本文将介绍 Serverless CQRS（命令查询职责分离）体系结构，并探讨如何在 Serverless 环境中实现它。Serverless CQRS 是一种以分离职责为基础的软件架构模式，可用于开发分布式系统，其优势在于它可以在不增加部署和管理复杂性的情况下，使应用程序更加可维护和可扩展。
CQRS 基础
在 CQRS 中，应用程序被划分为两个独立的部分。第一部分处理写操作（命令），第二部分负责读操作（查询）。这种分离使应用程序更加灵活，因为可以使用不同的技术和存储选项来处理不同的职责。
例如，对于写操作，我们可能使用一个带有事务支持的关系型数据库。同时，对于查询操作，我们可能使用一个简单的 NoSQL 数据库或者缓存。
此外，CQRS 还提供了一个事件驱动模型，使得我们可以轻松地将其与 Event Sourcing、消息传递和事件总线系统相结合，以便支持可扩展的系统和领域驱动设计模式。
Serverless CQRS
传统的 CQRS 实现需要运行自己的服务器，管理其托管的服务、数据存储和云基础设施等。Serverless 技术可以使 CQRS 更简单，因为它可以减少管理和维护基础设施的成本。同时，Serverless 架构可以根据实际使用量自动缩放，因此可以支持大量的并发操作。
下面我们将探讨如何在 Serverless 环境中实现 CQRS 模式。我们将采用以下技术：
- AWS Lambda：用于处理命令和查询，以及事件驱动模型的事件处理程序。
- AWS API Gateway：用于公开 RESTful API。
- AWS S3：用于持久化事件和命令。
- AWS DynamoDB： 用于存储和检索读模型。
下图演示了 Serverless CQRS 架构。
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------------------------------------- -------------------Serverless CQRS 体系结构包括以下组件：
- API Gateway：负责公开 RESTful API，客户端可以使用它发送命令。
- Command Lambda：负责处理命令并将其写入事件存储中。
- Event Store：负责存储事件，它是代码逻辑和设计思想的唯一来源。
- Projection Lambda：负责使用查询模型将事件转换为查询，并将其存储在 DynamoDB 中。
- Query Lambda：负责读取查询模型并返回响应。
实现 Serverless CQRS
准备工作
在开始实现之前，我们需要创建一个 AWS 账户和一个 IAM 管理用户，这将为我们提供 AWS CLI 访问和管理资源的权限。我们还需要安装 AWS CLI。
创建 AWS S3 存储桶
我们需要为事件存储创建 S3 存储桶。请运行以下 AWS CLI 命令：
aws s3api create-bucket --bucket my-bucket --region us-east-1
其中，my-bucket 是存储桶名称，us-east-1 是存储桶所在的 AWS 区域。
部署 Command Lambda
Command Lambda 用于处理客户端发送的命令并将其写入事件存储中。我们可以使用 Node.js 编写 Lambda 函数。请使用以下代码创建一个 Node.js 项目：
mkdir command-lambda cd command-lambda/ npm init -y
接下来，安装 AWS SDK 和 AWS Lambda SDK：
npm install aws-sdk npm install aws-lambda
创建 index.js 文件并添加以下代码：
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--此代码使用 AWS SDK 和 AWS Lambda SDK 访问 S3 和 EventBridge。
该代码是将客户端发送的命令写入事件存储，并将其发布到 EventBridge 的完整实现。
使用 AWS CLI 部署 Lambda 函数，运行以下命令：
aws lambda create-function --function-name command-lambda --runtime nodejs14.x --zip-file fileb://deploy.zip --handler index.handler --role <your-role-arn> --environment Variables="{EVENT_BUCKET=my-bucket,EVENT_SOURCE=my-app}" --memory-size 128 --timeout 5其中：
--function-name：Lambda 函数名称。--runtime：Lambda 函数运行时。--zip-file：将要部署的代码包。--handler：Lambda 函数要处理的事件，例如 index.handler。--role：IAM 角色 ARN，用于授权 Lambda 函数访问其他 AWS 资源。--environment：指定 Lambda 函数的环境变量。--memory-size：Lambda 函数的内存大小。--timeout：Lambda 函数的超时时间。
以上命令将构建和部署到 Lambda，作为一个函数，它的名称是 command-lambda。
部署 Query Lambda
Query Lambda 用于读取查询模型并返回响应。我们可以使用 Node.js 和 AWS SDK 编写 Lambda 函数。请使用以下代码创建一个 Node.js 项目：
mkdir query-lambda cd query-lambda/ npm init -y
安装 AWS SDK 和 AWS Lambda SDK：
npm install aws-sdk npm install aws-lambda
创建 index.js 文件并添加以下代码：
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--使用 AWS CLI 部署 Lambda 函数，运行以下命令：
