原文：https://www.cnblogs.com/barrywxx/p/12860573.html

一、为什么引入有限状态机？

　最近做一个项目，项目中很多实体(Entity)，每个实体都有很多状态(State)，各状态会经过不同事件(Event)触发后转换到另一个状态。这些事件包括但不限于：用户页面点击触发，生效时间或失效时间到达，其他依赖实体状态变更等。在状态变更后还会有一系列动作(Action)处理。一旦相互依赖实体或实体本身状态增多，状态转换变多，处理这些状态的业务代码也会分散在各处，代码处理很容易漏掉，维护成本很高。所以考虑引入有限状态机。

二、什么是有限状态机？

　　有限状态机,也称为FSM(Finite State Machine)，其在任意时刻都处于有限状态集合中的某一状态。当其获得一个输入字符时，将从当前状态转换到另一个状态，或者仍然保持在当前状态。任何一个FSM都可以用状态转换图来描述，图中的节点表示FSM中的一个状态，有向（方向表示从一个初态转换到次态）加权（权表示事件）边表示输入字符时状态的变化。如果图中不存在与当前状态与输入字符对应的有向边，则FSM将进入“消亡状态(Doom State)”，此后FSM将一直保持“消亡状态”。状态转换图中还有两个特殊状态：状态1称为“起始状态”，表示FSM的初始状态。状态6称为“结束状态”。

在启动一个FSM时，首先必须将FSM置于“起始状态”，然后触发一系列时间，最终，FSM会到达“结束状态”或者“消亡状态”。

图1：状态转换图

说明：

在通常的FSM模型中，一般还存在一个“接受状态”，并且FSM可以从“接受状态”转换到另一个状态，只有在识别最后一个字符后，才会根据最终状态来决定是否接受所输入的字符串。此外，也可以将“其实状态”也作为接受状态，因此空的输入序列也是可以接受的。

1. 状态机要素

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。
我们可以用状态表了表示整个过程，如下图所示。

图2：状态转换表

2. 有限状态机表示方法

①状态转换图，例如图1

②状态转换表，例如图2

三、有限状态机实现方式

1. Java switch case 或者 Scala 模式匹配实现

2. Java枚举实现

Java枚举实现有限状态机

3. 设计模式：状态模式实现

4. 使用stateless4j实现

github地址：https://github.com/stateless4j/stateless4j

5. Spring Statemachine实现

github地址：https://github.com/spring-projects/spring-statemachine

6. Akka FSM 状态机实现

github地址：https://github.com/akka/akka

7. 通过squirrel-foundation实现

github地址：https://github.com/hekailiang/squirrel

自己做了些实例及封装：https://github.com/barrywang88/fsm

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