状态机引擎选型

date: 2017-06-19 15:50:18

概念

有限状态机是一种用来进行对象行为建模的工具，其作用主要是描述对象在它的生命周期内所经历的状态序列，以及如何响应来自外界的各种事件。在电商场景（订单、物流、售后）、社交（IM消息投递）、分布式集群管理（分布式计算平台任务编排）等场景都有大规模的使用。

状态机的要素 
状态机可归纳为4个要素，即现态、条件、动作、次态。“现态”和“条件”是因，“动作”和“次态”是果。详解如下： 
①现态：是指当前所处的状态。 
②条件：又称为“事件”。当一个条件被满足，将会触发一个动作，或者执行一次状态的迁移。 
③动作：条件满足后执行的动作。动作执行完毕后，可以迁移到新的状态，也可以仍旧保持原状态。动作不是必需的，当条件满足后，也可以不执行任何动作，直接迁移到新状态。 
④次态：条件满足后要迁往的新状态。“次态”是相对于“现态”而言的，“次态”一旦被激活，就转变成新的“现态”了。 
 
状态机动作类型 
进入动作（entry action）：在进入状态时进行 
退出动作：在退出状态时进行 
输入动作：依赖于当前状态和输入条件进行 
转移动作：在进行特定转移时进行 

为什么需要状态机

有限状态机是一种对象行为建模工具，适用对象有一个明确并且复杂的生命流（一般而言三个以上状态），并且在状态变迁存在不同的触发条件以及处理行为。从我个人的使用经验上，使用状态机来管理对象生命流的好处更多体现在代码的可维护性、可测试性上，明确的状态条件、原子的响应动作、事件驱动迁移目标状态，对于流程复杂易变的业务场景能大大减轻维护和测试的难度。

技术选型

有限状态机的使用场景很丰富，但在技术选型的时候我主要调研了squirrel-foundation(503stars)，spring-statemachine(305stars)，stateless4j(293stars)，这三款finite state machine是github上stars top3的java状态机引擎框架，下面我的一些对比结果。

stateless4j

核心模型

stateless4j是这三款状态机框架中最轻量简单的实现，来源自stateless(C#版本的FSM) 
 
* StateRepresentation状态表示层，状态对应，注册了每状态的entry exit action，以及该状态所接受的triggerBehaviours； 
* StateConfiguration状态节点的配置实例，通过StateMachineConfig.configure创建，由stateRepresentation组成； 
* StateMachineConfig状态机配置，负责了全局状态机的创建以及保存，维护了了state到对应StateRepresentation的映射，通过当前状态找到对应的stateRepresentation，再根据triggerBehaviours执行相应的entry exit action； 
* StateMachine状态机实例，不可共享，记录了状态机实例的当前状态，并通过statemachine实例来响应事件；

核心实现

protected void publicFire(T trigger, Object... args) {    ...    //获取triggerBehaviour, destination/trigger/guard    AbstractTriggerBehaviour<S, T> triggerBehaviour = getCurrentRepresentation().tryFindHandler(trigger);    if (triggerBehaviour == null) {        //异常流程，当前state无法处理trigger        unhandledTriggerAction.doIt(getCurrentRepresentation().getUnderlyingState(), trigger);        return;    }    S source = getState();    OutVar<S> destination = new OutVar<>();    //状态迁移，设置目标状态    if (triggerBehaviour.resultsInTransitionFrom(source, args, destination)) {        Transition<S, T> transition = new Transition<>(source, destination.get(), trigger);        //执行source的exit action        getCurrentRepresentation().exit(transition);        //执行stateMutator函数回调，设置当前状态为目标destination        setState(destination.get());        //执行destination的entry action        getCurrentRepresentation().enter(transition, args);    }}
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优缺点

优点 
* 足够轻量，创建StateMachine实例开销小； 
* 支持基本的事件迁移、exit/entry action、guard、dynamic permit(相同的事件不同的condition可到达不同的目标状态)； 
* 核心代码千行左右，基于现有代码二次开发的难度也比较低；

缺点 
* 支持的动作只包含了entry exit action，不支持transition action； 
* 在状态迁移的模型中缺少全局的observer(缺少interceptor扩展点)，例如要做state的持久化就很恶心(扩展stateMutator在设置目标状态的同时完成持久化的方案将先于entry进行persist实际上并不是一个好的解决方案)； 
* 状态迁移的模型过于简单，这也导致了本身支持的action和提供的扩展点有限；

