【架构设计（一）】常见的Java架构模式

常见的 Java 架构模式解析

在 Java 开发领域，选择合适的架构模式对于构建高效、可维护且能满足业务需求的软件系统至关重要。本文将深入探讨几种常见的 Java架构模式，包括单体架构与微服务架构、分层架构与微服务架构的对比，以及事件驱动架构与CQRS（命令与查询职责分离），通过源码解读、分析实现原理、探讨性能特点以及呈现应用场景等方面，帮助大家更好地理解和应用这些架构模式。

无套路、关注即可领。持续更新中
关注公众号：搜【架构研究站】 回复：资料领取，即可获取全部面试题以及1000+份学习资料

一、单体架构 vs 微服务架构

（一）单体架构

1. 理解单体架构

单体架构是将一个应用的所有功能模块都打包在一个单一的代码库中，作为一个整体进行部署和运行。例如，一个简单的电商系统，其用户管理、商品管理、订单处理等功能模块的代码都在同一个项目里，通过不同的类和方法来实现各自的功能，最终打包成一个可执行的应用程序（如一个 WAR 包部署在 Tomcat 服务器上）。

2. 实现原理

在单体架构中，各个功能模块之间通常通过方法调用、类的依赖关系来交互。以一个包含用户登录和订单查询功能的单体应用为例，代码结构可能如下：

// 用户服务类，处理用户相关逻辑，比如登录验证等
class UserService {public boolean login(String username, String password) {// 模拟从数据库查询用户信息进行验证的逻辑User user = UserRepository.findByUsername(username);if (user!= null && user.getPassword().equals(password)) {return true;}return false;}
}

// 订单服务类，负责订单查询等操作
class OrderService {public List<Order> getOrdersByUserId(int userId) {// 从数据库获取指定用户的订单列表return OrderRepository.findByUserId(userId);}
}

// 模拟数据访问层，这里简单使用静态方法模拟从内存数据结构获取数据（实际会连接数据库）
class UserRepository {private static Map<String, User> userMap = new HashMap<>();static {// 初始化一些用户数据userMap.put("user1", new User("user1", "password1"));}public static User findByUsername(String username) {return userMap.get(username);}
}

class OrderRepository {private static Map<Integer, List<Order>> orderMap = new HashMap<>();static {// 初始化一些订单数据List<Order> orders = new ArrayList<>();orders.add(new Order(1, 1, "商品1", 100));orderMap.put(1, orders);}public static List<Order> findByUserId(int userId) {return orderMap.get(userId);}
}

// 简单的用户类和订单类定义
class User {private String username;private String password;public User(String username, String password) {this.username = username;this.password = password;}// 省略Getter和Setter方法
}

class Order {private int id;private int userId;private String productName;private double price;public Order(int id, int userId, String productName, double price) {this.id = id;this.userId = userId;this.productName = productName;this.price = price;}// 省略Getter和Setter方法
}

// 模拟的控制器类，接收外部请求并调用相应服务
class MainController {public static void main(String[] args) {UserService userService = new UserService();if (userService.login("user1", "password1")) {OrderService orderService = new OrderService();List<Order> orders = orderService.getOrdersByUserId(1);for (Order order : orders) {System.out.println("订单信息: " + order.getProductName() + ", 价格: " + order.getPrice());}}}
}

在这个示例中，UserService 通过调用 UserRepository 的方法获取用户信息进行登录验证，OrderService 调用 OrderRepository 获取订单数据，整体在一个 main 方法中模拟了请求处理流程，体现了单体架构下各功能模块紧密耦合在一个代码库中的特点。

