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优雅降级而非崩溃
　　2. 快速定位问题：建立完善的日志和监控体系，便于快速排查
　　3. 用户体验保障：最小化异常对用户操作的影响
　　4. 业务连续性：确保关键业务流程在异常情况下仍能完成
　　
　　 二、异常分类与分级
　　
　　 1. 按来源分类
　　- 系统级异常：数据库连接失败、服务器宕机、网络中断等
　　- 业务逻辑异常：库存不足、订单冲突、支付失败等
　　- 用户输入异常：非法参数、格式错误、权限不足等
　　- 第三方服务异常：支付接口故障、物流API不可用等
　　
　　 2. 按严重程度分级
　　- 致命错误(P0)：系统完全不可用
　　- 严重错误(P1)：核心功能不可用
　　- 一般错误(P2)：非核心功能异常
　　- 警告(P3)：不影响功能的可恢复性异常
　　
　　 三、异常处理流程构建
　　
　　 1. 异常捕获与记录
　　```java
　　// 示例：Spring Boot中的全局异常处理
　　@ControllerAdvice
　　public class GlobalExceptionHandler {
　　
　　 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GlobalExceptionHandler.class);
　　
　　 @ExceptionHandler(Exception.class)
　　 @ResponseBody
　　 public ResponseEntity handleException(Exception ex) {
　　 // 1. 记录异常日志
　　 logger.error("系统异常: ", ex);
　　
　　 // 2. 构建错误响应
　　 ErrorResponse errorResponse = new ErrorResponse();
　　 errorResponse.setTimestamp(LocalDateTime.now());
　　 errorResponse.setStatus(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR.value());
　　
　　 // 3. 根据异常类型设置不同的错误码和信息
　　 if (ex instanceof BusinessException) {
　　 BusinessException be = (BusinessException) ex;
　　 errorResponse.setCode(be.getErrorCode());
　　 errorResponse.setMessage(be.getMessage());
　　 } else {
　　 errorResponse.setCode("SYS_ERROR");
　　 errorResponse.setMessage("系统繁忙，请稍后再试");
　　 }
　　
　　 return new ResponseEntity<>(errorResponse, HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR);
　　 }
　　}
　　```
　　
　　 2. 异常处理策略
　　
　　 系统级异常处理
　　- 重试机制：对可恢复的异常（如网络超时）实施指数退避重试
　　- 熔断机制：使用Hystrix或Sentinel实现服务熔断
　　- 降级策略：准备备用方案（如缓存数据、静态页面）
　　
　　 业务异常处理
　　- 库存不足：触发补货流程，提示用户缺货
　　- 订单冲突：实现乐观锁或分布式锁机制
　　- 支付失败：记录失败原因，提供重试按钮
　　
　　 3. 异常监控与告警
　　
　　1. 实时监控：
　　 - 使用Prometheus+Grafana监控异常率
　　 - 设置关键业务异常的阈值告警
　　
　　2. 日志收集：
　　 - ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)日志系统
　　 - 结构化日志记录（包含traceId、时间戳、异常类型等）
　　
　　3. 告警通知：
　　 - 邮件/短信/企业微信通知
　　 - 告警分级（P0级异常立即通知）
　　
　　 四、生鲜业务特殊异常处理
　　
　　 1. 冷链物流异常
　　```python
　　 冷链温度异常处理示例
　　def handle_temperature_alert(sensor_id, temp):
　　 try:
　　 if temp > 8 or temp < 2: 　　 超出安全温度范围
　　 　　 1. 记录异常
　　 log_alert(sensor_id, temp)
　　
　　 　　 2. 触发应急流程
　　 if temp > 8:
　　 activate_cooling_system()
　　 else:
　　 activate_heating_system()
　　
　　 　　 3. 通知相关人员
　　 notify_staff(sensor_id, temp)
　　
　　 　　 4. 评估货物影响
　　 evaluate_cargo_impact()
　　
　　 except Exception as e:
　　 　　 异常处理中的异常
　　 log_critical_error(f"温度异常处理失败: {str(e)}")
　　```
　　
　　 2. 库存时效性处理
　　- 临期商品预警：提前72小时预警即将过期商品
　　- 动态库存调整：根据保质期自动调整可售库存
　　- 紧急处理流程：对即将过期商品启动促销或捐赠流程
　　
　　 五、测试与优化
　　
　　1. 混沌工程：
　　 - 模拟数据库故障、网络分区等场景
　　 - 验证系统容错能力
　　
　　2. 异常场景测试：
　　 - 编写专门的异常测试用例
　　 - 覆盖所有异常处理路径
　　
　　3. 性能压力测试：
　　 - 测试高并发下的异常处理性能
　　 - 确保异常处理不会成为性能瓶颈
　　
　　 六、持续改进机制
　　
　　1. 异常分析会议：
　　 - 每周/月分析高频异常
　　 - 确定改进优先级
　　
　　2. AB测试：
　　 - 对不同异常处理策略进行对比测试
　　 - 选择最优方案
　　
　　3. 自动化修复：
　　 - 对已知可自动修复的异常实现自愈机制
　　 - 如自动重启服务、切换备用节点等
　　
　　通过构建完善的异常处理流程，快驴生鲜系统能够在保障业务连续性的同时，提供稳定可靠的服务体验，特别是在生鲜行业对时效性和质量要求极高的场景下显得尤为重要。