简单的异常处理方式能让我们更有精力做好其他事

本文探讨了在编码阶段如何提前考虑并解决异常情况,以减少线上出现的问题。通过异常时仍可用机制、异常时可模拟过程工具及异常后数据订正工具,可以在一定程度上规避和恢复常见代码问题。
最近工作中还真的遇到比较多的问题,线上出现了异常,一时间还真不好处理,花了大半天做了临时方案后,该想想这些问题以后怎样避免了。

当然,线上的问题或多或少是会出现的,好的结果是可以很简单的以最小成本的方式去解决,但大部分往往都是到了上线出现了故障才知道这样做并不是最好的。

今天出现的代码问题,其实算是非常简单的,调用了外部接口,然后接口异常,接着应用处理失败。是的,在开发环境下是再简单不过的事了,可是回头想想,如果发布到线上了,每个步骤都必须严格走发布流程的时候,这可是件头大的事情了。

如何用最简单的方式去规避或者恢复这类问题,在写代码的时候真的需要考虑下,个人觉得有这么三个小点可以参考下:

[b]1、异常时仍可用机制:[/b]
在自己的应用中出现异常时,如使用了第三方的接口或者外部应用,在第三方出现问题时,如超时,不可连接,数据出错等,自动切换为默认业务可允许的结果返回,避免这类应用影响到自己的正常处理逻辑,这类可以规划为异常时仍可用机制。

[b]2、异常时可模拟过程工具:[/b]
同样,普遍的处理流程都是很直观的,A需要依赖B事件,B事件需要依赖C事件,一连串的触发后最终才有处理后的结果,但如果出现异常时,当中的某一事件出错了,事件流不可再继续的情况下,要么就等着客户投诉,要么就紧急的手忙脚乱的找了一大堆人做了数据订正,花了大半天才能解决一个重要但不是最紧急的问题,反而忘了堵住问题的源头,这样无形中时间的浪费是非常可怕的。这个时候,如果能有自己的工具,模拟其中的某些过程,好吧,异常出现了吧,那我就先订正下,其他时间重点花在解决问题根源上,OK,这样不就省事多了吗?这其实是种很好的解决问题的手段之一,说成业务的后门也不为过。

[b]3、异常后数据订正工具:[/b]
和2中其实很类似的,异常出现后,往往有时候会带着业务数据的出错,不可再回滚问题,如业务做了一半,这个时候,需要清除掉这部分数据可以说真的是非常非常的头痛了,一个点涉及到十几张表的时候更加不可想象,怎么办呢?想想2中的后门,数据订正的后门也是一个非常棒的工具,可以根据现在的业务,自动的修正掉错误的数据,何乐而不为呢?

说了那么多,其实最重要的核心并不是如何去解决异常后的问题,而是在编码阶段就应该考虑各种异常的情况,做到尽量考虑到可能的问题和解决的方式,那才是做最正确的事。
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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