工单状态机应采用枚举定义状态+实体封装变更方法+服务层校验权限与条件+记录流转日志和时间戳。状态序列：created→assigned→in_progress→pending_user→resolved→closed，禁止非法跳转，确保可溯、可控、可度量。
工单状态机是核心
客服工单流转本质是一个状态驱动的过程：新建 → 分配 → 处理中 → 待确认 → 已解决 → 已关闭。Java中不建议用一堆if-else硬编码状态跳转，推荐用枚举+策略或轻量级状态机（如Spring State Machine），但简单系统直接用枚举定义状态+校验规则更直观、易维护。
定义清晰的工单实体与状态枚举
先建一个Ticket类，包含基础字段和状态字段：
状态枚举示例：
public enum TicketStatus {
CREATED, // 新建
ASSIGNED, // 已分配
IN_PROGRESS, // 处理中
PENDING_USER, // 待用户确认
RESOLVED, // 已解决
CLOSED // 已关闭
}
在Ticket中持有一个TicketStatus字段，并封装状态变更方法，比如assignTo(agentId)、markAsResolved()，内部做状态合法性检查（例如不能从“已关闭”再回到“处理中”）。
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状态流转需带权限与条件校验
不是所有角色都能触发任意操作。例如只有客服主管能关闭工单，普通客服只能提交解决；用户只能确认或重开。建议在服务层做校验：
- 检查当前状态是否允许本次操作（如只有
IN_PROGRESS才能调resolve()） - 检查操作人角色/权限（可用简单字符串标识如"AGENT"、"ADMIN"、"USER"）
- 检查必要字段是否已填（如解决时必须有
solutionDesc）
可抽象出TicketTransitionValidator接口，按场景实现不同规则，避免校验逻辑散落在各处。
记录流转日志与关键时间点
每次状态变更都应生成一条流转记录，至少包含：旧状态、新状态、操作人、操作时间、备注。可建TicketTransition实体，关联到主工单。前端展示工单详情时，把流转历史按时间倒序列出，对客服复盘和用户透明都很重要。
小技巧：在Ticket里加几个时间戳字段（createdAt、assignedAt、resolvedAt、closedAt），方便统计响应时长、解决时效等基础指标。
基本上就这些。结构上保持「状态定义清晰 → 实体承载状态 → 服务控制流转 → 日志留痕可溯」，不复杂但容易忽略校验和时间维度。后续扩展审批、超时自动升级、多级分派，也都是在这个骨架上叠加。
