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前言:程序员的“排雷”日常
写业务代码,就像是在雷区走钢丝——不出问题还好,一旦出问题,排查异常能让你怀疑人生:
“这代码跑得明明挺顺的啊,怎么突然就炸了?”
要成为一个从容应对 Bug 和异常的开发者,学会快速排查问题、处理异常是必备技能。今天我们就从实战出发,聊聊如何定位问题,以及如何优雅处理异常。
一、快速排查问题:摸清“犯案现场”
1. 代码加日志:要当“显微镜”用
日志是程序员的放大镜,也是还原现场的最佳证人。
- 加日志的目的:
- 记录代码关键流程。
- 捕捉意外发生时的上下文信息。
- 怎么加: 使用成熟的日志框架,比如 SLF4J 和 Logback,避免用 System.out.println!
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OrderService.class);
public void processOrder(Order order) {
logger.info("开始处理订单:{}", order.getId());
try {
validateOrder(order);
saveOrder(order);
logger.info("订单处理完成:{}", order.getId());
} catch (Exception e) {
logger.error("处理订单失败,订单ID:{}", order.getId(), e);
throw e;
}
}
- 好日志的标准:
- 清晰的描述: 日志内容包含业务关键信息(比如订单 ID)。
- 上下文关联: 日志串联起来能复现流程。
2. 打断点调试:别怕代码停下来
直接跑代码排查问题可能会让你一头雾水。这时候,调试器就是你最好的朋友。
- 常见 IDE 功能:
- 断点(Breakpoint)
- 条件断点(Conditional Breakpoint)
- 查看变量值(Evaluate Expression)
例:排查订单校验失败的原因
public void validateOrder(Order order) {
if (order.getAmount() <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("订单金额无效");
}
}
在 if 条件上打断点,观察 order.getAmount() 的值,就能快速定位问题。
3. 重现问题:没有复现就没有真相
- 重现的核心: 模拟真实环境,包括输入参数、依赖服务、上下文状态。
- 工具推荐:
- Postman/Swagger:接口调试。
- JProfiler:性能问题定位。
二、异常处理:别让 Bug 改变你的世界观
1. 异常处理的原则:不要“吞异常”
吞异常就像往湖里扔了一块石头,既不知道多深,也不知道造成了多大的波动:
try {
processOrder(order);
} catch (Exception e) {
// 啥都不干,问题全靠猜
}
正确姿势:
- 记录异常信息: 用日志记录详细的异常堆栈。
- 精准恢复: 根据异常类型采取对应措施。
2. 自定义异常:让问题有“姓名”
业务代码中用自定义异常可以清晰表达问题所在:
public class InvalidOrderException extends RuntimeException {
public InvalidOrderException(String message) {
super(message);
}
}
使用场景:
if (order.getAmount() <= 0) {
throw new InvalidOrderException("订单金额不能小于等于 0");
}
这样抛出的异常日志更容易理解,方便开发者快速定位。
3. 统一异常处理:集中管控,告别凌乱
在 Spring 中,可以通过 @ControllerAdvice 和 @ExceptionHandler 实现全局异常处理:
@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
@ExceptionHandler(InvalidOrderException.class)
public ResponseEntity<String> handleInvalidOrder(InvalidOrderException e) {
return ResponseEntity.badRequest().body(e.getMessage());
}
@ExceptionHandler(Exception.class)
public ResponseEntity<String> handleGenericException(Exception e) {
return ResponseEntity.status(500).body("系统异常,请稍后再试");
}
}
优点:
- 避免重复处理相同类型的异常。
- 提高代码可维护性。
三、实战案例:订单处理中的问题排查与异常处理
场景:订单重复提交问题
一个电商项目中,用户频繁点击支付按钮,导致订单重复提交。
排查流程:
- 日志分析: 查看订单处理过程的时间戳。
- 发现短时间内同一个订单号被多次处理。
- 代码分析: 在 OrderService 中加日志:
- logger.info("订单提交,订单ID:{}", order.getId());
- 日志显示多次调用了 submitOrder 方法。
- 复现问题: 模拟用户连续点击,发现每次都会创建新订单。
解决方案:幂等性检查
在订单提交前检查是否已处理:
public void submitOrder(Order order) {
if (isOrderProcessed(order.getId())) {
throw new InvalidOrderException("订单已提交,请勿重复提交");
}
processOrder(order);
}
统一异常返回:
用户端看到友好的提示,而不是 “500 系统错误”。
@ExceptionHandler(InvalidOrderException.class)
public ResponseEntity<String> handleInvalidOrder(InvalidOrderException e) {
return ResponseEntity.badRequest().body(e.getMessage());
}
四、总结:写稳业务代码的 3 大秘诀
- 日志要用好,排查问题有依据
- 日志不是花瓶,要帮助还原问题全貌。
- 异常处理要清晰,不吞、不乱、不瞎扔
- 给异常起个好名字,统一管理异常响应。
- 重现问题是关键,不怕查不到,就怕不敢查
- 用断点、日志、工具,定位问题才能对症下药。
写代码如做人,细节决定成败。 面对问题别慌张,记住一句话:“代码就是你的证据,把问题‘审’清楚了,再优雅解决它!”
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