订单状态流转应基于状态机思想，分离状态、事件、动作与约束，通过枚举定义Status和OrderEvent，集中管控流转规则，封装原子性transition方法并保证事务一致，复杂场景可选Spring State Machine等框架。
订单状态流转在Java系统中不是靠一堆if-else硬编码堆出来的，而是用状态机思想把“什么时候能干什么事”清晰地管起来——核心是分离状态、事件、动作和约束，让业务规则可读、可配、可测。
状态与事件要明确分开
状态（如待支付、已发货、已完成）描述订单当前所处的阶段；事件（如用户支付、商家发货、用户确认收货）是触发状态变化的动作。两者不能混为一谈——比如“支付成功”是事件，“已支付”才是状态。定义时建议用枚举：
- Status：包含所有合法状态，加注释说明含义和生命周期位置
- OrderEvent：列出所有可触发流转的事件，避免用字符串硬写
状态流转规则必须集中管控
不能把“待支付 → 已支付”这种逻辑散落在Service各个方法里。推荐用二维表或Map结构声明允许的流转路径，例如：
- Map
>：记录每个状态下允许发生的事件 - Map
air
, Status>：明确（当前状态+事件）→ 下一状态，支持校验非法调用
这样一旦业务调整（比如“已取消”后不允许再恢复），只需改配置，不碰业务代码。
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
状态变更要原子且带上下文
一次状态更新往往不止改一个字段：可能要更新status字段、记录操作人、写入状态日志、发消息通知、甚至调用库存服务回滚。建议封装成一个transition()方法，接收订单实体、事件、操作人等上下文，并用@Transactional保证数据库一致性。关键点：
- 先校验是否允许该事件在当前状态下发生
- 再执行状态变更 + 附属动作（如发MQ、更新时间戳）
- 最后持久化并返回新状态，避免半途失败导致脏数据
进阶：用轻量状态机框架降低维护成本
当状态多、分支复杂（比如含风控拦截、超时自动关单、多角色审批等），手写容易出错。可引入Spring State Machine或更轻量的squirrel-foundation：
- 用配置定义状态图，支持可视化看流转路径
- 自动拦截非法事件，抛出明确异常（如InvalidEventException）
- 支持状态进入/退出钩子（onEntry/onExit），方便埋点或审计
注意：框架不是银弹，小项目用纯Java枚举+校验表更轻快；大系统再上状态机，重在权衡可维护性与复杂度。
基本上就这些——状态机不是炫技，是把“谁在什么条件下能把订单变成什么样”这件事，从代码缝里拎出来，摆到阳光下看清楚。
