工作流的优势
1. 并行任务处理
工作流可以轻松处理并行任务，而传统状态机难以表达并行执行的概念。
工作流实现（能做到）：
workflow 订单处理流程:
开始
接收订单
并行执行:
任务1:
检查库存
预留商品
任务2:
验证支付信息
处理支付
等待所有并行任务完成
如果 支付成功 且 库存充足:
打包订单
安排配送
否则:
取消订单
退款处理
结束
状态机实现（难以做到）：
状态机难以直接表达并行概念，需要通过复杂的状态组合来模拟：
stateMachine 订单状态:
状态: 新订单
事件: 接收订单 -> 处理中
状态: 处理中
事件: 库存检查完成 -> 库存已检查
事件: 支付处理完成 -> 支付已处理
// 需要定义所有可能的状态组合
状态: 库存已检查
事件: 支付处理完成 -> 库存已检查且支付已处理
状态: 支付已处理
事件: 库存检查完成 -> 库存已检查且支付已处理
状态: 库存已检查且支付已处理
事件: 条件满足 -> 准备配送
事件: 条件不满足 -> 订单取消
// 其他状态...
2. 复杂数据流传递
工作流可以轻松处理复杂的数据流和变量传递，而状态机主要关注状态转换。
工作流实现（能做到）：
workflow 贷款申请处理:
开始
表单数据 = 收集客户信息()
信用分数 = 获取信用评分(表单数据.身份证号)
如果 信用分数 > 700:
风险等级 = "低"
利率 = 4.5%
否则如果 信用分数 > 650:
风险等级 = "中"
利率 = 5.2%
否则:
风险等级 = "高"
利率 = 7.8%
贷款方案 = 生成贷款方案(表单数据, 风险等级, 利率)
审批结果 = 提交审批(贷款方案)
通知客户(审批结果, 贷款方案)
结束
状态机实现（难以做到）：
stateMachine 贷款申请状态:
状态: 初始化
事件: 提交申请 -> 收集信息
状态: 收集信息
事件: 信息收集完成 -> 信用评估
状态: 信用评估
事件: 高信用 -> 低风险审批
事件: 中信用 -> 中风险审批
事件: 低信用 -> 高风险审批
// 各种状态...
// 注意：状态机难以跟踪和传递复杂的数据流
// 需要外部系统来存储和管理数据
3. 长时间运行的流程与人工干预
工作流可以处理长时间运行的流程和人工干预，状态机则难以表达。
工作流实现（能做到）：
workflow 请假审批流程:
开始
请假表单 = 员工提交请假申请(员工ID, 开始日期, 结束日期, 原因)
// 人工任务
直属主管审批结果 = 分配任务给主管(请假表单.主管ID, "审批请假申请", 24小时)
如果 直属主管审批结果 == "拒绝":
通知员工("请假被拒绝", 直属主管审批结果.原因)
结束
如果 请假表单.天数 > 3:
// 另一个人工任务
部门经理审批结果 = 分配任务给经理(请假表单.部门经理ID, "审批长期请假", 48小时)
如果 部门经理审批结果 == "拒绝":
通知员工("请假被拒绝", 部门经理审批结果.原因)
结束
更新人事系统(请假表单)
通知员工("请假已批准")
结束
状态机实现（难以做到）：
stateMachine 请假状态:
状态: 已提交
事件: 提交成功 -> 等待主管审批
状态: 等待主管审批
事件: 主管批准 -> 检查请假天数
事件: 主管拒绝 -> 已拒绝
状态: 检查请假天数
事件: 天数<=3 -> 已批准
事件: 天数>3 -> 等待经理审批
状态: 等待经理审批
事件: 经理批准 -> 已批准
事件: 经理拒绝 -> 已拒绝
// 注意：状态机难以表达任务分配、提醒、超时等概念
// 也难以处理与外部系统的交互和数据传递
4. 动态路由和条件分支
工作流可以基于复杂条件进行动态路由，状态机则需要预先定义所有可能的状态转换。
工作流实现（能做到）：
workflow 保险理赔处理:
开始
理赔申请 = 接收理赔申请()
// 动态确定处理路径
处理路径 = 根据理赔类型和金额确定路径(理赔申请)
如果 处理路径 == "快速通道":
自动审核(理赔申请)
如果 自动审核通过:
自动支付(理赔申请)
否则:
转入标准流程(理赔申请)
否则如果 处理路径 == "标准流程":
分配给理赔专员(理赔申请)
等待专员审核()
如果 需要额外材料:
请求客户提供材料()
等待材料()
审批理赔()
否则如果 处理路径 == "特殊处理":
分配给高级理赔经理()
执行特殊流程()
更新理赔记录()
通知客户()
结束
状态机实现（难以做到）：
stateMachine 理赔状态:
状态: 已提交
事件: 确定为快速通道 -> 自动审核
事件: 确定为标准流程 -> 专员审核
事件: 确定为特殊处理 -> 经理审核
状态: 自动审核
事件: 审核通过 -> 自动支付
事件: 审核不通过 -> 专员审核
// 需要预先定义所有可能的状态和转换
// 难以处理动态决策和复杂条件
// 大量状态定义...
总结
通过以上例子可以看出，工作流相比状态机在以下方面具有优势：
-
并行任务处理：工作流可以自然地表达并行执行的任务，而状态机需要通过复杂的状态组合来模拟。
-
复杂数据流：工作流可以方便地处理变量和数据在流程中的传递，而状态机主要关注状态转换，难以处理复杂数据。
-
人工干预和长时间运行：工作流可以自然地包含人工任务和长时间运行的流程，而状态机难以表达这些概念。
-
动态路由：工作流可以基于复杂条件动态决定执行路径，而状态机需要预先定义所有可能的状态转换。
当然，状态机也有其优势，特别是在需要严格定义状态转换规则的场景中。在实际应用中，两者常常结合使用，发挥各自的优势。
状态机的优势
状态机虽然在某些场景下不如工作流灵活，但它也具有许多独特的优势。下面我将用伪代码示例来说明状态机的优势。
1. 简洁明确的状态转换逻辑
状态机能够清晰地定义系统在任何时刻可能处于的状态，以及状态之间的转换条件。
状态机实现（优势明显）：
stateMachine 文档审核状态:
状态: 草稿
事件: 提交 -> 待审核
事件: 保存 -> 草稿
状态: 待审核
事件: 批准 -> 已发布
事件: 拒绝 -> 已拒绝
事件: 要求修改 -> 修改中
状态: 已拒绝
事件: 重新提交 -> 待审核
状态: 修改中
事件: 提交 -> 待审核
事件: 保存 -> 修改中
状态: 已发布
事件: 撤回 -> 草稿
事件: 归档 -> 已归档
状态: 已归档
// 终态，无法转换
工作流实现（较为复杂）：
workflow 文档审核流程:
开始
当前状态 = "草稿"
循环:
如果 当前状态 == "草稿":
用户操作 = 获取用户操作()
如果 用户操作 == "提交":
当前状态 = "待审核"
否则如果 用户操作 == "保存":
当前状态 = "草稿"
否则如果 当前状态 == "待审核":
审核结果 = 获取审核结果()
如果 审核结果 == "批准":
当前状态 = "已发布"
否则如果 审核结果 == "拒绝":
当前状态 = "已拒绝"
否则如果 审核结果 == "要求修改":
当前状态 = "修改中"
// 其他状态的处理...
如果 当前状态 == "已归档":
跳出循环
结束
2. 易于可视化和验证
状态机可以通过状态图清晰地可视化，便于理解和验证系统行为。
状态机实现（优势明显）：
stateMachine 订单状态:
状态: 已创建
事件: 支付成功 -> 待发货
事件: 取消 -> 已取消
事件: 超时未支付 -> 已取消
状态: 待发货
事件: 发货 -> 运输中
事件: 缺货 -> 缺货处理
状态: 缺货处理
事件: 补货完成 -> 待发货
事件: 无法补货 -> 已取消
状态: 运输中
事件: 送达 -> 已送达
事件: 运输异常 -> 异常处理
状态: 异常处理
事件: 解决问题 -> 运输中
事件: 无法解决 -> 退回处理
状态: 已送达
事件: 确认收货 -> 已完成
事件: 申请退货 -> 退货处理
状态: 退货处理
事件: 退货完成 -> 已退款
状态: 已完成
// 终态
状态: 已取消
// 终态
状态: 已退款
// 终态
这种表示方式可以直接转换为状态图，非常直观。
3. 严格的状态控制和合法性检查
状态机能够严格控制状态转换，防止非法的状态变化。
状态机实现（优势明显）：
stateMachine 支付流程:
状态: 未支付
事件: 发起支付 -> 支付中
状态: 支付中
事件: 支付成功 -> 已支付
事件: 支付失败 -> 支付失败
事件: 超时 -> 支付超时
状态: 已支付
事件: 申请退款 -> 退款处理中
状态: 支付失败
事件: 重新支付 -> 支付中
状态: 支付超时
事件: 重新支付 -> 支付中
状态: 退款处理中
事件: 退款成功 -> 已退款
事件: 退款失败 -> 退款失败
状态: 已退款
// 终态
状态: 退款失败
事件: 重新退款 -> 退款处理中
在这个状态机中，系统不可能从”未支付”直接跳到”已支付”，必须经过”支付中”状态，这保证了状态转换的合法性。
工作流实现（难以保证）：
workflow 支付处理:
开始
订单 = 获取订单()
尝试支付(订单)
如果 支付成功:
更新订单状态为已支付
通知用户支付成功
否则:
更新订单状态为支付失败
