Java 实现有限状态机的推荐方案

作者阿里云代理 文章分类 分类:linux图文教程 阅读次数 已被围观 363

一、背景

平时工作开发过程中,难免会用到状态机(状态的流转)。

如奖学金审批状态流转、请假审批状态流转、竞标状态流转等,都需要根据不同行为转到不同的状态。

注: 本文主要讲的是状态机,即状态从一个状态转变为另外一个状态。如果设置 3个人审批才可以从 A状态 转到 B 状态,那么3个人审批是状态转换的条件。如果想实现流程编排,建议使用工作流引擎。

下面是一个简单的模拟状态机:

在这里插入图片描述

有些同学会选择将状态定义为常量,使用 if else 来流转状态,不太优雅。


有些同学会考虑将状态定义为枚举。
但是定义为枚举之后,大多数同学会选择使用 switch 来流转状态:

import lombok.Getter; public enum State {

    STATE_A("A"),
    STATE_B("B"),
    STATE_C("C"),
    STATE_D("D"); @Getter private final String value;

    State(String value) { this.value = value;
    } public static State getByValue(String value) { for (State state : State.values()) { if (state.getValue().equals(value)) { return state;
            }
        } return null;
    } /**
     * 批准后的状态
     */ public static State getApprovedState(State currentState) { switch (currentState) { case STATE_A: return STATE_B; case STATE_B: return STATE_C; case STATE_C: return STATE_D; case STATE_D: default: throw new IllegalStateException("当前已终态");
        }

    } /**
     * 拒绝后的状态
     */ public static State getRejectedState(State currentState) { switch (currentState) { case STATE_A: throw new IllegalStateException("当前状态不支持拒绝"); case STATE_B: case STATE_C: case STATE_D: default: return STATE_A;
        }
    }
} 

上面这种写法有几个弊端:

(1) getByValue 每次获取枚举值都要循环一次当前枚举的所有常量,时间复杂度是
O(N),虽然耗时非常小,但总有些别扭,作为有追求的程序员,应该尽量想办法优化掉。

(2) 总感觉使用 switch-case 实现状态流转,更多的是面向过程的产物。虽然可以实现功能,但没那么“面向对象”,既然 State 枚举就是用来表示状态,如果同意和拒绝可以通过 State 对象的方法获取就会更直观一些。

二、推荐方式

在这里插入图片描述

2.1 自定义的枚举

通常状态流转有两种方向,一种是赞同,一种是拒绝,分别流向不同的状态。

由于本文讨论的是有限状态,我们可以将状态定义为枚举比较契合,除非初态和终态,否则赞同和拒绝都会返回一个状态。

下面只是一个DEMO, 实际编码时可以自由发挥。

该 Demo 的好处是:

1 使用 CACHE 缓存,避免每次通过 value 获取 State 都循环 State 枚举数组

2 定义【同意】和【拒绝】抽象方法,每个 State 通过实现该方法来流转状态。
3 状态的定义和转换都收拢在一个枚举中,更容易维护

虽然代码看似更多一些,但是更“面向对象”一些。

package basic; import lombok.Getter; import java.util.Arrays; import java.util.Map; import java.util.function.Function; import java.util.stream.Collectors; public enum State { /**
     * 定义状态,并实现同意和拒绝的流转
     */ STATE_A("A") { @Override State getApprovedState() { return STATE_B;
        } @Override State getRejectedState() { throw new IllegalStateException("STATE_A 不支持拒绝");
        }
    },
    STATE_B("B") { @Override State getApprovedState() { return STATE_C;
        } @Override State getRejectedState() { return STATE_A;
        }
    },
    STATE_C("C") { @Override State getApprovedState() { return STATE_D;
        } @Override State getRejectedState() { return STATE_A;
        }
    },
    STATE_D("D") { @Override State getApprovedState() { throw new IllegalStateException("当前已终态");
        } @Override State getRejectedState() { return STATE_A;
        }
    }; @Getter private final String value;

