状态机引擎选型

时间  2019-11-10
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状态机引擎选型

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

概念

有限状态机是一种用来进行对象行为建模的工具，其做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类事件。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。git

状态机的要素
状态机可概括为4个要素，即现态、条件、动做、次态。“现态”和“条件”是因，“动做”和“次态”是果。详解以下：
①现态：是指当前所处的状态。
②条件：又称为“事件”。当一个条件被知足，将会触发一个动做，或者执行一次状态的迁移。
③动做：条件知足后执行的动做。动做执行完毕后，能够迁移到新的状态，也能够仍旧保持原状态。动做不是必需的，当条件知足后，也能够不执行任何动做，直接迁移到新状态。
④次态：条件知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。github

Finite_State_Machine_Logic

状态机动做类型
进入动做（entry action）：在进入状态时进行
退出动做：在退出状态时进行
输入动做：依赖于当前状态和输入条件进行
转移动做：在进行特定转移时进行spring

为何须要状态机

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而且复杂的生命流（通常而言三个以上状态），而且在状态变迁存在不一样的触发条件以及处理行为。从我我的的使用经验上，使用状态机来管理对象生命流的好处更多体如今代码的可维护性、可测试性上，明确的状态条件、原子的响应动做、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。缓存

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，下面个人一些对比结果。安全

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)多线程

stateless4j

  • 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；app

  • StateConfiguration状态节点的配置实例，经过StateMachineConfig.configure建立，由stateRepresentation组成；框架

  • StateMachineConfig状态机配置，负责了全局状态机的建立以及保存，维护了了state到对应StateRepresentation的映射，经过当前状态找到对应的stateRepresentation，再根据triggerBehaviours执行相应的entry exit action；less

  • StateMachine状态机实例，不可共享，记录了状态机实例的当前状态，并经过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没法处理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);
    }
}

优缺点

优势

  • 足够轻量，建立StateMachine实例开销小；

  • 支持基本的事件迁移、exit/entry action、guard、dynamic permit(相同的事件不一样的condition可到达不一样的目标状态)；

  • 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

  • 支持的动做只包含了entry exit action，不支持transition action；

  • 在状态迁移的模型中缺乏全局的observer(缺乏interceptor扩展点)，例如要作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实际上并非一个好的解决方案)；

  • 状态迁移的模型过于简单，这也致使了自己支持的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，能够定义状态的entry exit action；

  • StateMachineTransitionConfigurer 转换定义，能够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实例能够accept多个event，存储在内部queue中，并经过sync/async executor执行)、listener(事件监听器)等；

  • StateMachineListener 事件监听器(经过Spring的event机制实现)，监听stateEntered(进入状态)、stateExited(离开状态)、eventNotAccepted(事件没法响应)、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能够trace state transition；

  • StateMachineInterceptor 状态拦截器，不一样于StateMachineListener被动监听，interceptor拥有能够改变状态变化链的能力，主要在preEvent(事件预处理)、preStateChange(状态变动的前置处理)、postStateChange(状态变动的后置处理)、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、工厂模式两种方式建立，每一个statemachine有一个独有的machineId用于标识machine实例；须要注意的是statemachine实例内部存储了当前状态机等上下文相关的属性，所以这个实例不可以被多线程共享；

核心实现

spring-statemachine

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;
}

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())) {
            //校验当前状态可否接受trigger
            if (trigger != null && trigger.evaluate(new DefaultTriggerContext<S, E>(message.getPayload()))) {
                //存储迁移事件
                stateMachineExecutor.queueEvent(message);
                return true;
            }
        }
    }
    ...
}

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获得处理，包括interceptor的preTransition、postTransition以及listener的事件通知都在这个过程当中被执行
                //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);
    }
}

优缺点

优势

  • 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 目前迭代的版本很少，并无获得充分的验证，仍是存在一些bug的；

  • StateMachine实例的建立比较重，以单例方式线程不安全，使用工厂方式对于相似订单等场景StateMachineFactory缓存订单对应的状态机实例意义不大，而且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过程当中，若是任务执行时间过长，会致使状态机的deadlock发生(这个issue目前做者在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，鉴于这些缘由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，推荐你们阅读如下它的源码。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，根据状态定义建立对应的StateMachineBuilder（）;
StateMachineBuilder:StateMachine构造器，可复用构造器，全部状态机由生成器建立相同的状态机实例共享相同的状态定义；
StateMachine:状态机实例，经过StateMachineBuilder建立，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，做用相似于spring statemachine中的inteceptor；
Condition:squirrel支持动态的transition，同一个state接受相同的trigger，statecontext不同，到达的目标状态也能够不同；
StateMachineListener:全局事件监听，包括了TransitionBeginListener、TransitionCompleteListener、TransitionExceptionListener等几类用于监听transition的不一样阶段的监听器；

核心实现

squirrel-foundation

squirrel的事件处理模型与spring-statemachine比较相似，squirrel的事件执行器的做用点粒度更细，经过预处理，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();
}

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();
        }
    }
}

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，经过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 {
            //事件没法被处理
            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， 再也不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;
}

优缺点

优势

  • 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动做，状态转换过程被细化为tranistionBegin->exit->transition->entry->transitionComplete->transitionEnd，而且提供了自定义扩展机制，可以方便的实现状态持久化以及状态trace等功能；

  • StateMachine实例建立开销小，设计上就不支持单例复用，所以状态机的自己的生命流管理也更清晰，避免了相似spring statemachine复用statemachine致使的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，若是须要对特定状态的某些切入点进行逻辑处理须要在interceptor内部进行逻辑判断，例如在transitionEnd后某些状态下须要执行一些特定action，须要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；

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