结论 
* stateless4j足够轻量，同步模型，在app中使用比较合适，但在服务端解决复杂业务场景上stateless4j确实略显单薄。

spring statemachine

核心模型

spring-statemachine是spring官方提供的状态机实现。 
* StateMachineStateConfigurer 状态定义，可以定义状态的entry exit action； 
* StateMachineTransitionConfigurer 转换定义，可以定义状态转换接受的事件，以及相应的transition action； 
* StateMachineConfigurationConfigurer 状态机系统配置，包括action执行器(spring statemachine实例可以accept多个event，存储在内部queue中，并通过sync/async executor执行)、listener(事件监听器)等； 
* StateMachineListener 事件监听器(通过Spring的event机制实现)，监听stateEntered(进入状态)、stateExited(离开状态)、eventNotAccepted(事件无法响应)、transition(转换)、transitionStarted(转换开始)、transitionEnded(转换结束)、stateMachineStarted(状态机启动)、stateMachineStopped(状态机关闭)、stateMachineError(状态机异常)等事件，借助listener可以trace state transition； 
* StateMachineInterceptor 状态拦截器，不同于StateMachineListener被动监听，interceptor拥有可以改变状态变化链的能力，主要在preEvent(事件预处理)、preStateChange(状态变更的前置处理)、postStateChange(状态变更的后置处理)、preTransition(转化的前置处理)、postTransition(转化的后置处理)、stateMachineError(异常处理)等执行点生效，内部的PersistingStateChangeInterceptor(状态持久化)等都是基于这个扩展协议生效的； 
* StateMachine 状态机实例，spring statemachine支持单例、工厂模式两种方式创建，每个statemachine有一个独有的machineId用于标识machine实例；需要注意的是statemachine实例内部存储了当前状态机等上下文相关的属性，因此这个实例不能够被多线程共享；

核心实现

 
AbstractStateMachine#sendEventInternal acceptEvent事件响应

private boolean sendEventInternal(Message<E> event) {    ...    try {        //stateMachineInterceptor事件预处理        event = getStateMachineInterceptors().preEvent(event, this);    } catch (Exception e) {        ...    }    if (isComplete() || !isRunning()) {        notifyEventNotAccepted(buildStateContext(Stage.EVENT_NOT_ACCEPTED, event, null, getRelayStateMachine(), getState(), null));        return false;    }    boolean accepted = acceptEvent(event);    stateMachineExecutor.execute();    if (!accepted) {        notifyEventNotAccepted(buildStateContext(Stage.EVENT_NOT_ACCEPTED, event, null, getRelayStateMachine(), getState(), null));    }    return accepted;}
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AbstractStateMachine#acceptEvent 使用队列存储事件

protected synchronized boolean acceptEvent(Message<E> message) {    State<S, E> cs = currentState;    ...    for (Transition<S,E> transition : transitions) {        State<S,E> source = transition.getSource();        Trigger<S, E> trigger = transition.getTrigger();        if (cs != null && StateMachineUtils.containsAtleastOne(source.getIds(), cs.getIds())) {            //校验当前状态能否接受trigger            if (trigger != null && trigger.evaluate(new DefaultTriggerContext<S, E>(message.getPayload()))) {                //存储迁移事件                stateMachineExecutor.queueEvent(message);                return true;            }        }    }    ...}
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DefaultStateMachineExecutor#scheduleEventQueueProcessing 事件处理

private void scheduleEventQueueProcessing() {    TaskExecutor executor = getTaskExecutor();    if (executor == null) {        return;    }    Runnable task = new Runnable() {        @Override        public void run() {            boolean eventProcessed = false;            while (processEventQueue()) {                //event queue -> tigger queue                eventProcessed = true;                //最终的transition得到处理，包括interceptor的preTransition、postTransition以及listener的事件通知都在这个过程中被执行                //具体实现可参看DefaultStateMachineExecutor.handleTriggerTrans以及AbstractStateMachine中executor的回调实现                processTriggerQueue();                while (processDeferList()) {                    processTriggerQueue();                }            }            if (!eventProcessed) {                processTriggerQueue();                while (processDeferList()) {                    processTriggerQueue();                }            }            taskRef.set(null);            if (requestTask.getAndSet(false)) {                scheduleEventQueueProcessing();            }        }    };    if (taskRef.compareAndSet(null, task)) {        //默认实现为sync executor，执行上面的task        executor.execute(task);    } else {        requestTask.set(true);    }}
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优缺点