    State(String value) { this.value = value;
    } private static final Map<String, State> CACHE; static {
        CACHE = Arrays.stream(State.values()).collect(Collectors.toMap(State::getValue, Function.identity()));
    } public static State getByValue(String value) { return CACHE.get(value);
    } /**
     * 批准后的状态
     */ abstract State getApprovedState(); /**
     * 拒绝后的状态
     */ abstract State getRejectedState();
} 
注:这里的抽象方法可以定义参数,枚举中实现方法可以根据参数决定是否执行状态流转。 比如参数可以传入当前已经同意的人数,枚举中可以判断当审批同意的人数大于3时,返回下一个状态。

测试代码

package basic; import static basic.State.STATE_B; public class StateDemo { public static void main(String[] args) {
        State state = State.STATE_A; // 一直赞同 State approvedState; do {
            approvedState = state.getApprovedState();
            System.out.println(state + "-> approved:" + approvedState);
            state = approvedState;
        } while (state != State.STATE_D); // 获取某个状态的赞同和拒绝后的状态 System.out.println("STATE_B approved ->" + STATE_B.getApprovedState());
        System.out.println("STATE_C reject ->" + State.getByValue("C").getRejectedState());
        System.out.println("STATE_D reject ->" + State.getByValue("D").getRejectedState());
    }
} 

输出结果:

STATE_A-> approved:STATE_B
STATE_B-> approved:STATE_C
STATE_C-> approved:STATE_D
-----
STATE_B approved ->STATE_C
STATE_C reject ->STATE_A
STATE_D reject ->STATE_A

本质上通过不同的方法调用实现自身的流转,而且赞同和拒绝定义为抽象类,可以“强迫”让状态的定义方明确自己的状态流转。

整体逻辑比较内聚,状态的定义和流转都在 State 类中完成。

2.2 外部枚举

假如该枚举是外部提供,只提供枚举常量的定义,不提供状态流转,怎么办?

我们依然可以采用 switch 的方式实现状态流转:

import static basic.State.*; public class StateUtils { /**
     * 批准后的状态
     */ public static State getApprovedState(State currentState) { switch (currentState) { case STATE_A: return STATE_B; case STATE_B: return STATE_C; case STATE_C: return STATE_D; case STATE_D: default: throw new IllegalStateException("当前已经是终态");
        }

    } /**
     * 拒绝后的状态
     */ public static State getRejectedState(State currentState) { switch (currentState) { case STATE_A: throw new IllegalStateException("当前状态不支持拒绝"); case STATE_B: case STATE_C: case STATE_D: default: return STATE_A;
        }
    }
} 

还有更通用、更容易理解的编程方式呢(不用 switch)?

状态机的每次转换是一个 State 到另外一个 State 的映射,每个状态都应该维护赞同和拒绝后的下一个状态。


因此,我们很容易会联想到使用【链表】来存储这种关系 。

由于这里是外部枚举,无法将状态流转在枚举内部完成(定义),就意味着我们还需要自定义状态节点来表示流转,如:

import lombok.Data; @Data public class StateNode<T> { private T state; private StateNode<T> approveNode; private StateNode<T> rejectNode;
} 

这样构造好链表以后,还需在工具类中要构造 State  StateNode 的映射(因为对于外部来说,只应该感知 State 类,不应该再去理解 StateNode ) , 提供赞同和拒绝方法,内部通过拿到赞同和拒绝对应的 StateNode 之后拿到对应的 State 返回即可。

伪代码如下:

public class StateUtils{ // 构造 StateNode 链表,和构造 cache Map 略 private Map<State, StateNode<State>> cache ; public State getApproveState(State current){
        StateNode<State> node = cache.get(current); return node == null? null: return node.getApproveNode().getState();
    } public State getRejectState(State current){
        StateNode<State> node = cache.get(current); return node == null? null: return node.getRejectNode().getState();
    }

