一、异常分类与优先级定义
1. 业务异常
- 库存异常：超卖、库存数据不一致、批次过期
- 订单异常：支付失败、地址错误、配送超时
- 物流异常：冷链温度超标、车辆故障、路线中断
- 供应商异常：供货延迟、质量不达标、合同违约
2. 技术异常
- 系统故障：服务宕机、数据库连接失败、API调用超时
- 数据异常：数据格式错误、重复数据、脏数据
- 安全异常：DDoS攻击、数据泄露、权限越权
3. 优先级划分
- P0（致命）：系统完全不可用、数据丢失、支付安全漏洞
- P1（严重）：核心功能异常（如下单、配送）、库存数据错误
- P2（一般）：非核心功能异常（如推荐算法错误）、用户界面显示问题
- P3（提示）：用户体验优化类问题（如加载缓慢）
二、异常检测与监控体系
1. 实时监控
- 指标监控：订单成功率、库存周转率、配送准时率、API响应时间
- 日志分析：通过ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）或Sentry捕获异常日志，设置关键词告警（如"OutOfStock"、"PaymentFailed"）
- 链路追踪：使用SkyWalking或Jaeger追踪订单全链路，定位异常节点（如支付环节超时）
2. 智能预警
- 阈值告警：当库存低于安全阈值时触发补货提醒
- 趋势预测：基于历史数据预测配送延迟风险（如天气影响）
- 关联分析：检测订单量激增与库存不足的关联性，提前预警
三、异常处理流程设计
1. 捕获与记录
- 全局异常处理器：在Spring Boot中通过`@ControllerAdvice`统一捕获异常，记录错误日志（含时间戳、用户ID、操作类型）
- 分布式追踪：为每个请求生成TraceID，便于跨服务定位问题（如订单服务调用库存服务失败）
2. 自动修复机制
- 库存回滚：订单支付失败时自动释放锁定库存
- 重试策略：对临时性故障（如网络抖动）采用指数退避重试（如首次等待1秒，后续每次翻倍）
- 熔断降级：当供应商接口频繁超时时，自动切换至备用供应商或显示库存紧张提示
3. 人工干预通道
- 工单系统：将无法自动处理的异常（如质量纠纷）生成工单，分配至客服或采购团队
- 紧急预案：针对极端情况（如冷库断电）预设手动操作流程（如启动备用发电机）
四、用户体验优化
1. 透明化沟通
- 异常状态页：向用户展示订单异常原因（如“配送延迟：暴雨导致交通管制”）及预计解决时间
- 实时推送：通过短信/APP通知用户异常进展（如“您的订单已重新安排配送”）
2. 补偿机制
- 优惠券发放：对因系统故障导致的订单取消，自动发放补偿券
- 优先级处理：对高价值客户或紧急订单标记“加急”标签，优先处理
五、数据安全与合规
1. 异常数据保护
- 敏感信息脱敏：在日志中隐藏用户手机号、地址等字段
- 审计日志：记录所有异常操作（如库存修改、权限变更）供合规审查
2. 灾备恢复
- 多活架构：部署跨区域数据中心，确保单点故障不影响全局
- 数据备份：每日全量备份订单、库存数据，支持分钟级恢复
六、持续优化机制
1. 异常复盘
- 根因分析（RCA）：每周分析高频异常（如TOP 5错误码），优化系统设计
- A/B测试：对比不同异常处理策略的效果（如重试次数对成功率的影响）
2. 机器学习应用
- 异常预测：基于历史数据训练模型，提前预警潜在风险（如某仓库未来3天库存不足概率）
- 智能分类：通过NLP自动归类用户反馈中的异常类型（如将“菜不新鲜”归类为质量异常）
七、案例：库存超卖异常处理
1. 场景：用户A和用户B同时下单同一批次生鲜，系统显示库存充足但实际已售罄
2. 处理流程：
- 检测：库存服务通过Redis分布式锁+数据库乐观锁双重校验
- 拦截：支付前再次核对库存，若不足则返回“库存不足”并释放锁定资源
- 补偿：向用户推送优惠券，并推荐替代商品
- 复盘：分析超卖原因（如缓存与数据库同步延迟），优化为“预扣减+异步确认”模式
八、技术工具推荐
- 监控：Prometheus + Grafana（实时指标可视化）
- 日志：ELK Stack（异常日志集中分析）
- 链路追踪：SkyWalking（跨服务调用链定位）
- 自动化测试：JMeter（模拟高并发场景下的异常触发）
通过以上机制，美菜生鲜系统可实现从异常检测到用户补偿的全链路闭环，将故障对业务的影响降至最低，同时通过数据驱动持续优化系统健壮性。
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