events - 状态机将事件推送到自己的事件队列

Question

我目前正在研究分层状态机(UML 状态机、状态图等)，以下我不清楚:

在转换期间和从状态将事件推送到机器自己的事件队列是否有效，如果是，它在实践中是否安全使用还是应该避免？这样做是否有某些含义(至少是实现怪癖，正交区域发挥作用时的问题，或类似的)？

我将用两台虚拟机器来说明这个问题:

以下机器将处于状态 A等待事件A_to_B ，之后它会通过将事件作为转换 Action 分派(dispatch)来进入无限循环:

      +-----+                    +-----+                    +-----+
      |  A  |  A_to_B /          |  B  |  B_to_C /          |  C  |
      |-----|   dispatch B_to_C  |-----|   dispatch C_to_A  |-----|
O---->|     +------------------->|     +------------------->|     |
      |     |                    |     |                    |     |
      +-----+                    +-----+                    +-----+
         ^                                C_to_A /             |
         |                                 dispatch A_to_B     |
         +-----------------------------------------------------+

通过将事件作为入口操作分派(dispatch)，以下机器将立即进入无限循环:

      +-------------------+           +-------------------+           +-----+
      |         A         |           |         B         |           |  C  |
      |-------------------|  A_to_B   |-------------------|  B_to_C   |-----|
O---->| on entry:         +---------->| on entry:         +---------->|     |
      |  dispatch A_to_B  |           |  dispatch B_to_C  |           |     |
      |                   |           |  dispatch C_to_A  |           |     |
      +-------------------+           +-------------------+           +-----+
         ^                                                               |
         |                                                   C_to_A      |
         +---------------------------------------------------------------+

Answer 1

状态机可以向自身发布事件，但这有特殊目的，例如将较长的运行完成 (RTC) 步骤分解为较短的部分。您可能希望这样做以在您的 RTC 步骤太长之间启用系统中的其他状态机(或更一般地事件对象)的调度。

具体到您的示例，在这种情况下，我会尽量避免向 self 发布事件。通常我看到人们在混淆状态图和流程图时会这样做。状态图需要事件从一个状态转换到另一个状态。完成框中指定的计算后，流程图会自动从一个处理框转换到另一个处理框。显然，当您向自己发布事件时，您会将状态图变成流程图。所以，你真的需要流程图而不是状态图，因为你真的不需要等待任何东西。您继续全速处理。

您也可以这样查看。事件的目的是为状态机提供新信息。这就是状态机“学习”的方式。但是，当您向自己发布事件时，您不会获得任何新知识。您需要的所有知识都已由原始“真实”事件提供。因此，您有足够的信息在一次转换中执行所有这些处理，而不是将其分散在许多“状态”中，这些“状态”实际上是这个冗长处理的阶段。