}

整体比较曲折,不如直接将赞同和拒绝定义在 State 枚举内更直观。


下面给出一种 “状态链模式” 的解决方案。

赞同和拒绝底层分别使用两个 Map 存储。

为了更好地表达每次状态的方向(即 Map 中的 key 和 value),每一个映射定义为 from  to 

为了避免只有 from 没有 to ,定义一个中间类型 SemiData,只有调用 to 之后才可以继续链式编程下去,最终构造出状态链。

以下结合 Map 的数据结构,结合升级版的 Builder 设计模式,实现链式编程

package basic; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class StateChain<T> { private final Map<T, T> chain; private StateChain(Map<T, T> chain) { this.chain = chain;
    } public T getNextState(T t) { return chain.get(t);
    } public static <V> Builder<V> builder() { return new Builder<V>();
    } static class Builder<T> { private final Map<T, T> data = new HashMap<>(); public SemiData<T> from(T state) { return new SemiData<>(this, state);
        } public StateChain<T> build() { return new StateChain<T>(data);
        } public static class SemiData<T> { private final T key; private final Builder<T> parent; private SemiData(Builder<T> builder, T key) { this.parent = builder; this.key = key;
            } public Builder<T> to(T value) {
                parent.data.put(key, value); return parent;
            }
        }
    }

} 

使用案例:

package basic; import static basic.State.*; public class StateUtils { private static final StateChain<State> APPROVE; private static final StateChain<State> REJECT; static {
        APPROVE = StateChain.<State>builder().from(STATE_A).to(STATE_B).from(STATE_B).to(STATE_C).from(STATE_C).to(STATE_D).build();
        
        REJECT = StateChain.<State>builder().from(STATE_B).to(STATE_A).from(STATE_C).to(STATE_A).from(STATE_D).to(STATE_A).build();
    } /**
     * 批准后的状态
     */ public static State getApprovedState(State currentState) {
         State next = APPROVE.getNextState(currentState); if(next == null){ throw new IllegalStateException("当前已经终态");
         } return next;
    } /**
     * 拒绝后的状态
     */ public static State getRejectedState(State currentState) {
        State next =  REJECT.getNextState(currentState); if(next == null){ throw new IllegalStateException("当前状态不支持驳回");
         } return next;
    }
} 

测试方法

import static basic.State.STATE_B; public class StateDemo { public static void main(String[] args) {
        State state = State.STATE_A; // 一直赞同 State approvedState; do {
            approvedState = StateUtils.getApprovedState(state);
            System.out.println(state + "-> approved:" + approvedState);
            state = approvedState;
        } while (state != State.STATE_D);
        
        System.out.println("-------"); // 获取某个状态的赞同和拒绝后的状态 System.out.println("STATE_B approved ->" + StateUtils.getApprovedState(STATE_B));
        System.out.println("STATE_C reject ->" + StateUtils.getRejectedState(State.getByValue("C")));
        System.out.println("STATE_D reject ->" + StateUtils.getRejectedState(State.getByValue("D")));
    }
}

输出结果

STATE_A-> approved:STATE_B
STATE_B-> approved:STATE_C
STATE_C-> approved:STATE_D
----
STATE_B approved ->STATE_C
STATE_C reject ->STATE_A
STATE_D reject ->STATE_A

这种方式更加灵活,可定义多条状态链,实现每个链的状态各自流转。而且性能非常好。

巧妙地将状态的转换定义和 Map 的定义合二为一,既能够表意(from,to 比较明确),又能获得很好的性能(获取赞同和拒绝后的状态转化为
通过 key 取 Map 中的 value ),还有不错的编程体验(链式编程)。

以上只是 DEMO,实际编码时,可自行优化。

可能还有一些开源的包提供状态机的功能,但核心原理大同小异。

三、总结

本文结合自己的理解,给出一种推荐的有限状态机的写法。

给出了自有状态枚举和外部状态枚举的解决方案,希望对大家有帮助。

通过本文,大家也可以看出,简单的问题深入思考,也可以得到不同的解法。

希望大家不要满足现有方案,可以灵活运用所学来解决实践问题。

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我有话说: