[翻译]AKKA笔记 - 有限状态机 -1

原文地址：http://rerun.me/2016/05/21/akka-notes-finite-state-machines-1/

我最近有个机会在工作上使用了Akka FSM，是个非常有趣的例子。API（实际上就是DSL），使用体验很棒。这里是我尝试用Akka FSM的有限状态机来写日志。作为例子，我们会以构建一个咖啡机的步骤作为例子。

为什么不用BECOME和UNBECOME

我们知道plain vanilla Akka Actor可以用become/unbecome切换行为。那么，为什么我们需要Akka FSM？不能简单点用Actor在状态间切换？ 当然可以。但是当Akka的become and unbecome被一堆状态搅在一起并不停地切换状态的时候，建一个有许多状态的状态机能让代码迅速变的异常难懂（并且难调试）。

没啥奇怪的，常见的建议就是当你在Actor时使用超过2种状态就切换到Akka FSM。

AKKA FSM是啥

Akka FSM是Akka用来简化管理Actor中不同状态和切换状态而构建有限状态机的方法。

在底层，Akka FSM就是一个继承了Actor的trait。

trait FSM[S, D] extends Actor with Listeners with ActorLogging

FSM trait提供的是纯魔法 - 他提供了一个包装了常规Actor的DSL，让我们能集中注意力在更快的构建手头的状态机上。

换句话说，我们的常规Actor只有一个receive方法，FSM trait包装了receive方法的实现并将调用指向到一个特定状态机的处理代码块。

在我写完代码后注意的另一个事，就是完整的FSM Actor仍然很干净并易懂。

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现在让我们开始看代码。之前说过，我们要用Akka FSM建一个咖啡机。状态机是这样的：

状态和数据

在FSM中，有两个东西是一直存在的 - 任何时间点都有状态 ，和在状态中进行共享的数据。 在Akka FSM，想要校验哪个是自己的数据，哪个是状态机的数据，我们只要检查这个声明。

class CoffeeMachine extends FSM[MachineState, MachineData] 

这代表所有的fsm的状态继承自MachineState，而所有在状态间共享的数据就是MachineData。

作为一种风格，跟普通Actor一样我们在companion对象中声明所有的消息，所以我们在companion对象中声明了状态和数据：

object CoffeeMachine {

  sealed trait MachineState
  case object Open extends MachineState
  case object ReadyToBuy extends MachineState
  case object PoweredOff extends MachineState

  case class MachineData(currentTxTotal: Int, costOfCoffee: Int, coffeesLeft: Int)

}

在状态机的图中，我们有三个状态 - 打开，可买和关闭。 我们的数据，MachineData保留了开飞机关闭前机器中咖啡的数量（coffeesLeft），每杯咖啡的价格（costOfCoffee），咖啡机存放的零钱（currentTxTotal） - 如果零钱比咖啡价格低，机器就不卖咖啡，如果多，那么我们能找回零钱。

关于状态和数据就这么多了。

在我们看每个状态机的实现和用户可用状态机做的交互前， 我们先在5万英尺看下FSM Actor。

FSM ACTOR的结构

FSM Actor的结构看起来跟我们的状态机图的差不多：

class CoffeeMachine extends FSM[MachineState, MachineData] {

  //What State and Data must this FSM start with (duh!)
  startWith(Open, MachineData(..))

  //Handlers of State
  when(Open) {
  ...
  ...

  when(ReadyToBuy) {
  ...
  ...

  when(PoweredOff) {
  ...
  ...

  //fallback handler when an Event is unhandled by none of the States.
  whenUnhandled {
  ...
  ...

  //Do we need to do something when there is a State change?
  onTransition {
    case Open -> ReadyToBuy => ...
  ...
  ...
}

我们能从结构中看出什么：

1）我们有一个初始状态（Open），when（open）代码块处理Open状态的
收到的消息，ReadyToBuy状态由when（ReadyToBuy）代码块来处理。我提到的消息与常规我们发给Actor的消息时一样的，消息与数据一起包装过。包装后的叫做Event（akka.actor.FSM.Event），看起来的样例是这样Event(deposit: Deposit, MachineData(currentTxTotal, costOfCoffee, coffeesLeft))

Akka的文档介绍：

/**
   * All messages sent to the [[akka.actor.FSM]] will be wrapped inside an
   * `Event`, which allows pattern matching to extract both state and data.
   */
  case class Event[D](event: Any, stateData: D) extends NoSerializationVerificationNeeded

2）我们还能看到when方法接受两个参数 - 第一个是状态的名字，如Open,ReadyToBuy，另一个参数是PartialFunction， 与Actor的receive方法一样做模式匹配。最重要的事是每一个模式匹配的case块必须返回一个状态（下次会讲）。所以，代码块会是这样的

when(Open) {  
    case Event(deposit: Deposit, MachineData(currentTxTotal, costOfCoffee, coffeesLeft)) => {
    ...
    ...

3)基本上， 消息中匹配到了when中第二个参数的模式会被一个特定状态来处理。如果没有匹配到，FSM Actor会尝试将我们的消息与whenUnhandled块中的模式进行匹配。理论上，所有在模式中没有匹配到的消息都会被whenUnhandled处理。(我倒不太想建议编码风格不过你可以声明小点的PartialFunction并用andThen组合使用它，这样你就能在选好的状态中重用模式匹配。）

4）最后，还有个onTransition方法能让你在状态变化时做出反应或得到通知。

交互/消息

会有两类人与咖啡机交互，喝咖啡的人，需要咖啡和咖啡机，和维护咖啡机做管理工作的人。

为了便于管理，所有与机器的交互里我用了两个trait。（再提一下，一个交互/消息是与MachineData一起并被包在Event中的第一个元素。在原来的老Actor协议中，这个与发消息给Actor是一样的。

object CoffeeProtocol {

  trait UserInteraction
  trait VendorInteraction
...
...

供应商交互

让我们也声明一下供应商可以与机器做的交互。

  case object ShutDownMachine extends VendorInteraction
  case object StartUpMachine extends VendorInteraction
  case class SetCostOfCoffee(price: Int) extends VendorInteraction
  //Sets Maximum number of coffees that the vending machine could dispense
  case class SetNumberOfCoffee(quantity: Int) extends VendorInteraction
  case object GetNumberOfCoffee extends VendorInteraction

所以，供应商可以

1. 打开或关闭机器
2. 设置咖啡的价格
3. 设置和拿到机器中已有咖啡的数量。

用户交互

  case class Deposit(value: Int) extends UserInteraction
  case class Balance(value: Int) extends UserInteraction
  case object Cancel extends UserInteraction
  case object BrewCoffee extends UserInteraction
  case object GetCostOfCoffee extends UserInteraction

那么，对于用户交互， 用户可以

1. 存钱买一杯咖啡
2. 如果钱比咖啡的价格高那么可以得到找零
3. 如果存的钱正好或高于咖啡价格机器就可以让咖啡机做咖啡
4. 在煮咖啡前取消交易过程并拿到所有的退款
5. 问机器查询咖啡的价格

下一篇，我们会看下所有的状态并研究下他们的交互。

代码

代码在github.

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文章来自微信平台「麦芽面包」
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