3. 性能特点

优点：

部署简单：只需要部署一个应用程序包，相对来说部署过程较为便捷，不需要复杂的配置管理多个不同的服务部署。
启动速度较快：由于所有模块在同一进程中启动，相比于多个微服务的分布式启动，通常能更快地完成启动并对外提供服务。
缺点：
随着功能增加，代码库庞大复杂：当业务不断拓展，功能模块增多，代码会变得越来越臃肿，理解和维护成本大幅上升，一个小的修改可能影响到整个应用的其他部分。
可扩展性受限：难以针对某个具体功能模块进行独立的扩展，比如要提升订单处理模块的性能，由于和其他模块耦合在一起，很难单独进行水平扩展（增加实例数量）或垂直扩展（提升资源配置）。
技术选型受限：整个应用采用统一的技术栈，很难为不同的功能模块选择最适合的技术，例如如果用户管理部分适合用传统的关系型数据库，而商品推荐部分更适合使用 NoSQL 数据库，在单体架构下实现起来会比较复杂。

4. 应用场景

小型项目或创业初期项目：业务功能相对简单，开发团队规模较小，对系统的可扩展性和灵活性要求不高，单体架构可以快速实现业务需求，节省开发和部署成本。例如，一个简单的企业内部宣传网站，主要就是展示信息、发布新闻等基本功能，单体架构足以满足需求。
对性能要求不高且功能稳定的系统：一些传统的企业内部管理系统，功能基本固定，用户量和并发访问量不大，单体架构可以稳定运行，不需要频繁进行架构调整和优化。

（二）微服务架构

1. 理解微服务架构

微服务架构是将一个大型的应用拆分成多个小型的、独立的服务，每个服务都有自己独立的业务功能、数据库（可以是独立的数据库实例，也可以是同一个数据库中的不同 schema 等方式），并且可以独立开发、部署、运行和扩展。例如，同样是电商系统，用户服务、商品服务、订单服务、支付服务等都可以作为独立的微服务存在，它们通过轻量级的通信机制（如 RESTful API、消息队列等）进行交互。

2. 实现原理

以使用 Spring Boot 构建的简单用户服务微服务和订单服务微服务之间的交互为例：
用户服务微服务（UserService）：

import org.springframework.boot.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@SpringBootApplication
@RestController
public class UserServiceApplication {// 模拟用户数据存储，实际会使用数据库private static List<User> users = new ArrayList<>();static {users.add(new User(1, "user1", "password1"));}@GetMapping("/users/{id}")public User getUserById(@PathVariable int id) {for (User user : users) {if (user.getId() == id) {return user;}}return null;}public static void main(String[] args) {SpringBootApplication.run(UserServiceApplication.class, args);}// 用户类定义static class User {private int id;private String username;private String password;public User(int id, String username, String password) {this.id = id;this.username = username;this.password = password;}// 省略Getter和Setter方法}
}

订单服务微服务（OrderService）：

import org.springframework.boot.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@SpringBootApplication
@RestController
public class OrderServiceApplication {// 模拟订单数据存储，实际会使用数据库private static List<Order> orders = new ArrayList<>();static {orders.add(new Order(1, 1, "商品1", 100));}@GetMapping("/orders/{userId}")public List<Order> getOrdersByUserId(@PathVariable int userId) {List<Order> userOrders = new ArrayList<>();for (Order order : orders) {if (order.getUserId() == userId) {userOrders.add(order);}}return userOrders;}public static void main(String[] args) {SpringBootApplication.run(OrderServiceApplication.class, args);}// 订单类定义static class Order {private int id;private int userId;private String productName;private double price;public Order(int id, int userId, String productName, double price) {this.id = id;this.userId = userId;public String getProductName() {return productName;}public double getPrice() {return price;}}
}

在这个示例中，订单服务微服务如果需要获取用户信息来关联订单，可以通过发送 HTTP 请求（如使用 RestTemplate 或者 WebClient 等客户端工具）到用户服务微服务的 /users/{id} 端点获取相应的用户数据，实现了不同微服务之间基于 RESTful API 的交互，体现了微服务独立开发、通过网络通信协作的特点。