通知用户支付失败
// 这里难以严格控制状态转换的合法性
// 可能因为编程错误导致跳过某些必要的状态
结束
4. 高度确定性和可测试性
状态机具有高度的确定性，对于给定的状态和事件，总是产生相同的结果。
状态机实现（优势明显）：
stateMachine 交通灯控制:
状态: 绿灯
事件: 时间到 -> 黄灯
状态: 黄灯
事件: 时间到 -> 红灯
状态: 红灯
事件: 时间到 -> 绿灯
测试代码：
测试交通灯状态机:
初始化状态 = "绿灯"
断言(触发事件(初始化状态, "时间到") == "黄灯")
断言(触发事件("黄灯", "时间到") == "红灯")
断言(触发事件("红灯", "时间到") == "绿灯")
// 测试非法转换
断言(触发事件("绿灯", "非法事件") 抛出异常)
断言(触发事件("红灯", "非法事件") 抛出异常)
5. 易于实现有限状态自动机(FSM)和状态模式
状态机非常适合实现有限状态自动机和状态设计模式。
状态机实现（优势明显）：
class 自动售货机状态机:
状态 = "等待投币"
函数 投币(金额):
如果 状态 == "等待投币":
状态 = "已投币"
余额 = 金额
显示 "已投入" + 金额 + "元，请选择商品"
否则如果 状态 == "已投币":
余额 += 金额
显示 "总金额: " + 余额 + "元，请选择商品"
函数 选择商品(商品编号):
如果 状态 != "已投币":
显示 "请先投币"
返回
商品 = 获取商品信息(商品编号)
如果 余额 >= 商品.价格:
状态 = "发放商品"
显示 "正在发放: " + 商品.名称
发放商品(商品编号)
找零 = 余额 - 商品.价格
如果 找零 > 0:
退还找零(找零)
状态 = "等待投币"
否则:
显示 "金额不足，还需" + (商品.价格 - 余额) + "元"
函数 取消交易():
如果 状态 == "已投币":
退还金额(余额)
状态 = "等待投币"
显示 "交易已取消，已退币"
6. 适合事件驱动系统
状态机非常适合事件驱动的系统，可以清晰地定义系统对不同事件的响应。
状态机实现（优势明显）：
stateMachine 聊天应用状态:
状态: 离线
事件: 网络连接 -> 连接中
事件: 用户登录 -> 登录中
状态: 连接中
事件: 连接成功 -> 在线
事件: 连接失败 -> 离线
状态: 登录中
事件: 登录成功 -> 在线
事件: 登录失败 -> 离线
状态: 在线
事件: 收到消息 -> 处理消息
事件: 网络断开 -> 重连中
事件: 用户登出 -> 离线
状态: 处理消息
事件: 消息处理完成 -> 在线
状态: 重连中
事件: 重连成功 -> 在线
事件: 重连失败 -> 离线
7. 适合嵌入式系统和资源受限环境
状态机实现简单，资源消耗少，适合嵌入式系统。
状态机实现（优势明显）：
stateMachine 智能门锁:
状态: 锁定
事件: 输入密码 -> 验证密码
事件: 刷卡 -> 验证卡片
事件: 指纹识别 -> 验证指纹
状态: 验证密码
事件: 密码正确 -> 解锁
事件: 密码错误 -> 锁定
状态: 验证卡片
事件: 卡片有效 -> 解锁
事件: 卡片无效 -> 锁定
状态: 验证指纹
事件: 指纹匹配 -> 解锁
事件: 指纹不匹配 -> 锁定
状态: 解锁
事件: 开门 -> 门开启
事件: 超时 -> 锁定
状态: 门开启
事件: 关门 -> 锁定
这种状态机可以用极少的资源实现，适合在嵌入式设备中运行。
总结
状态机的主要优势包括：
- 简洁明确的状态转换逻辑：状态和转换条件定义清晰。
- 易于可视化和验证：可以直接转换为状态图，便于理解和验证。
- 严格的状态控制：防止非法的状态转换。
- 高度确定性和可测试性：对于给定的状态和事件，总是产生相同的结果。
- 易于实现状态模式：适合实现有限状态自动机和状态设计模式。
- 适合事件驱动系统：清晰定义系统对不同事件的响应。
- 适合嵌入式系统：实现简单，资源消耗少。
在实际应用中，状态机特别适合那些状态明确、转换规则固定的系统，如协议实现、UI交互控制、游戏角色状态管理等场景。而对于需要处理复杂业务流程、并行任务和数据流的场景，则可能需要结合工作流或其他模式来实现。