这不仅仅是从可扩展性和可维护性的角度出发，其实我们做架构做稳定性、隔离是一种减少影响面的基本手段，类似的隔离环境做灰度、分批发布等，这里不做扩展。
先向消息服务器发送一条预处理消息
当本地数据库变更提交之后、再向消息服务器发送一条确认发送的消息
如果本地数据库变更失败、则向消息服务器发送一条取消发送的消息
如果长时间没有向消息服务器发生确认发送的消息，消息系统则会回调一个提前约定的接口、来查看本地业务是否成功，以此决定是否真正发生消息
创建一个消息发送表，将要发送的消息插入到该表中，同本地业务在一个数据库事务中进行提交
之后在由一个定时任务来轮询发送、直到发送成功后在删除当前表记录
创建一个消息发送表，将要发送的消息插入到该表中，同本地业务在一个数据库事务中进行提交
向消息服务器发送消息
发送成功则删除掉当前表记录
对于没有发送成功的消息（也就是表里面没有被删除的记录），再由定时任务来轮询发送
public class DefaultStateProcessRegistry implements BeanPostProcessor {/*** 第一层key是订单状态。* 第二层key是订单状态对应的事件，一个状态可以有多个事件。* 第三层key是具体场景code，场景下对应的多个处理器，需要后续进行过滤选择出一个具体的执行。*/private static Map<String, Map<String, Map<String, List<AbstractStateProcessor>>>> stateProcessMap = new ConcurrentHashMap<>();@Overridepublic Object postProcessAfterInitialization(Object bean, String beanName) throws BeansException {if (bean instanceof AbstractStateProcessor && bean.getClass().isAnnotationPresent(OrderProcessor.class)) {OrderProcessor annotation = bean.getClass().getAnnotation(OrderProcessor.class);String[] states = annotation.state();String event = annotation.event();String[] bizCodes = annotation.bizCode().length == 0 ? new String[]{"#"} : annotation.bizCode();String[] sceneIds = annotation.sceneId().length == 0 ? new String[]{"#"} : annotation.sceneId();initProcessMap(states, event, bizCodes, sceneIds, stateProcessMap, (AbstractStateProcessor) bean);}return bean;}private <E extends StateProcessor> void initProcessMap(String[] states, String event, String[] bizCodes, String[] sceneIds,Map<String, Map<String, Map<String, List<E>>>> map, E processor) {for (String bizCode : bizCodes) {for (String sceneId : sceneIds) {Arrays.asList(states).parallelStream().forEach(orderStateEnum -> {registerStateHandlers(orderStateEnum, event, bizCode, sceneId, map, processor);});}}}/*** 初始化状态机处理器*/public <E extends StateProcessor> void registerStateHandlers(String orderStateEnum, String event, String bizCode, String sceneId,Map<String, Map<String, Map<String, List<E>>>> map, E processor) {// state维度if (!map.containsKey(orderStateEnum)) {map.put(orderStateEnum, new ConcurrentHashMap<>());}Map<String, Map<String, List<E>>> stateTransformEventEnumMap = map.get(orderStateEnum);// event维度if (!stateTransformEventEnumMap.containsKey(event)) {stateTransformEventEnumMap.put(event, new ConcurrentHashMap<>());}// bizCode and sceneIdMap<String, List<E>> processorMap = stateTransformEventEnumMap.get(event);String bizCodeAndSceneId = bizCode + "@" + sceneId;if (!processorMap.containsKey(bizCodeAndSceneId)) {processorMap.put(bizCodeAndSceneId, new CopyOnWriteArrayList<>());}processorMap.get(bizCodeAndSceneId).add(processor);}}
在状态机OrderFsmEngine的sendEvent入口处，针对同一个订单维度加锁（redis分布式锁）、同一时间只允许有一个状态变更操作进行，其他请求则进行排队等待。
在数据库层对当前state做校验、类似与乐观锁方式。最终是将其他请求抛错、由上游业务进行处理。
