顾读写） | 命令端用领域模型，查询端用DTO/视图模型 |
| 数据库 | 单一数据库（读写混合） | 可分离（写库+读库，支持异构） |
| 适用场景 | 简单CRUD、读写逻辑相似 | 读多写少、读写逻辑差异大、高并发 |
微软官方在《.NET微服务最佳实践》里提到：“CQRS不是银弹，但在‘订单系统’‘库存管理’‘内容平台’这类场景下，它能显著降低系统复杂度，提升扩展性。” 我自己的经验也是如此——只要你的业务里“查”和“改”的逻辑明显不一样，用CQRS基本不会错。
二、.NET落地CQRS的6步实操指南，从代码到部署全讲透
光说原理太空泛，咱们直接上干货：在.NET里从零开始搭一套CQRS架构，具体要怎么做？我把流程拆成了6步，每一步都给你讲清楚“为什么要这么做”和“具体怎么写代码”，你跟着做，半天就能搭出基础框架。
第一步：先搞清楚“哪些操作算命令，哪些算查询”
这是最关键的一步，也是最容易搞错的一步。不是说“增删改就是命令，查就是查询”这么简单，得看业务意图。比如“修改用户密码”，这明显是命令——它会改变系统状态；“查询用户是否已注册”，这是查询——只返回结果不修改状态。但有些操作要小心，比如“获取未付款订单并标记为超时”，这里面既有查询（查未付款订单）又有命令（标记超时），这种就得拆成两个步骤：先查（查询操作），再标记（命令操作），千万别混在一起。
我一般会让团队用“动词+名词”命名命令，比如CreateOrderCommand“UpdateUserPasswordCommand”；用“Get+名词+Query”命名查询，比如GetUserProfileQuery“SearchCoursesQuery”。这样一看名字就知道是干啥的，后期维护也方便。
第二步：选对工具链，少走90%的弯路
工具选不对，累死也白费。我帮客户落地CQRS时，必用这一套组合，你可以直接抄作业：
举个例子，用MediatR定义一个命令和Handler：
// 命令类（告诉系统要干什么）
public class CreateOrderCommand IRequest
{
public Guid ProductId { get; set; }
public int Quantity { get; set; }
public Guid UserId { get; set; }
}
// 命令处理器（具体怎么干）
public class CreateOrderCommandHandler IRequestHandler
{
private readonly OrderDbContext _dbContext; // 写库上下文
private readonly IMediator _mediator; // 用来发布事件
public CreateOrderCommandHandler(OrderDbContext dbContext, IMediator mediator)
{
_dbContext = dbContext;
_mediator = mediator;
}
public async Task Handle(CreateOrderCommand request, CancellationToken cancellationToken)
{
//
业务逻辑校验（比如库存是否足够）
var product = await _dbContext.Products.FindAsync(request.ProductId);
if (product.Stock < request.Quantity)
throw new Exception("库存不足");
//
创建订单（修改数据）
var order = new Order
{
Id = Guid.NewGuid(),
ProductId = request.ProductId,
Quantity = request.Quantity,
UserId = request.UserId,
Status = OrderStatus.Pending
};
await _dbContext.Orders.AddAsync(order);
product.Stock -= request.Quantity; // 扣减库存
await _dbContext.SaveChangesAsync(cancellationToken);
//
发布订单创建事件（通知查询端更新数据）
await _mediator.Publish(new OrderCreatedEvent(order.Id), cancellationToken);
return new OrderDto(order.Id, order.Status);
}
}
你看，命令Handler里只干“修改数据”和“发布事件”的活儿，不用管查询逻辑，多清爽。
第三步：设计数据存储，读写库可以“分家”也可以“暂时不分家”
很多人一听CQRS就觉得“必须读写库分离”，其实不一定。如果你的系统还在初期，数据量不大，完全可以先用同一个数据库，把逻辑层分开（命令用EF Core，查询用Dapper），等以后用户多了再拆库。我去年给一个初创公司做系统，就是先逻辑分离，半年后用户量涨到10万，才把查询库拆成SQL Server从库，平滑过渡，没出任何问题。
如果要分库，记住一个原则：写库优先保证数据一致性，用关系型数据库（SQL Server/PostgreSQL）；读库优先保证查询性能，甚至可以用NoSQL。比如电商的商品详情查询，读库用MongoDB存结构化数据，查询速度比关系型数据库快3倍以上。
第四步：实现读写数据同步，别让查询结果“过时”
读写分离后，最头疼的就是“读库数据怎么跟写库同步”。比如命令端创建了订单，查询端得知道这个订单存在，不然用户刚下单，去查订单列表却看不到，体验就太差了。同步方式有两种，你根据业务选：
await _mediator.Publish(new OrderCreatedEvent(order.Id))这一步，查询端写个事件处理器，收到事件后更新读库。 第五步：写查询逻辑，怎么快怎么来
查询端不用考虑事务、业务规则，唯一目标就是“快”。所以查询逻辑怎么简单高效怎么写，别搞复杂的领域模型，直接用DTO接收数据。比如查询课程列表，用Dapper写个SQL直接查：
public class SearchCoursesQueryHandler IRequestHandler>
{