3. 性能特点

优点：

独立扩展：每个微服务可以根据自身的负载情况进行水平扩展（增加实例数量）或垂直扩展（提升资源配置），比如在电商促销活动期间，如果订单服务的压力增大，可以单独增加订单服务微服务的实例数量，而不影响其他微服务。
技术异构性：不同的微服务可以根据业务需求选择最适合的技术栈，例如用户服务可能更适合使用 Java 语言和关系型数据库，而商品推荐微服务可以采用 Python 语言结合机器学习相关的库以及 NoSQL 数据库来实现个性化推荐功能。
可维护性提升：由于每个微服务的代码量相对较小，功能职责明确，开发团队可以更专注于各自负责的微服务，代码的理解、维护和更新都更加容易，出现问题时也能快速定位和修复。
缺点：
分布式系统复杂性：涉及多个微服务之间的通信、协调、数据一致性等问题，比如网络延迟、服务调用失败等情况需要额外的机制（如重试、降级、熔断等）来处理，增加了系统的复杂性和运维难度。
部署成本增加：每个微服务都需要独立部署，相比单体架构，需要更多的配置管理、服务器资源等，并且要确保各个微服务之间的版本兼容性和正确的启动顺序等。
性能开销：微服务之间的通信通过网络进行，相比于单体架构内的方法调用，会有一定的网络延迟开销，特别是在频繁调用的情况下，可能影响整体性能，需要进行优化（如使用缓存、优化网络配置等）。

4. 应用场景

大型复杂的互联网应用：如电商平台、社交网络等，业务功能繁多且复杂，需要不同的团队负责不同的功能模块开发，并且要应对高并发、海量用户访问的情况，微服务架构能够很好地满足其可扩展性、灵活性以及独立开发和部署的需求。
需要频繁迭代和创新的业务系统：例如一些互联网金融产品，需要不断推出新的功能和服务，微服务架构方便针对某个具体的业务功能进行快速开发、测试和上线，而不会影响到其他已经稳定运行的功能。

二、分层架构与微服务架构的对比

（一）分层架构

1. 理解分层架构

分层架构是将软件系统按照不同的职责和功能划分为多个层次，常见的有三层架构（表示层、业务逻辑层、数据访问层），也有多层架构（如在业务逻辑层再细分等情况）。各层之间通过接口进行交互，下层为上层提供服务，上层调用下层的接口来实现业务功能。例如，在一个 Java Web 应用中，用户在浏览器发起请求，先到达表示层（如 Spring MVC 中的控制器层），控制器调用业务逻辑层的服务来处理业务，业务逻辑层再通过数据访问层与数据库交互获取或存储数据。

2. 实现原理

以一个简单的员工管理系统为例，展示三层架构的代码实现：
表示层（EmployeeController）：

import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;@Controller
@RequestMapping("/employees")
public class EmployeeController {@Resourceprivate EmployeeService employeeService;@GetMapping("/")public List<Employee> getEmployees() {return employeeService.getAllEmployees();}@PostMapping("/")public void addEmployee(@RequestBody Employee employee) {employeeService.addEmployee(employee);}
}

业务逻辑层（EmployeeService）：

import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;@Service
public class EmployeeService {@Resourceprivate EmployeeRepository employeeRepository;public List<Employee> getAllEmployees() {return employeeRepository.findAll();}public void addEmployee(Employee employee) {employeeRepository.save(employee);}
}

数据访问层（EmployeeRepository）：

import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;@Repository
public interface EmployeeRepository extends JpaRepository<Employee, Long> {
}

在这个示例中，EmployeeController 作为表示层接收外部请求，调用 EmployeeService 业务逻辑层的方法来处理业务，EmployeeService 再通过 EmployeeRepository 数据访问层与数据库交互，体现了分层架构各层之间清晰的依赖和调用关系。

