一、异常处理流程设计目标
　　
　　1. 保障系统稳定性：确保异常情况下系统能够持续运行或优雅降级
　　2. 数据一致性：防止因异常导致的数据丢失或不一致
　　3. 快速恢复：建立快速定位和解决异常的机制
　　4. 用户体验：最小化异常对用户操作的影响
　　5. 可追溯性：完整记录异常信息以便分析和改进
　　
　　 二、异常分类与分级
　　
　　 1. 按业务场景分类
　　- 供应链异常：库存不足、供应商延迟、物流问题
　　- 订单处理异常：支付失败、地址错误、商品缺货
　　- 系统级异常：服务不可用、数据库连接失败、第三方API故障
　　- 数据异常：数据格式错误、数据冲突、数据完整性破坏
　　
　　 2. 按严重程度分级
　　- P0级（致命）：系统完全不可用，核心业务中断
　　- P1级（严重）：主要业务功能受影响，但系统仍可部分运行
　　- P2级（一般）：次要功能异常，不影响主要业务流程
　　- P3级（提示）：用户体验问题，不影响功能使用
　　
　　 三、异常处理流程架构
　　
　　 1. 异常捕获与记录层
　　```mermaid
　　graph TD
　　 A[业务代码] --> B{异常捕获}
　　 B -->|是| C[记录异常信息]
　　 B -->|否| D[系统默认处理]
　　 C --> E[异常分类分级]
　　```
　　
　　 2. 异常处理核心流程
　　```mermaid
　　sequenceDiagram
　　 participant 前端
　　 participant 网关
　　 participant 服务层
　　 participant 数据层
　　 participant 监控系统
　　
　　 前端->>网关: 请求
　　 网关->>服务层: 转发
　　 alt 正常流程
　　 服务层->>数据层: 操作
　　 数据层-->>服务层: 响应
　　 服务层-->>网关: 成功响应
　　 网关-->>前端: 返回结果
　　 else 异常流程
　　 数据层-->>服务层: 抛出异常
　　 服务层->>监控系统: 记录异常日志
　　 服务层-->>网关: 封装异常响应
　　 网关-->>前端: 用户友好提示
　　 end
　　```
　　
　　 四、具体实现方案
　　
　　 1. 前端异常处理
　　- 全局错误捕获：使用try-catch和window.onerror捕获JS错误
　　- API请求拦截：统一处理HTTP错误状态码
　　- 用户友好提示：根据异常级别显示不同提示信息
　　- 自动重试机制：对网络波动等可恢复异常进行重试
　　
　　 2. 后端异常处理
　　```java
　　// Spring Boot示例
　　@ControllerAdvice
　　public class GlobalExceptionHandler {
　　
　　 @ExceptionHandler(BusinessException.class)
　　 @ResponseBody
　　 public ResponseEntity handleBusinessException(BusinessException ex) {
　　 // 记录日志
　　 log.error("Business exception: {}", ex.getMessage(), ex);
　　
　　 // 返回标准化响应
　　 return ResponseEntity
　　 .status(ex.getHttpStatus())
　　 .body(new ErrorResponse(ex.getCode(), ex.getMessage()));
　　 }
　　
　　 @ExceptionHandler(Exception.class)
　　 @ResponseBody
　　 public ResponseEntity handleSystemException(Exception ex) {
　　 // 记录日志并告警
　　 log.error("System exception", ex);
　　 alarmService.sendAlarm("P0级系统异常", ex);
　　
　　 // 返回通用错误响应
　　 return ResponseEntity
　　 .status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
　　 .body(new ErrorResponse("SYS_ERROR", "系统繁忙，请稍后重试"));
　　 }
　　}
　　```
　　
　　 3. 数据库异常处理
　　- 连接池监控：配置合理的超时和重试策略
　　- 事务管理：使用Spring声明式事务，确保数据一致性
　　- 死锁处理：捕获死锁异常并实现重试机制
　　
　　 4. 第三方服务异常处理
　　- 熔断机制：使用Hystrix或Resilience4j实现服务降级
　　- 缓存策略：对第三方数据做本地缓存
　　- 异步队列：非实时操作使用消息队列异步处理
　　
　　 五、监控与告警体系
　　
　　 1. 监控指标
　　- 异常发生率（按类型和级别）
　　- 异常处理时长
　　- 关键业务链路成功率
　　- 系统资源使用率（CPU、内存、磁盘）
　　
　　 2. 告警策略
　　```yaml
　　 告警规则示例
　　alerts:
　　 - rule: "P0级异常10分钟内发生超过3次"
　　 severity: "CRITICAL"
　　 actions:
　　 - "通知值班人员"
　　 - "启动应急预案"
　　 - rule: "P1级异常每小时超过20次"
　　 severity: "MAJOR"
　　 actions:
　　 - "通知开发团队"
　　 - "记录问题工单"
　　```
　　
　　 3. 日志分析
　　- 使用ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）构建日志中心
　　- 异常模式识别：通过机器学习发现异常模式
　　- 根因分析：结合调用链追踪定位问题源头
　　
　　 六、应急预案与演练
　　
　　 1. 应急预案
　　- P0级预案：立即切换备用系统，通知相关方
　　- P1级预案：限流部分功能，优先保障核心业务
　　- 数据恢复预案：定期备份，测试恢复流程
　　
　　 2. 演练计划
　　- 每季度进行全链路故障演练
　　- 每月进行专项模块演练
　　- 演练后进行复盘和流程优化
　　
　　 七、持续改进机制
　　
　　1. 异常复盘会：每周分析高频异常
　　2. AB测试：对比不同处理策略的效果
　　3. 自动化修复：对已知异常模式实现自动修复
　　4. 知识库建设：积累异常处理经验和解决方案
　　
　　 八、实施路线图
　　
　　1. 第一阶段（1个月）：
　　 - 完成异常分类分级标准
　　 - 搭建基础监控和告警体系
　　 - 实现核心业务异常处理
　　
　　2. 第二阶段（2个月）：
　　 - 完善全链路异常处理
　　 - 建立应急预案体系
　　 - 开展首次全链路演练
　　
　　3. 第三阶段（持续）：
　　 - 优化异常处理性能
　　 - 提升自动化处理能力
　　 - 建立异常预测模型
　　
　　通过以上流程构建，快驴生鲜系统能够形成完整的异常处理闭环，从异常发生、捕获、处理到分析改进，全面提升系统的可靠性和用户体验。