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在现代电子商务系统中,订单的状态管理是一个非常重要的环节。订单从创建到最终完成或取消,通常会经历多个状态的转换。如何高效地管理这些状态流转,并在系统中灵活地扩展状态和行为,是我们在开发中需要解决的问题。
本文将详细介绍如何在Spring Boot项目中使用Spring Statemachine
框架来实现订单状态流转控制。
一、Spring Statemachine概述
Spring Statemachine
是由Spring团队提供的一个轻量级状态机框架。它为开发者提供了一种简便且强大的方式来管理复杂的状态流转逻辑,尤其适用于订单处理、工作流引擎等需要状态管理的场景。
Spring Statemachine
具有以下特点:
灵活的状态配置: 通过Java配置或外部配置文件定义状态和状态转换。 支持并发状态和嵌套状态: 可以管理复杂的状态图。 与Spring生态系统的良好集成: 易于与Spring Boot、Spring Security等集成。
二、订单状态流转场景分析
在一个典型的订单处理流程中,订单可能会经历以下几个状态:
新建 (NEW): 订单刚刚创建,等待支付。 已支付 (PAID): 用户完成支付,等待发货。 已发货 (SHIPPED): 订单已经发货,等待收货。 已完成 (COMPLETED): 用户确认收货,订单完成。 已取消 (CANCELLED): 订单在任意状态下都可能被取消。
这些状态之间可能存在以下转换关系:
新建 -> 已支付 已支付 -> 已发货 已发货 -> 已完成 新建 -> 已取消 已支付 -> 已取消
三、Spring Statemachine的原理与实现
在Spring Statemachine
中,状态和状态转换(Transitions)通过配置来定义。每个状态转换都由事件(Events)触发,从而使状态从一个状态流转到另一个状态。
1. 引入依赖
首先,在Spring Boot项目中引入Spring Statemachine
的依赖。
<dependency>
<groupId>org.springframework.statemachine</groupId>
<artifactId>spring-statemachine-starter</artifactId>
</dependency>
2. 定义状态和事件
接下来,我们定义订单状态和事件。
public enum OrderStates {
NEW, PAID, SHIPPED, COMPLETED, CANCELLED
}
public enum OrderEvents {
PAY, SHIP, COMPLETE, CANCEL
}
3. 配置状态机
使用StateMachineConfigurerAdapter
来配置状态机,包括状态、事件、监听器和持久化及其转换关系。
@Configuration
@EnableStateMachine
public class StateMachineConfig extends StateMachineConfigurerAdapter<OrderStates, OrderEvents> {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(StateMachineConfig.class);
@Override
public void configure(StateMachineConfigurationConfigurer<OrderStates, OrderEvents> config)
throws Exception {
config
.withConfiguration()
.autoStartup(true)
.listener(listener());
}
@Override
public void configure(StateMachineStateConfigurer<OrderStates, OrderEvents> states)
throws Exception {
states
.withStates()
.initial(OrderStates.NEW)
.end(OrderStates.COMPLETED)
.end(OrderStates.CANCELLED)
.states(EnumSet.allOf(OrderStates.class));
}
@Override
public void configure(StateMachineTransitionConfigurer<OrderStates, OrderEvents> transitions) throws Exception {
transitions
.withExternal()
.source(OrderStates.NEW).target(OrderStates.PAID).event(OrderEvents.PAY)
.and()
.withExternal()
.source(OrderStates.PAID).target(OrderStates.SHIPPED).event(OrderEvents.SHIP)
.and()
.withExternal()
.source(OrderStates.SHIPPED).target(OrderStates.COMPLETED).event(OrderEvents.COMPLETE)
.and()
.withExternal()
.source(OrderStates.NEW).target(OrderStates.CANCELLED).event(OrderEvents.CANCEL)
.and()
.withExternal()
.source(OrderStates.PAID).target(OrderStates.CANCELLED).event(OrderEvents.CANCEL);
}
@Bean
public StateMachineListener<OrderStates, OrderEvents> listener() {
return new StateMachineListenerAdapter<>() {
@Override
public void stateChanged(State<OrderStates, OrderEvents> from, State<OrderStates, OrderEvents> to) {