3. 性能特点

优点：

职责清晰：各层分工明确，便于开发人员理解和维护，新加入的开发人员可以快速定位到自己负责的层次进行开发工作，降低了代码的耦合度，提高了代码的可读性和可维护性。
便于复用：数据访问层和业务逻辑层的代码可以在不同的表示层应用（如 Web 应用、桌面应用等）中复用，提高了代码的复用率，减少了重复开发。
缺点：
不够灵活：对于业务变化较大的情况，可能需要对多个层次进行修改，特别是当业务逻辑跨层较多时，修改起来可能比较复杂，不像微服务架构那样可以针对某个业务功能独立调整。
性能瓶颈：在处理复杂业务逻辑时，可能会因为层层调用导致性能下降，尤其是当数据访问层的数据库操作效率不高时，会影响整个系统的响应速度，不过可以通过优化数据库查询、使用缓存等方式来缓解。

4. 应用场景

企业级应用开发：适用于各种规模的企业内部管理系统、业务流程相对稳定的系统，如人力资源管理系统、财务管理系统等，通过分层架构可以清晰地组织代码，满足业务需求并方便后续的维护和扩展。
传统的 Web 应用：在一些功能相对明确、对性能要求不是极致苛刻的 Web 应用场景中，分层架构能够提供良好的代码结构和可维护性，便于开发团队进行开发和协作。

（二）对比分析

1. 架构复杂度

分层架构：相对来说整体架构复杂度较低，主要是在一个代码库内按照层次划分功能，各层之间的接口调用关系相对固定，易于理解和掌握，适合中小规模的项目以及对架构灵活性要求不高的场景。
微服务架构：架构复杂度较高，涉及多个独立的微服务，需要处理微服务之间的通信、数据一致性、服务发现、容错等诸多分布式系统相关的问题，适合大型复杂项目以及需要快速迭代和独立扩展的业务场景，但对团队的技术能力和运维能力要求也更高。

2. 可扩展性

分层架构：可扩展性相对有限，主要是通过在各层内部进行优化（如优化数据库查询算法、增加业务逻辑方法等）或者对整个应用进行垂直扩展（提升服务器资源等）来应对业务增长，很难针对某个具体的业务功能进行独立的水平扩展。
微服务架构：具有很强的可扩展性，每个微服务可以根据自身的业务负载情况独立进行水平扩展（增加实例数量）或垂直扩展（提升资源配置），能够更好地适应业务快速变化和高并发访问的需求。

3. 部署灵活性

分层架构：通常作为一个整体进行部署，虽然可以通过配置管理实现不同环境（开发、测试、生产等）的部署，但灵活性较差，很难做到部分功能的快速更新和部署，每次部署都需要对整个应用进行操作。
微服务架构：每个微服务都可以独立部署，开发团队可以快速将某个微服务的更新版本部署上线，而不影响其他微服务的正常运行，大大提高了部署的灵活性和效率，便于持续集成和持续

3. 部署灵活性

分层架构：通常作为一个整体进行部署，虽然可以通过配置管理实现不同环境（开发、测试、生产等）的部署，但灵活性较差，很难做到部分功能的快速更新和部署，每次部署都需要对整个应用进行操作。
微服务架构：每个微服务都可以独立部署，开发团队可以快速将某个微服务的更新版本部署上线，而不影响其他微服务的正常运行，大大提高了部署的灵活性和效率，便于持续集成和持续部署（CI/CD）的实施。例如，在使用容器化技术（如 Docker）和容器编排工具（如 Kubernetes）的情况下，每个微服务可以构建成一个 Docker 容器，然后通过 Kubernetes 的 Deployment 和 Service 资源进行部署和管理，以下是一个简单的 Kubernetes 配置示例（以订单服务微服务为例）：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: order-service
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: order-servicetemplate:metadata:labels:app: order-servicespec:containers:- name: order-service-containerimage: order-service:latestports:- containerPort: 8080
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: order-service
spec:selector:app: order-serviceports:- protocol: TCPport: 80targetPort: 8080type: ClusterIP

