SpringBoot 统一异常处理

微服务之间调用的异常应该如何处理 typescript复制代码@Slf4j@Bean/*** 重新实现feign的异常处理,捕捉restful接口返回的json格式的异常信息*/@Override//空属性处理//设置输入时忽略在JSON字符串中存在但Java对象实际没有的属性//禁止使用int代表enum的order来反序列化enumtry {log.info("异常返回结果:"+ JSON.toJSONString(json));// 业务异常包装成自定义异常类MyException。 阅读详情

在用spring Boot做web后台时,经常会出现异常,如果每个异常都自己去处理很麻烦,所以我们创建一个全局异常处理类来统一处理异常

一,首先创建全局异常处理类:通过使用@ControllerAdvice定义统一的异常处理类,而不是在每个Controller中逐个定义。@ExceptionHandler用来定义函数针对的异常类型,@ResponseBody 统一回复格式为json

import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

@ControllerAdvice
public class ExceptionHandle {

@ExceptionHandler(value = Exception.class)
@ResponseBody
public Result handle(Exception e) {

}

}

这里的返回类型为Result 可以定义Result实体类来统一返回格式,主要是返回给我们前端的json数据格式
//统一回复格式
public class Result {
//错误码
private Integer code;
//提示信息
private String msg;
//具体的内容
private T data;
//省略getter和setter方法
}

这里创建一个处理ResultUtil来处理回复格式,包括发生异常的和未发生异常的
import com.oldbig.domain.Result;

public class ResultUtil {

public static Result success(Object object){
    Result result = new Result();
    result.setCode(0);
    result.setMsg("成功");
    result.setData(object);
    return result;
}

public static Result success(){
    return success(null);
}

//当发生异常时,根据code可判断异常的类型
//这里发生异常的error方法,未定义返回数据,默认为null
public static Result error(Integer code,String msg){
    Result result = new Result();
    result.setCode(code);
    result.setMsg(msg);
    return result;

}

}

创建一个自定义异常,用来实验捕获该异常
//spring只对runtimeException做回滚处理
public class GirlException extends RuntimeException{

private Integer code;

public GirlException(String msg,Integer code){
    super(msg);
    this.code = code;
}

public Integer getCode() {
    return code;
}

public void setCode(Integer code) {
    this.code = code;
}

}

这样我们的统一处理类为:
import com.oldbig.domain.Result;
import com.oldbig.exception.GirlException;
import com.oldbig.utils.ResultUtil;

import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

@ControllerAdvice
public class ExceptionHandle {

@ExceptionHandler(value = Exception.class)
@ResponseBody
public Result handle(Exception e) {
    if (e instanceof GirlException) {
        GirlException girlException = (GirlException) e;
        return ResultUtil.error(girlException.getCode(), girlException.getMessage());
    } else {
        return ResultUtil.error(-1,"未知错误");
    }
}}

这样在我们的service中只要出现request不符合条件的都可以抛出异常,而符合条件的都返回

import com.oldbig.domain.Girl;
import com.oldbig.enums.ResultEnum;
import com.oldbig.exception.GirlException;
import com.oldbig.respository.GirlRepository;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.transaction.Transactional;

@Service
public class GirlService {
    @Autowired
    private GirlRepository girlRepository;

    //校验年龄,统一异常处理
    public Girl getAge(Integer id) throws Exception{
        Girl girl = girlRepository.findOne(id);
        Integer age = girl.getAge();
        if(age<10){
            throw new GirlException("你还在上小学吧",100);
        }else if(age < 16){
            throw new GirlException("你还在上中学吧",101);
        }    
         return ResultUtil.success(girl);
 }

这样,如果请求的女生年龄小于10或者16,就会抛出异常,并返回
{“code”:100,”msg”:”你可能还在上小学”,”data”:null}
{“code”:101,”msg”:”你可能在上初中”,”data”:null}
如果大于16,则返回
{“code”:0,”msg”:”成功”,”data”:{“id”:5,”cupSize”:”A”,”age”:18}}
统一的返回给前端的json格式,并且可以通过定义自己的Exception异常类来

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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