aws lambda create-function --function-name query-lambda --runtime nodejs14.x --zip-file fileb://deploy.zip --handler index.handler --role <your-role-arn> --environment Variables="{TABLE_NAME=my-table}" --memory-size 128 --timeout 5部署 Projection Lambda
Projection Lambda 会将事件转换为查询，并将其存储在 DynamoDB 中。我们可以使用 Node.js 和 AWS SDK 编写 Lambda 函数来实现它。请使用以下代码创建一个 Node.js 项目：
mkdir projection-lambda cd projection-lambda/ npm init -y
安装 AWS SDK 和 AWS Lambda SDK：
npm install aws-sdk npm install aws-lambda
创建 index.js 文件并添加以下代码：
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--使用 AWS CLI 部署 Lambda 函数，运行以下命令：
aws lambda create-function --function-name projection-lambda --runtime nodejs14.x --zip-file fileb://deploy.zip --handler index.handler --role <your-role-arn> --environment Variables="{TABLE_NAME=my-table}" --memory-size 128 --timeout 5部署事件桥
我们需要配置事件桥以将事件从 Command Lambda 传递到 Projection Lambda 和 S3 存储。
请运行以下 AWS CLI 命令：
aws events put-rule --name my-event-pattern --event-pattern "{\"source\":[\"my-app\"],\"detail-type\":[\"OrderCreated\",\"OrderUpdated\",\"OrderDeleted\"]}"
aws lambda add-permission --function-name projection-lambda --statement-id ev-r-12345 --action lambda:InvokeFunction --principal events.amazonaws.com --source-arn <arn-of-my-event-pattern>
aws lambda add-permission --function-name command-lambda --statement-id ev-r-12346 --action lambda:InvokeFunction --principal events.amazonaws.com --source-arn <arn-of-my-event-pattern>
aws events put-targets --rule my-event-pattern --targets "Id"="1","Arn"="<arn-of-projection-lambda>"
aws events put-targets --rule my-event-pattern --targets "Id"="2","Arn"="arn:aws:s3:::my-bucket" --input "{\"eventsBus\":\"default\",\"s3Bucket\":\"my-bucket\",\"s3Prefix\":\"events\"}"其中，my-event-pattern 是事件桥所使用的规则名称，my-app 是事件源名称。
以上步骤将为我们创建事件规则、Lambda 函数授权和 S3 存储。
部署 API Gateway
请运行以下 AWS CLI 命令：
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此代码将创建一个 RESTful API 和一个 orders 资源。此外，它将创建一个 POST 方法，该方法可将请求发送到 Command Lambda。最后，我们将创建一个部署，以便我们可以测试 API。
测试 API
现在可以测试 API。我们将向 API 发送命令。
请运行以下 AWS CLI 命令：
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"type":"OrderCreated","orderId":"1","customer":"Alice","createdAt":"2022-01-01T00:00:00Z"}' <your-api-gateway-endpoint>/orders此命令将创建一个新的订单并将其发布到 S3 和 EventBridge。
查询
我们可以使用 Query Lambda 从 DynamoDB 中读取查询模型。
请运行以下 AWS CLI 命令：
curl -X GET <your-api-gateway-endpoint>/orders/1
该命令将返回查询模型的 JSON 表示形式。
总结
在本文中，我们学习了在 Serverless 环境中实现 CQRS 模式的基本原理和实现方法。我们使用 AWS Lambda、API Gateway、S3 和 DynamoDB 等工具来构建 Serverless CQRS 体系结构。
Serverless CQRS 体系结构使得系统具有更高的可维护性和可扩展性，并节省了管理基础设施的时间和资源。
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