这个配置定义了订单服务微服务的 Deployment（部署三个副本）和 Service（用于服务发现和负载均衡），可以方便地进行独立部署和管理，当需要更新时，只需要更新该微服务对应的 Docker 镜像并更新 Deployment 资源即可，不会影响其他微服务。

4. 技术栈选择

分层架构：通常在整个系统中采用统一的技术栈，因为各层之间紧密耦合，很难为不同的功能模块使用不同的技术，这在一定程度上限制了对新技术的应用和优化。例如，一旦选择了 Java 和 Spring 框架作为基础，数据访问层使用 JPA 来操作数据库，可能就很难在数据访问层使用其他编程语言或不同的数据库操作方式，除非进行大规模的重构。
微服务架构：允许不同的微服务采用不同的技术栈，每个微服务团队可以根据业务需求和技术优势选择最适合的开发语言、框架和数据库。比如，用户服务可以使用 Java 和关系型数据库，而推荐服务可以使用 Python 和 Redis 存储推荐数据，这样可以充分发挥不同技术的优势，为不同业务场景提供最优的解决方案。

5. 数据一致性

分层架构：数据一致性的处理相对简单，因为数据操作主要通过数据访问层统一进行，通常可以使用事务（如在业务逻辑层开启数据库事务）来保证数据的一致性，以防止出现数据不一致的情况。例如，在一个订单处理和库存更新的场景中，可以使用 Spring 的 @Transactional 注解来确保在业务逻辑处理时，订单创建和库存更新在一个事务中完成：

import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;@Service
public class OrderProcessingService {@Transactionalpublic void processOrder(Order order, Inventory inventory) {// 保存订单操作orderRepository.save(order);// 更新库存操作inventoryRepository.updateStock(inventory);}
}

在这个示例中，当 processOrder 方法执行时，orderRepository.save(order) 和 inventoryRepository.updateStock(inventory) 会在一个事务中执行，如果其中一个操作失败，整个事务会回滚，保证了数据的一致性。

微服务架构：由于数据存储在不同的微服务中，可能分布在不同的数据库甚至不同的存储系统中，数据一致性的维护变得复杂。需要使用分布式事务（如两阶段提交、最终一致性等策略）或者事件驱动机制（如使用消息队列）来实现数据一致性。例如，使用 Apache Kafka 来实现最终一致性，当订单服务创建订单后，发送一个订单创建事件，库存服务订阅该事件，收到事件后更新库存：

// 订单服务发送事件的代码示例
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;public class OrderService {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, OrderEvent> kafkaTemplate;public void createOrder(Order order) {// 保存订单操作orderRepository.save(order);// 发送订单创建事件OrderEvent event = new OrderEvent(order.getId(), "ORDER_CREATED");kafkaTemplate.send("order-events", event);}
}

// 库存服务订阅事件的代码示例
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;public class InventoryService {@KafkaListener(topics = "order-events", groupId = "inventory-group")public void listen(OrderEvent event) {if (event.getEventType().equals("ORDER_CREATED")) {// 根据订单事件更新库存updateInventory(event.getOrderId());}}private void updateInventory(int orderId) {// 实际更新库存的逻辑}
}

这种基于事件驱动的方式通过消息队列将数据一致性的维护解耦，各个微服务可以异步处理，虽然增加了系统的复杂性，但提高了系统的灵活性和可扩展性。

三、事件驱动架构与 CQRS

（一）事件驱动架构

1. 理解事件驱动架构

事件驱动架构是一种系统设计模式，其中系统的各个组件之间通过事件进行通信。组件可以是微服务、模块或不同的系统，当一个组件发生某些动作时，会产生一个事件，其他订阅该事件的组件会接收到这个事件并做出相应的反应。这种架构模式可以使系统具有松耦合、可扩展性和高响应性的特点。

