作为一个研发我们工作中都会處理面临下面这些困惑：

1. 又加需求，一个方法本来就处理了 300 行现在又加 50 行。

2. 状态逻辑太多了产品第 2 期又加了一个逻辑，代码结构要调整很头疼。

3. 每个人都在吐槽业务研发在工作中处理最多的就是 if else，好不容易写个 switch 都能给同事吹一周以上三个场景应该是日常需求迭代優化中面临最多的场景了，作为一个自称编码水平较高的人总结了以下三个真实的场景，给出一些可选的方案

第一板斧：抽象事件，驅动业务

梳理产品逻辑中的主流程节点整理节点所需要的依赖数据已经节点触发后对应的业务逻辑。类比消息队列也是不同的业务方訂阅自己的事件源，进行不同的处理不同点在于一个是分布式，一个是本文描述单机业务处理场景

举一个用户注册之后的场景，需要：

1. 发优惠券 如果用户注册成功之后直接发了mq消息，那么用户系统和券系统分别订阅这个消息进行处理不过这里讨论的是在一个项目模塊中处理完所有相关的逻辑。

代码将在 UserRegistered() 中一步一步去处理逻辑之后需求又加入了 初始化A数据和初始化B数据 两个需求，实现也会落到这个方法之后最后整个代码会越来越臃肿。

接下来用事件订阅模型去化解这个点非常实用，一点都不华丽代码也很好读懂。

最后对应到程序代码可能是这样的：

后面的迭代维护中只要主流程不发生变化，那么相应的逻辑只需要去增加订阅者去实现

第二板斧：有限状态機，定义流程

在业务逻辑数据处理这一层很多的业务场景都与数据扭转状态有关，并且最后会有相应的数据实体相映射比如我们常见嘚：

1. 各种商品订单（天猫，淘宝外卖）

2. 工作流（审批，工单处理）

这类需求的特点是读写场景QPS不高，对数据的准确一致性要求非常高我们底层一般直接存储到数据库，之上加一层简单的数据缓存就能处理

面临的主要问题是，状态太多难以维护应该还会出现状态的調整比如特殊场景下的状态A到状态Z的扭转。 

不过业内早已给出了比较通用的解决方案有限状态机。下面我们列举一个简单的订单状态扭轉逻辑：

如有收获点个在看，诚挚感谢