private readonly IDbConnection _queryDbConnection; // 查询库连接
public SearchCoursesQueryHandler(IDbConnection queryDbConnection)
{
_queryDbConnection = queryDbConnection;
}
public async Task> Handle(SearchCoursesQuery request, CancellationToken cancellationToken)
{
var sql = @"SELECT c.Id, c.Title, t.Name as TeacherName,
AVG(r.Score) as AvgScore, c.Price
FROM Courses c
LEFT JOIN Teachers t ON c.TeacherId = t.Id
LEFT JOIN Reviews r ON c.Id = r.CourseId
WHERE c.Title LIKE @Keyword
GROUP BY c.Id, c.Title, t.Name, c.Price";
return await _queryDbConnection.QueryAsync(sql,
new { Keyword = $"%{request.Keyword}%" }).AsList();
}
}
直接写SQL虽然“土”，但性能比EF Core的Linq查询高不少，尤其复杂查询差距更明显。
第六步：上线前一定要做这3个测试，不然容易踩坑
别以为代码写完就万事大吉了，上线前这三个测试必须做，我吃过亏：
去年有个项目就是没做异常恢复测试，结果读库服务器宕机2小时，恢复后同步任务没补数据，导致查询结果少了200多条记录，还好发现及时，手动同步解决了。
真实案例：从“卡成PPT”到“秒开”，教育平台的CQRS改造效果
最后给你看个真实案例，更有感觉。我之前服务的一个在线教育客户，他们的“课程学习进度”模块原来用传统架构，学生看进度时要查3张表（用户表、课程表、进度表），还要计算完成百分比，高峰期查询响应时间经常超过1秒。用CQRS改造后：
CurrentPosition和UpdateTime两个字段。 UserCourseProgressView表，存用户ID、课程ID、完成百分比、最近学习时间，用定时任务（每2分钟）从写库同步数据。学生查询时，Dapper直接查这张表，响应时间从1秒降到80ms，比原来快了12倍！ 现在他们的技术负责人见人就说：“早知道CQRS这么好用，当初就不该纠结那么久，早点重构早省心。”
其实CQRS没那么神秘，本质就是“让专业的人干专业的事”。你不用一开始就追求完美，可以先从一个小模块（比如用户中心、订单系统）试试水，看看效果。如果你的系统也有读写冲突、查询慢的问题，真的可以试试这个方法——我敢打赌，你会回来感谢我的。
对了，如果你按上面的步骤搭框架时遇到问题，或者想看看完整的代码示例，可以在评论区告诉我，我整理一份Demo发给你。动手试试，比光看文章有用100倍！
你可别觉得CQRS是万能神药，啥项目都往里套。我见过好几个团队，上来就说“我们要用CQRS重构系统”，结果最后发现项目根本吃不透这套架构，反而越改越乱。其实啊，CQRS就像一把专门的扳手，不是所有螺丝都能用它拧——它真正发挥作用的，是那些“查数据”和“改数据”的逻辑完全不是一回事儿的场景。
就拿电商平台来说吧，你想想，用户查商品的时候，是不是得看标题、图片、价格、销量、评价，甚至还要关联店铺信息、优惠券？这查询逻辑复杂得很，得左联右联好几张表。可下单的时候呢？其实就改几个核心数据：库存减一、订单表新增一条记录、用户余额扣减。这两套逻辑放一起，就像让一个人既要做精细的雕刻（查），又要抡大锤砸钉子（改），能不累吗？这时候CQRS就能把它们拆开，各干各的，效率立马上来。还有在线教育平台也一样，学生查课程进度要算完成百分比、看章节列表，老师更新课程内容就改几个字段，这种“读写分家”的场景，CQRS一上，数据库压力立马降下来。
但要是你的项目没这些特点，比如就是个普通的后台管理系统——增删改查都围绕着一张用户表，查的时候就按ID查，改的时候也就改改姓名、手机号，逻辑简单得很。这种情况你非要用CQRS，就得维护两套模型、处理数据同步，纯属给自己找事儿。我之前帮一个小公司看代码，他们的“员工信息管理系统”才5张表，硬是套了CQRS，结果团队天天加班改同步bug，后来换回传统三层架构，反而一周就把积压的需求清完了。所以啊，技术这东西，得看场景选，别为了“显得高级”硬上，适合的才是最好的。
CQRS适合所有.NET项目吗？
不是所有项目都需要用CQRS。它通常更适合“读写逻辑差异大”“高并发读写冲突频繁”的场景，比如电商订单系统（查询商品需关联多表，下单只需改库存）、在线教育平台（学生查课程vs老师更新内容）。如果你的项目是简单CRUD（如后台管理系统，增删改查逻辑相似），用传统架构反而更简单，没必要为了“技术而技术”。
CQRS和传统三层架构的核心区别是什么？
最核心的区别是“分离程度”。传统三层架构（UI→Service→Repository）只是“代码层面分离”，读写操作共用一套数据模型和数据库连接；而CQRS是“架构层面分离”——命令端（写操作）和查询端（读操作）有独立的模型、独立的处理逻辑，甚至可以用不同的数据库（写库用SQL Server保证事务，读库用MongoDB提升查询速度）。简单说，传统架构是“同一套班子干两种活”，CQRS是“两套班子各干各的活”。
实现CQRS会增加系统复杂度吗？
确实会增加一定复杂度，比如需要维护两套模型（命令模型、查询模型）、处理读写数据同步。但这种复杂度是“可控的”，且在高并发场景下收益远大于成本。 从小模块开始尝试（比如先改造“用户订单”模块），用MediatR、EF Core等成熟工具简化实现，避免一开始就追求“完美架构”。我帮客户落地时，通常先跑通核心流程，再逐步优化同步机制，这样团队接受度更高。
读写分离后，如何确保查询数据和写数据一致？
主要有两种同步方式，根据业务场景选：
实际项目中，我常混合使用这两种方式——核心数据实时同步，非核心数据定时同步，既能保证用户体验，又能减少系统压力。
用CQRS后，系统性能提升的具体效果能到多少？
根据我的实际案例，在“读写冲突频繁”的场景下，效果很明显：
不过具体数据取决于业务场景和优化程度， 上线后用APM工具（如Application Insights）监控实际指标，再针对性调优。