2. 实现原理

以一个用户注册的事件驱动流程为例，使用 Apache Kafka 作为事件代理：
用户服务产生事件：

import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, UserEvent> kafkaTemplate;public void registerUser(User user) {// 模拟保存用户信息的逻辑saveUser(user);// 发送用户注册事件UserEvent event = new UserEvent(user.getId(), "USER_REGISTERED");kafkaTemplate.send("user-events", event);}private void saveUser(User user) {// 实际保存用户的逻辑，例如存储到数据库中}
}

其他服务订阅事件：

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class EmailService {@KafkaListener(topics = "user-events", groupId = "email-group")public void onUserRegistered(UserEvent event) {if (event.getEventType().equals("USER_REGISTERED")) {// 发送欢迎邮件的逻辑sendWelcomeEmail(event.getUserId());}}private void sendWelcomeEmail(int userId) {// 实际发送邮件的逻辑}
}

在这个例子中，当用户服务 UserService 完成用户注册操作后，会产生一个 USER_REGISTERED 类型的事件，并将其发送到 Kafka 的 user-events 主题，而 EmailService 服务订阅了 user-events 主题，当收到该事件时，会触发 sendWelcomeEmail 方法发送欢迎邮件，实现了不同服务之间基于事件的通信和协作。

3. 性能特点

优点：

松耦合：各个组件之间不直接依赖，仅通过事件进行通信，减少了组件之间的耦合，使得系统更易于维护和扩展，一个组件的变化不会直接影响其他组件，只要事件格式和处理逻辑不变。
高响应性：事件可以异步处理，系统可以更快地响应用户请求，提高系统的吞吐量和性能，特别是在处理大量并发请求时，通过事件的缓冲和异步处理可以提高系统的整体性能。
可扩展性：新的组件可以很容易地添加到系统中，只需要订阅感兴趣的事件即可，系统可以灵活地扩展功能，例如，后续添加一个短信通知服务，只需要订阅用户注册事件，添加相应的事件处理逻辑即可。

缺点：

调试困难：由于系统是基于事件的异步通信，在调试时可能难以追踪事件的流动和处理过程，特别是在复杂的事件链中，需要额外的日志和监控机制来跟踪事件的传播和处理情况。
数据一致性维护复杂：在处理跨服务的事务时，可能会出现数据不一致的情况，需要使用复杂的机制（如事件溯源、补偿机制等）来保证最终一致性，增加了系统的复杂性。

4. 应用场景

跨系统集成：当涉及多个系统之间的集成时，如电商系统需要与支付系统、物流系统等外部系统协作，事件驱动架构可以通过事件来传递信息和触发操作，而不需要紧密耦合这些系统，方便系统之间的交互和集成。
复杂业务流程处理：对于一些复杂的业务流程，如订单处理涉及多个环节（订单创建、库存更新、物流安排、支付处理等），可以使用事件驱动架构将不同的处理环节解耦，提高系统的灵活性和可扩展性，通过事件来驱动各个环节的处理，避免了传统的顺序调用和复杂的业务逻辑耦合。

（二）CQRS（命令与查询职责分离）

1. 理解 CQRS

CQRS 将应用程序的操作分为两类：命令（Command）和查询（Query），命令用于修改数据（如创建、更新、删除），而查询用于读取数据。通常将命令和查询的处理逻辑分离到不同的类或服务中，甚至可以使用不同的数据库，以实现更好的性能和扩展性。

2. 实现原理

以下是一个简单的 CQRS 实现示例：
命令处理端（Command Side）：

import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class OrderCommandService {private OrderRepository orderRepository;public OrderCommandService(OrderRepository orderRepository) {this.orderRepository = orderRepository;}public void createOrder(OrderCreateCommand command) {Order order = new Order(command.getOrderId(), command.getUserId(), command.getProductId());orderRepository.save(order);}
}

查询处理端（Query Side）：

import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;@Service
public class OrderQueryService {private OrderReadRepository orderReadRepository;public OrderQueryService(OrderReadRepository orderReadRepository) {this.orderReadRepository = orderReadRepository;}public List<Order> getOrdersByUserId(int userId) {return orderReadRepository.findByUserId(userId);}
}