log.info("State change to: {}", to.getId());
}
@Override
public void stateMachineError(StateMachine<OrderStates, OrderEvents> stateMachine, Exception exception) {
log.error("Exception caught: {}", exception.getMessage(), exception);
}
@Override
public void eventNotAccepted(Message<OrderEvents> message) {
Order order = (Order) message.getHeaders().get("order");
log.error("Order state machine can't change state {} --> {}", Objects.requireNonNull(order).getStatus(), message.getPayload());
}
};
}
@Bean
public StateMachinePersist<OrderStates, OrderEvents, String> inMemoryStateMachinePersist() {
return new StateMachinePersist<>() {
private final Map<String, StateMachineContext<OrderStates, OrderEvents>> contexts = new HashMap<>();
@Override
public void write(StateMachineContext<OrderStates, OrderEvents> context, String contextObj) {
contexts.put(contextObj, context);
}
@Override
public StateMachineContext<OrderStates, OrderEvents> read(String contextObj) {
return contexts.get(contextObj);
}
};
}
}
4. 配置状态改变后的处理器
使用@WithStateMachine
来配置状态机流转后的后续逻辑,比如更新订单状态、发邮件等。
@Service
@WithStateMachine
public class OrderStateChangeHandler {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(OrderStateChangeHandler.class);
@OnTransition(source = "NEW", target = "PAID")
public void payTransition(Message<OrderEvents> message) {
Order order = (Order) message.getHeaders().get("order");
log.info("Handle Pay Order:{}", order);
// 其他业务 如保存订单状态
Objects.requireNonNull(order).setStatus(OrderStates.PAID);
//orderRepository.save(order);
}
@OnTransition(source = "PAID", target = "SHIPPED")
public void shipTransition(Message<OrderEvents> message) {
Order order = (Order) message.getHeaders().get("order");
log.info("Handle Ship Order:{}", order);
// 其他业务 如更新订单
Objects.requireNonNull(order).setStatus(OrderStates.SHIPPED);
// orderMapper.updateById(order);
}
@OnTransition(source = "SHIPPED", target = "COMPLETED")
public void completeTransition(Message<OrderEvents> message) {
Order order = (Order) message.getHeaders().get("order");
log.info("Handle Complete Order:{}", order);
// 其他业务 如更新订单
Objects.requireNonNull(order).setStatus(OrderStates.COMPLETED);
// orderMapper.updateById(order);
}
}
5. 使用状态机控制订单状态流转
配置好状态机后,我们可以在业务逻辑中使用它来控制订单的状态流转。
@Service
public class OrderService {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(OrderService.class);
private final StateMachine<OrderStates, OrderEvents> stateMachine;
public OrderService(StateMachine<OrderStates, OrderEvents> stateMachine) {
this.stateMachine = stateMachine;
}
public void payOrder(Integer id) {
log.info("Pay Order: {}", id);
Order order = new Order("12345", "Sample Order", OrderStates.NEW, new BigDecimal("99.99"));
// 模拟支付
// payService.payOrder(1);
