应使用 System.nanoTime() 配合 try-finally 统计异常处理耗时，因它能完整覆盖异常构造、栈展开、finally 执行等全路径；而仅在 try-catch 内计时不准确，会遗漏栈遍历和 finally 开销。
在异常处理中统计“执行耗时”，关键不是只测正常流程，而是要准确捕获异常发生时的完整开销——包括异常构造、栈遍历、try-catch 匹配、finally 执行等。用 System.nanoTime() 配合 try-finally 是一种轻量、高精度、且能覆盖异常路径的可靠方式。
为什么不用 try-catch 块内计时？
如果把 start = System.nanoTime() 放在 try 前、end 放在 catch 里，会漏掉两个关键阶段：
- 异常抛出后、进入
catch前的 JVM 栈展开（stack unwinding）耗时 - 与该
try关联的finally块的执行时间（它一定会运行，无论是否异常）
而 finally 中的逻辑（如资源清理、日志记录、监控上报）恰恰是异常路径的真实开销组成部分。
正确姿势：计时范围包裹整个 try-finally 结构
将计时起点放在 try 前，终点放在 finally 末尾，确保无论是否抛异常，耗时都包含完整的控制流路径：
long start = System.nanoTime();
try {
doSomething(); // 可能抛异常
} finally {
long costNs = System.nanoTime() - start;
logIfSlow(costNs); // 或上报 metrics
}这样，即使 doSomething() 抛出 NullPointerException，finally 仍执行，costNs 就真实反映了“从开始到清理完成”的总延迟。
注意点：避免在 finally 中干扰计时逻辑
finally 应尽量轻量，尤其不能在其中再调用可能抛异常或阻塞的方法（如远程日志服务），否则会污染耗时数据，甚至引发二次异常掩盖原异常。建议：
- 仅做本地计算、条件判断、异步提交（如用队列缓存后由后台线程上报）
- 避免在
finally里调用System.nanoTime()多次——单次差值已足够 - 若需区分“异常 vs 正常”路径，可在
catch中设标志位，finally读取并打标上报
对比：Throwable.getStackTrace() 不适合性能统计
有人想通过捕获异常后调用 e.getStackTrace().length 或遍历栈帧来估算开销，这是误导性的：
- 栈轨迹生成本身开销大，且受 JVM 参数（如
-XX:-OmitStackTraceInFastThrow）影响 - 它反映的是“错误现场快照成本”，不是“异常传播+处理+清理”的端到端延迟
- 无法覆盖 finally 的执行时间，也无法体现 JIT 优化对异常路径的实际影响
真正关心“这段代码出问题时用户等了多久”，就该用 nanoTime + try-finally 端到端测量。
