生产环境异常处理需打通捕获→记录→分类→告警→追踪→复盘全链路，通过全局拦截、结构化日志、分级告警、链路追踪实现可定位、可度量、可响应。
Java 生产环境的异常处理不能只靠 try-catch，必须打通「捕获 → 记录 → 分类 → 告警 → 追踪 → 复盘」全链路。核心是让异常从“被吞掉”变成“可定位、可度量、可响应”。
统一全局异常拦截：避免漏捕和重复捕获
Spring Boot 项目应使用 @ControllerAdvice + @ExceptionHandler 拦截控制器层异常，但需注意三点：
- 只拦截
RuntimeException和业务自定义异常（如BusinessException），不建议直接捕获Exception，否则可能吞掉OutOfMemoryError等致命错误 - 配合
@ResponseStatus或手动设置 HTTP 状态码，确保前端能区分 4xx（客户端错误）和 5xx（服务端异常） - 非 Web 场景（如定时任务、消息监听器）需单独配置
Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler，防止线程内异常静默丢失
结构化日志记录：带上下文、可检索、防敏感
异常日志不是简单打印堆栈，而是要包含可追溯的业务上下文：
- 使用 SLF4J + Logback（或 Log4j2），配置
%X{traceId}等 MDC 字段，在请求入口（如 Filter）注入唯一 traceId，确保异常日志与调用链对齐 - 记录关键业务字段（如订单号、用户ID），但需脱敏——用工具类统一替换手机号、身份证等，禁止直接拼接明文到日志
- 避免在日志中记录大对象 toString() 或完整 request body，易导致日志膨胀甚至 OOM；改用摘要（如 MD5）、长度限制（
StringUtils.abbreviate(str, 200)）
分级告警与监控联动：不让告警变噪音
不是所有异常都要发企业微信/电话，需按影响面分级：
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- ERROR 级别：系统级异常（如 DB 连接失败、Redis 超时）、高频业务异常（每分钟 >5 次的支付失败），触发即时告警（企微+短信）
- WARN 级别：预期外但可降级的异常（如第三方接口超时后走缓存），聚合统计后每日邮件通报
- 接入 Prometheus + Grafana：用 Micrometer 暴露
exception_occurred_total{type="DatabaseException", service="order"}指标，实现按异常类型、模块、HTTP 状态码多维下钻
链路追踪闭环：从告警直达根因代码行
单靠日志无法快速定位分布式调用中的异常源头：
- 集成 SkyWalking 或 Pinpoint，确保异常发生时自动打点并携带 error tag，前端告警附带 traceId 链接
- 在全局异常处理器中，主动上报异常信息到 APM（如 SkyWalking 的
TraceContext.captureException()），补全日志未覆盖的异步线程、RPC 上下文 - 结合 ELK 或 Loki：在 Kibana 中用
traceId: "abc123" AND level: "ERROR"一键查全链路日志，无需跨服务翻找
不复杂但容易忽略的是：定期清理无效告警规则、校验 MDC 上下文传递完整性、验证异步场景（@Async、CompletableFuture）的日志归属。真正的生产级异常治理，是让每一次报错都成为一次可执行的改进机会。