Message<OrderEvents> message = MessageBuilder.withPayload(OrderEvents.PAY).setHeader("order", order).build();
stateMachine.sendEvent(Mono.just(message)).subscribe();
}
public void shipOrder(Integer id) {
log.info("Ship Order: {}", id);
Order order = new Order("12345", "Sample Order", OrderStates.PAID, new BigDecimal("99.99"));
// 模拟发货
// tradeService.shipOrder(1);
Message<OrderEvents> message = MessageBuilder.withPayload(OrderEvents.SHIP).setHeader("order", order).build();
stateMachine.sendEvent(Mono.just(message)).subscribe();
}
public void completeOrder(Integer id) {
log.info("Complete Order: {}", id);
Order order = new Order("12345", "Sample Order", OrderStates.SHIPPED, new BigDecimal("99.99"));
Message<OrderEvents> message = MessageBuilder.withPayload(OrderEvents.COMPLETE).setHeader("order", order).build();
stateMachine.sendEvent(Mono.just(message)).subscribe();
}
}
6. 控制订单流转
在控制层中我们可以根据不同的请求来触发状态转换:
@GetMapping("/order/pay/{id}")
public String payOrder(@PathVariable("id") Integer id) {
orderService.payOrder(id);
return "Order paid ";
}
@GetMapping("/order/ship/{id}")
public String shipOrder(@PathVariable("id") Integer id) {
orderService.shipOrder(id);
return "Order shipped ";
}
@GetMapping("/order/complete/{id}")
public String completeOrder(@PathVariable("id") Integer id) {
orderService.completeOrder(id);
return "Order completed ";
}
四、原理解析
Spring Statemachine
的核心是有限状态机模型,它使用状态、事件、和转换来控制业务流程。状态机会在不同的状态之间进行转换,每次转换都会触发相关的操作。状态机还支持嵌套状态、并发状态等复杂场景。
状态(State): 表示业务流程中的不同阶段。 事件(Event): 触发状态转换的操作。 转换(Transition): 状态之间的变化,通常由事件驱动。
Spring Statemachine
通过定义状态机的配置,允许开发者灵活地管理状态和转换逻辑。
五、测试
当我们按照上面的步骤,配置好了状态机之后,接下来我们测试一下,配置的状态机是否能达到预期的目的。
1.NEW --> SHIPPED
因为我们配置的订单流转规则中,NEW
只能转换到PAID
或CANCELLED
,所以我们期望的是订单不能流转成功。
在浏览器中访问:http://localhost:8082/order/ship/1
控制台中打印如下错误信息,并且处理器中业务未执行,和我们的预期一致。
2. NEW --> COMPLETE
同上面一样,期望是会出现错误,不能转换成功。访问:http://localhost:8082/order/complete/1
3. NEW --> PAID
由于在状态机的配置,NEW是可以转换成PAID的。所以,期望能转换成功。访问:http://localhost:8082/order/pay/1
我们从控制台中可以看到, 订单状态流转成功,并且进入到handler中进行订单流转后的业务处理。这时该订单的状态已经变成PAID。
如果我们在来支付一次,结果会怎么样?
执行一次结果是报错,因为上一次请求,该订单的状态已经流转为了PAID,所以再次流转NEW --> PAY就会报错。
4. PAID --> SHIPPED
属于配置允许的状态流转,所以期望能够转换成功。访问:http://localhost:8082/order/ship/1
从控制台中可以看到能够成功流转,因为符合我们配置的状态机流转规则。
同样如果我们再调用一次会怎么样?
和上一步的测试结果一样,因为该订单的状态已经扭转为了SHIPPED
,所以它不能再次转换为SHIPPED
。
5. SHIPPED --> COMPLETED
我们之间访问:http://localhost:8082/order/complete/1
该订单当前状态为SHIPPED
,根据配置的规则可以转换为COMPLETED
结果和我们预期的一致。
六、总结
在Spring Boot中使用Spring Statemachine
,可以帮助我们高效地管理订单等业务流程中的状态流转逻辑。通过简单的配置和灵活的状态转换定义,我们可以实现复杂的状态控制。Spring Statemachine
不仅仅适用于订单处理,还可以应用于各种需要状态管理的场景。
通过本文的介绍和代码示例,希望大家能够掌握如何在Spring Boot项目中使用Spring Statemachine
,实现订单状态流转控制,并且能够将其应用到更多的实际开发场景中。
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3. SpringBoot+Vue实现了一个日志监控可视化平台
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