CQRS
The CQRS pattern and event sourcing are not mere simplistic solutions to the problems associated with large-scale, distributed systems.
從1000萬用戶並發修改用戶資料的假設場景開始
- 每次修改操作耗時200ms，每秒5個操作
- MySQL連接數在5K，分10個庫
- 5 *5k *10=25萬TPS
- 1000萬/25萬=40s
在秒殺場景中，由於對樂觀鎖/悲觀鎖的使用，推測系統響應時間更復雜。
使用Actor解決高並發的性能問題
1000萬用戶，一個用戶一個Actor，1000萬個內存對象。
200萬件SKU，一件SKU一個Actor，200萬個內存對象。
平均一個SKU承擔1000萬/200萬=5個請求
1000萬對數據庫的讀寫壓力變成了200萬
1000萬的讀寫是同步的，200萬的數據庫壓力是異步的
異步落盤時可以采用批量操作
總結：
由於1000萬+用戶的請求根據購物意願分散到200萬個商品SKU上：每個內存領域對象都強制串行執行用戶請求，避免了競爭爭搶；內存領域對象上扣庫存操作處理時間極快，基本沒可能出現請求阻塞情況；
從架構層面徹底解決高並發爭搶的性能問題。理論模型，TPS>100萬+……
EventSourcing：內存對象高可用保障
Actor是分布式存在的內存狀態及單線程計算單元，采用EventSourcing只記錄狀態變化引發的事件，事件落盤時只有Add操作，上述設計中很依賴Actor中State，事件溯源提高性能的同時，可以用來保證內存數據的高可用。
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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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