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：完整记录异常信息便于后续分析和改进
　　
　　 二、异常分类与分级
　　
　　 1. 按业务类型分类
　　- 供应链异常：库存不足、供应商延迟、物流问题
　　- 订单异常：支付失败、订单超时、取消异常
　　- 商品异常：价格错误、描述不符、质量投诉
　　- 系统异常：服务不可用、接口超时、数据错误
　　
　　 2. 按严重程度分级
　　- P0（致命）：系统完全不可用，影响所有用户
　　- P1（严重）：核心功能不可用，影响大部分用户
　　- P2（一般）：非核心功能异常，影响部分用户
　　- P3（轻微）：界面显示问题，不影响核心功能
　　
　　 三、异常处理流程架构
　　
　　 1. 异常捕获层
　　- 前端捕获：
　　 - 表单验证异常
　　 - 接口调用失败
　　 - 用户操作中断
　　- 后端捕获：
　　 - 业务逻辑异常
　　 - 数据访问异常
　　 - 第三方服务异常
　　- 系统级捕获：
　　 - 内存溢出
　　 - 线程阻塞
　　 - 连接池耗尽
　　
　　 2. 异常处理层
　　```mermaid
　　graph TD
　　 A[异常发生] --> B{异常类型?}
　　 B -->|业务异常| C[业务补偿处理]
　　 B -->|系统异常| D[服务降级/熔断]
　　 B -->|数据异常| E[数据回滚/修复]
　　 C --> F[记录异常日志]
　　 D --> F
　　 E --> F
　　 F --> G[通知相关人员]
　　 G --> H[监控告警]
　　```
　　
　　 3. 异常恢复机制
　　- 自动恢复：
　　 - 重试机制（指数退避）
　　 - 缓存数据恢复
　　 - 备用服务切换
　　- 人工干预：
　　 - 工单系统分配
　　 - 紧急修复流程
　　 - 回滚方案执行
　　
　　 四、关键模块异常处理实现
　　
　　 1. 订单模块异常处理
　　```java
　　public class OrderService {
　　 public Order createOrder(OrderRequest request) {
　　 try {
　　 // 1. 库存预扣
　　 inventoryService.reserveStock(request.getSkuList());
　　
　　 // 2. 创建订单
　　 Order order = orderRepository.save(request.toOrder());
　　
　　 // 3. 支付处理
　　 paymentService.process(order.getId(), request.getPayment());
　　
　　 return order;
　　 } catch (InventoryException e) {
　　 // 库存不足处理
　　 log.error("库存不足: {}", e.getMessage());
　　 throw new BusinessException("商品库存不足，请稍后再试");
　　 } catch (PaymentException e) {
　　 // 支付失败处理
　　 log.error("支付失败: {}", e.getMessage());
　　 // 回滚库存
　　 inventoryService.releaseStock(request.getSkuList());
　　 throw new BusinessException("支付失败，请重试");
　　 } catch (Exception e) {
　　 // 未知异常处理
　　 log.error("订单创建异常", e);
　　 throw new SystemException("系统繁忙，请稍后再试");
　　 }
　　 }
　　}
　　```
　　
　　 2. 库存模块异常处理
　　```python
　　def update_inventory(sku_id, quantity):
　　 try:
　　 　　 使用乐观锁更新库存
　　 with transaction.atomic():
　　 inventory = Inventory.objects.select_for_update().get(sku=sku_id)
　　 if inventory.stock < quantity:
　　 raise BusinessException("库存不足")
　　 inventory.stock -= quantity
　　 inventory.save()
　　
　　 　　 记录库存变更日志
　　 InventoryLog.objects.create(
　　 sku=sku_id,
　　 change_type="DECREASE",
　　 change_quantity=quantity,
　　 before=inventory.stock + quantity,
　　 after=inventory.stock
　　 )
　　
　　 except Inventory.DoesNotExist:
　　 log.error(f"商品{sku_id}不存在")
　　 raise
　　 except DatabaseError as e:
　　 log.error(f"数据库操作失败: {str(e)}")
　　 raise SystemException("系统繁忙，请稍后再试")
　　```
　　
　　 五、异常监控与告警
　　
　　1. 实时监控指标：
　　 - 异常发生率（按类型/级别）
　　 - 关键服务响应时间
　　 - 错误日志数量趋势
　　
　　2. 告警规则：
　　 - P0异常：立即电话+短信告警
　　 - P1异常：5分钟内企业微信告警
　　 - 持续异常：升级告警级别
　　
　　3. 监控工具集成：
　　 - Prometheus + Grafana 指标监控
　　 - ELK 日志分析系统
　　 - Sentry 错误追踪
　　
　　 六、异常处理最佳实践
　　
　　1. 防御性编程：
　　 - 参数校验前置
　　 - 空值检查
　　 - 边界条件处理
　　
　　2. 幂等性设计：
　　 - 订单重试不会导致重复扣款
　　 - 库存操作可重复执行
　　
　　3. 降级策略：
　　 - 核心功能优先保障
　　 - 非核心功能降级显示
　　 - 静态页面缓存
　　
　　4. 容灾方案：
　　 - 多可用区部署
　　 - 数据库主从切换
　　 - 缓存数据持久化
　　
　　 七、持续优化机制
　　
　　1. 异常复盘会议：
　　 - 每周分析高频异常
　　 - 每月评估异常处理效果
　　
　　2. AB测试验证：
　　 - 新异常处理策略灰度发布
　　 - 效果对比分析
　　
　　3. 自动化测试覆盖：
　　 - 异常场景模拟测试
　　 - 混沌工程实践
　　
　　4. 知识库积累：
　　 - 典型异常案例库
　　 - 处理方案SOP文档
　　
　　通过构建完善的异常处理流程，快驴生鲜系统能够显著提升系统稳定性，保障生鲜电商业务在各种异常情况下的连续性，同时优化用户体验，建立技术团队快速响应能力。