优点 
* Easy to use flat one level state machine for simple use cases. 
* Hierarchical state machine structure to ease complex state configuration. 
* State machine regions to provide even more complex state configurations. 
* Usage of triggers, transitions, guards and actions. 
* Type safe configuration adapter. 
* Builder pattern for easy instantiation for use outside of Spring Application context 
* Recipes for usual use cases 
* Distributed state machine based on a Zookeeper 
* State machine event listeners. 
* UML Eclipse Papyrus modeling. 
* Store machine config in a persistent storage. 
* Spring IOC integration to associate beans with a state machine. 
* listener、interceptor机制方便状态机monitor以及持久化扩展；

缺点 
* spring statemachine 目前迭代的版本不多，并没有得到充分的验证，还是存在一些bug的； 
* StateMachine实例的创建比较重，以单例方式线程不安全，使用工厂方式对于类似订单等场景StateMachineFactory缓存订单对应的状态机实例意义不大，并且transition的注解并不支持StateMachineFactory(stackoverflow上的一些讨论“using-statemachinefactory-from-persisthandlerconfig”、“withstatemachine-with-enablestatemachinefactor”)； 
* 我尝试在将StateMachine实例缓存在ThreadLocal变量中以到达复用目的，但在测试同一statemachine accept多个event过程中，如果任务执行时间过长，会导致状态机的deadlock发生(这个issue目前作者在snapshot版本上已修正)；

结论 
* spring statemachine由spring组织孵化，长远来看应该会逐渐走上成熟，但目前而言确实太年轻，离业务的落地使用上确实还有太多坑要踩，鉴于这些原因我也没有选择这个方案。

squirrel-foundation

核心模型

squirrel-foundation是一款很优秀的开源产品，推荐大家阅读以下它的源码。相较于spring statemachine，squirrel的实现更为轻量，设计域也很清晰，对应的文档以及测试用例也很丰富。 
StateMachineBuilderFactory:StateMachineBuilder工厂类，负责解析状态定义，根据状态定义创建对应的StateMachineBuilder（）; 
StateMachineBuilder:StateMachine构造器，可复用构造器，所有状态机由生成器创建相同的状态机实例共享相同的状态定义； 
StateMachine:状态机实例，通过StateMachineBuilder创建，轻量级内存实例，不可共享；支持对afterTransitionCausedException、beforeTransitionBegin、afterTransitionCompleted、afterTransitionEnd、afterTransitionDeclined beforeActionInvoked、afterActionInvoked事件的自定义全局处理流程，作用类似于spring statemachine中的inteceptor； 
Condition:squirrel支持动态的transition，同一个state接受相同的trigger，statecontext不一样，到达的目标状态也可以不一样； 
StateMachineListener:全局事件监听，包括了TransitionBeginListener、TransitionCompleteListener、TransitionExceptionListener等几类用于监听transition的不同阶段的监听器；

核心实现

 
squirrel的事件处理模型与spring-statemachine比较类似，squirrel的事件执行器的作用点粒度更细，通过预处理，将一个状态迁移分解成exit trasition entry 这三个action event，再递交给执行器分别执行(这个设计挺不错)。 
部分核心代码 
AbstractStateMachine#internalFire

private void internalFire(E event, C context, boolean insertAtFirst) {    ...    if(insertAtFirst) {        queuedEvents.addFirst(new Pair<E, C>(event, context));    } else {        //事件队列        queuedEvents.addLast(new Pair<E, C>(event, context));    }    //事件消费，采用这种模型用来支持sync/async事件消费    processEvents();}
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AbstractStateMachine#processEvents

