在UML和模式应用一书中，发送给Die的roll消息之后跟随着第二个消息getFaceValue用于提取其新的faceValue，特别是：roll（）方法是void的，没有返回值，例如：
public void roll()
{
faceValue=//生成随机数
}
public int getFaceValue()
{
return faceValue;
}
为什么不将两个方法合并起来，使roll（）方法返回新的faceValue呢？如下所示：
//为什么这种方法不好
public int rolll()
{
faceValue=//生成随机数
return faceValue;
}
第二种方式违反了命令-查询分离原则command-query separation principle。CQS是针对方法的经典oo设计原则，该原则指出，任何方法都可能是如下情况之一；
1.执行动作（更新，调整。。。。）的命令方法，这种方法通常具有改变对象状态等副作用。并且是void的，没有返回值。
2向调用者返回数据的查询，这种方法没有副作用，不会永久性地改变任何对象的状态。
关键是，一个方法不应该同时属于以上2个类型。
roll（）方法是命令，它具有改变Die对象的faceValue属性状态的副作用，因此，他不应该同时返回新的faceValue，否则该方法也会成为查询，从而违法了“必须为void”的规则。
CQS被公认为是计算机科学中具有价值的原则，因为遵循该原则，你能够更容易地推测出程序的状态，在查询状态时不会同时发生变更。这样使得设计更便于理解和预见，例如，如果应用一直遵循CQS，那么你会知道查询或getter方法不会有任何修改，而命令也不会有任何返回，这是个简单的模式，这通常要严格遵循的，因为如果突然改用其他方法，将会产生令人不悦的意外，从而违反软件开发中的最小意外（least surprise）的原则。
考虑如下的反面示例，其中的查询方法违反了CQS：
Missile m=new Missile();
String name=m.getName();
public classs Missile
{
///......
public string getName()
{
launch();//发射导弹
return name;
}
}
一篇文章：
CQRS（命令查询职责分离）
CQRS（Command Query Responsibility Segregation）指的是命令查询职责分离。这是一种我从Greg Young处听到的模式描述。它的核心思想很简单，就是你在更新和读取操作时使用不同的模型，这样的话，会给整个系统的设计带来深远的变革。
人们和信息系统交互的主流行为就是对数据仓库CRUD的使用，我们构思一个可以供创建、读取、更新和删除的数据模型。简单来说，我们的接口提供出来的目的就是供存储和获取数据之用的。
现在我们要脱离这样一种模型，看看另一种存储数据的方式，可能是把很多数据打包成一个数据对象，或者把一些数据按照某种格式压缩成一种新的格式存储起来。在数据更新这块，我们可以找到一些校验方式来对上述要存储的数据进行校验，甚至可以推断出我们提供的数据和现有的存储数据有什么不同。
传统方式：
这样一来，我们可以开始用多种视角来看待数据的呈现了。当用户和数据交互的时候，他们使用的是不同种的数据呈现方式。开发者通常会构建他们自己觉得正确的核心属性的概念模型，如果你在使用领域模型，那么这就是一种概念上的领域模型的表达，你当然也可以对数据的存储定义这样的一个概念模型。
今天提到的方式：
CQRS则做了改变，它将这个模型拆分成命令和展示两部分，分别叫做Command和Query。这样对于很多问题，特别是复杂的领域，相对于对命令和查询使用同一概念模型，复杂性降低。
把模型拆开来，这意味着可以用不同的逻辑进程、不同的硬件来做这两部分事情了。一个WEB上的例子，用户查看页面的时候使用查询模型；而如果要改变数据，这种改变会解析成若干命令模型来执行操作，操作完毕后通知状态的更新。
这里有一些变数需要考虑，内存中的两种模型可以来自同一个数据库，但也可以来自不同的数据库。比如可以让数据的查询来自实时的ReportingDatabase（一种只提供读取服务的数据库概念，Bliki上尽是概念，有的东西还真不怎么样，呵呵，译注），这样的话就需要一种存在于不同数据库之间的数据通信机制。
两种模型，那么原本相同的对象就需要不同的方法来操纵和查询了，就像关系数据库中的不同视图。不过我一听说了CQRS的介绍，这两种模型在脑海里一下子清晰起来。
我们把一个通过CRUD来交互的模型，挪到基于事件的UI层，对于基于事件溯源的场景我们使用命令模型。如何保持两种模型的一致性呢？这里需要考虑事件层面的一致性。很多情况下只有你在更新数据前才需要执行业务逻辑，所以使用EagerReadDerivation（这个我不知道怎么翻译，建议大家打开链接看一看，读请求可以直接从ReportingDatabase中获取数据，而不经过逻辑处理，这个思路是有些奇特，见下面的图，译注）来简化你的查询模型是有很大意义的。
像很多模式一样，CQRS只在某些场合适用，它带来了一种思维上的跳跃，如果不能从中获益，就不要考虑它。尤其值得一提的是，CQRS只在某些特殊系统的某部分中使用（如面向领域设计中提到的Bounded Context）。
目前为止我只看到只有两个方面在此获益。一个是针对非常复杂的场景，可以用CQRS简化问题。通常我尽量不这么做，因为在命令和查询两部分重叠较多，有足够多的方法属性可以重用；另一个情况是对于高性能的应用，如果读写比例太悬殊，
CQRS可以让你分开考虑横向扩展，即便是传统方式，你也得对读写考虑不同的优化策略。一个例子是使用不同的数据库访问技术来处理查询和更新。
如果你的场景不适合使用CQRS，但是你又面对查询的复杂性和性能问题，你仍然可以试试这个ReportingDatabase，因为这样你仍然可以使用你原来的系统，只是对于一些特殊要求的查询，切换到这个ReportingDatabase上去（我通读了一下关于这个东西的文章，也没有见到它有特别优秀的地方，再者，对于这样一些变态场景，更可能会考虑的是一些成熟的读写库分离技术，译注）。
我们目前还没有看到很多使用CQRS的地方，我们理解大家对它赞成和反对的理由，CQRS依然是我工具箱中必不可少的一把利器，虽然我不经常使用它。
转自：http://www.raychase.net/259