面试题：Java RESTful API异常处理之优化

异常处理机制避免成为性能瓶颈的思路

使用通用异常处理器：在Spring等框架中，使用@ControllerAdvice注解定义全局异常处理器，避免在每个API方法中重复编写异常处理代码，提高代码的可维护性和性能。例如：

@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(Exception.class)
    @ResponseBody
    public ResponseEntity<String> handleException(Exception ex) {
        // 处理异常逻辑
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body("An error occurred");
    }
}

合理使用缓存：
- 缓存异常处理结果：对于一些频繁发生且处理结果固定的异常（如参数校验异常等），可以缓存异常处理后的响应信息。例如使用Guava Cache：

LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
       .maximumSize(1000)
       .build(new CacheLoader<String, String>() {
            @Override
            public String load(String key) throws Exception {
                // 构建异常处理结果
                return "Cached error response for " + key;
            }
        });

- **异常处理过程中避免不必要的缓存操作**：确保在异常处理时，不会因为过度依赖缓存获取数据而导致性能下降。例如，如果缓存不可用，异常处理逻辑应能快速降级，而不是长时间等待缓存恢复。

3. 线程池的应用： - 异步处理异常日志记录：将异常日志记录等I/O密集型操作放到线程池中异步执行，避免阻塞主线程。例如使用Java的ThreadPoolExecutor：

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
executorService.submit(() -> {
    // 记录异常日志
    logger.error("Exception occurred", ex);
});

- **合理配置线程池参数**：根据系统的硬件资源（如CPU核心数、内存大小）和业务负载，合理设置线程池的核心线程数、最大线程数、队列容量等参数，避免线程过多导致的上下文切换开销或队列溢出问题。

4. 异常日志记录： - 使用异步日志框架：如Log4j 2的异步日志记录功能，它使用AsyncAppender或AsyncLogger来实现异步日志记录。这样主线程在抛出异常时可以快速返回，而日志记录在后台线程中进行。 - 控制日志级别：在生产环境中，设置合适的日志级别（如INFO、WARN、ERROR），避免记录过多不必要的日志信息，减少I/O开销。例如，只在ERROR级别记录异常详细信息。 - 日志格式优化：采用简洁且易于解析的日志格式，如JSON格式，便于后续使用日志分析工具进行问题定位，同时减少日志记录时的格式化开销。例如：

{
    "timestamp": "2023-10-01T12:00:00Z",
    "level": "ERROR",
    "message": "Exception occurred: IllegalArgumentException",
    "exception": "java.lang.IllegalArgumentException: invalid parameter value",
    "thread": "http-nio-8080-exec-1"
}

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面试题：Java RESTful API异常处理之优化

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异常处理机制避免成为性能瓶颈的思路