命令和查询的接口定义：

// 命令接口
public interface Command {
}

public class OrderCreateCommand implements Command {private int orderId;private int userId;private int productId;public OrderCreateCommand(int orderId, int userId, int productId) {this.orderId = orderId;this.userId = userId;this.productId = productId;}// 省略Getter和Setter方法
}

// 查询接口
public interface Query<T> {T execute();
}

public class OrderQueryByUserId implements Query<List<Order>> {private int userId;public OrderQueryByUserId(int userId) {this.userId = userId;}@Overridepublic List<Order> execute() {// 实际的查询逻辑，例如调用 OrderQueryServicereturn orderQueryService.getOrdersByUserId(userId);}
}

在这个示例中，OrderCommandService 专门负责处理订单创建等修改数据的命令操作，而 OrderQueryService 专门负责查询操作，并且可以根据不同的查询需求，定义不同的查询类（如 OrderQueryByUserId），甚至可以将读操作和写操作的数据存储分离，比如写操作使用关系型数据库，读操作使用专门的查询优化的数据库（如 Elasticsearch 等），提高查询性能。

3. 性能特点

优点：

性能优化：由于命令和查询分离，可以根据不同的操作特性分别优化处理逻辑和存储，对于查询操作，可以使用更适合的存储和索引策略（如使用 NoSQL 数据库、使用缓存等），提高系统的查询性能，同时对写操作也可以更专注于数据一致性和事务处理。
可扩展性增强：可以独立扩展命令处理和查询处理部分，例如，对于读操作密集的场景，可以增加更多的查询服务实例或使用更好的查询存储，而对于写操作频繁的场景，可以单独扩展命令处理服务，提高了系统的整体可扩展性。
更清晰的业务逻辑：将命令和查询的逻辑分离，使得代码结构更加清晰，开发人员可以更好地专注于不同类型的操作，减少因混合命令和查询逻辑带来的复杂性和错误。

缺点：

复杂性增加：引入了额外的代码和架构复杂度，需要维护两个不同的处理路径和可能不同的存储，增加了开发和维护的成本。
数据一致性挑战：在数据更新后，可能需要一些额外的机制（如事件驱动、数据同步等）来保证读数据的一致性，特别是在使用不同存储的情况下，可能会导致读取的数据不是最新的数据，需要考虑数据同步的延迟和策略。

4. 应用场景

高并发的读写分离场景：在一些读写比差异较大的系统中，如内容管理系统，用户阅读文章（查询操作）的频率远远高于用户发表文章（命令操作），可以使用 CQRS 将读操作和写操作分离，对读操作使用更优化的存储和服务，提高系统的整体性能和用户体验。
复杂业务的分离优化：对于复杂的业务系统，如金融交易系统，将交易命令（如买卖操作）和交易数据的查询分离，可以更好地优化交易的安全性和一致性，同时对交易历史的查询进行专门的性能优化，提高系统在不同业务需求下的性能和可靠性。

四、总结

不同的 Java架构模式各有其优缺点和适用场景，在选择架构模式时，需要综合考虑业务规模、业务发展速度、团队能力、性能需求、可维护性等多方面因素。单体架构适合小型简单的项目，而微服务架构适用于大型复杂的、需要高度可扩展性和灵活性的系统；分层架构提供了清晰的代码结构和相对简单的开发维护方式，适用于传统的企业应用；事件驱动架构和CQRS则更侧重于系统的灵活性、性能优化和解耦，适用于复杂的业务流程和需要高性能的读写分离场景。在实际项目中，可能会结合多种架构模式，例如在微服务架构中使用事件驱动架构进行服务间的通信，或者在分层架构的基础上使用CQRS优化某些功能模块。作为开发人员和架构师，需要根据具体情况灵活运用这些架构模式，为系统构建一个高效、稳定且可扩展的架构，以满足业务发展和用户的需求。