private void processEvents() {    //statemachine是否空闲    if (isIdle()) {        writeLock.lock();        //标记状态机正在忙碌，避免同一个状态机实例的事件消费产生挣用        setStatus(StateMachineStatus.BUSY);        try {            Pair<E, C> eventInfo;            E event;            C context = null;            while ((eventInfo=queuedEvents.poll())!=null) {                // response to cancel operation                if(Thread.interrupted()) {                    queuedEvents.clear();                    break;                }                event = eventInfo.first();                context = eventInfo.second();                processEvent(event, context, data, executor, isDataIsolateEnabled);            }            ImmutableState<T, S, E, C> rawState = data.read().currentRawState();            if(isAutoTerminateEnabled && rawState.isRootState() && rawState.isFinalState()) {                terminate(context);            }        } finally {            //标记空闲            if(getStatus()==StateMachineStatus.BUSY)                setStatus(StateMachineStatus.IDLE);            writeLock.unlock();        }    }}
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AbstractStateMachine#processEvent

private boolean processEvent(E event, C context, StateMachineData<T, S, E, C> originalData,            ActionExecutionService<T, S, E, C> executionService, boolean isDataIsolateEnabled) {    ...    try {        //执行StateMachine中定义的transitionBegin回调        beforeTransitionBegin(fromStateId, event, context);        //执行注册的listener中transitionBegin回调        fireEvent(new TransitionBeginEventImpl<T, S, E, C>(fromStateId, event, context, getThis()));        //明确事件是否可被accept        TransitionResult<T, S, E, C> result = FSM.newResult(false, fromState, null);        StateContext<T, S, E, C> stateContext = FSM.newStateContext(this, localData,                 fromState, event, context, result, executionService);        //执行Condition确认目标状态，生成exit state--transition-->entry state 三个内部事件，通过executor的actionBucket存储        fromState.internalFire(stateContext);        toStateId = result.getTargetState().getStateId();        if(result.isAccepted()) {            //真正执行actionBucket中存储的exit--transition-->entry action            executionService.execute();            localData.write().lastState(fromStateId);            localData.write().currentState(toStateId);            //执行listener的transitionComplete回调            fireEvent(new TransitionCompleteEventImpl<T, S, E, C>(fromStateId, toStateId,                     event, context, getThis()));            //执行StateMachine中声明的transitionCompleted函数回调            afterTransitionCompleted(fromStateId, getCurrentState(), event, context);            return true;        } else {            //事件无法被处理            fireEvent(new TransitionDeclinedEventImpl<T, S, E, C>(fromStateId, event, context, getThis()));            afterTransitionDeclined(fromStateId, event, context);        }    } catch (Exception e) {        //标记statemachine状态为ERROR， 不再响应事件处理直至恢复        setStatus(StateMachineStatus.ERROR);        lastException = (e instanceof TransitionException) ? (TransitionException) e :            new TransitionException(e, ErrorCodes.FSM_TRANSITION_ERROR,                     new Object[]{fromStateId, toStateId, event, context, "UNKNOWN", e.getMessage()});        fireEvent(new TransitionExceptionEventImpl<T, S, E, C>(lastException, fromStateId,                 localData.read().currentState(), event, context, getThis()));        afterTransitionCausedException(fromStateId, toStateId, event, context);    } finally {        executionService.reset();        fireEvent(new TransitionEndEventImpl<T, S, E, C>(fromStateId, toStateId, event, context, getThis()));        //执行StateMachine中声明的transitionEnd函数回调        afterTransitionEnd(fromStateId, getCurrentState(), event, context);    }    return false;}
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优缺点

优点 
* 代码写的不错，设计域很清晰，测试case以及项目文档都比较详细； 
* 功能该有的都有，支持exit、transition、entry动作，状态转换过程被细化为tranistionBegin->exit->transition->entry->transitionComplete->transitionEnd，并且提供了自定义扩展机制，能够方便的实现状态持久化以及状态trace等功能； 
* StateMachine实例创建开销小，设计上就不支持单例复用，因此状态机的本身的生命流管理也更清晰，避免了类似spring statemachine复用statemachine导致的deadlock之类的问题； 
* 代码量适中，扩展和维护相对而言比较容易；

缺点 
* 注解方式定义状态转换，不支持自定义状态枚举、事件枚举； 
* interceptor的实现粒度比较粗，如果需要对特定状态的某些切入点进行逻辑处理需要在interceptor内部进行逻辑判断，例如在transitionEnd后某些状态下需要执行一些特定action，需要transitionEnd回调中分别处理；

结论： 
* 目前项目已经使用squirrel-foundation完成改造并上线，后面会详细介绍下项目中是如何落地实施squirrel-foundation状态机改造以及如何与spring集成的一些细节；

文章转载自：http://blog.csdn.net/gkqcz/article/details/73525540