异常类层次结构设计
- 基础异常类：
定义一个基类，例如
BaseProjectError，作为项目中所有自定义异常的基类。这样在捕获异常时，可以通过捕获这个基类来统一处理所有项目相关的异常。
class BaseProjectError(Exception):
pass
- 业务异常分类：
根据业务功能模块划分不同的异常子类。例如，如果项目有用户认证模块、数据处理模块等，可定义如下异常类：
class AuthenticationError(BaseProjectError):
pass
class DataProcessingError(BaseProjectError):
pass
- 具体异常子类：
在每个业务异常类下再细分具体的异常。比如在
DataProcessingError 下，如果涉及数据格式错误和数据缺失错误：
class DataFormatError(DataProcessingError):
pass
class DataMissingError(DataProcessingError):
pass
异常链构建策略
- 引发异常时传递上下文：
在引发异常时，通过
raise... from 语法构建异常链。例如，在数据处理函数中，如果调用另一个函数获取数据失败导致数据缺失：
def get_data():
# 假设这里获取数据失败
raise ConnectionError("Failed to connect to data source")
def process_data():
try:
data = get_data()
except ConnectionError as e:
raise DataMissingError("Data is missing due to connection issue") from e
- 异常包装：
在较高层次的函数中，可以对捕获的底层异常进行包装，使其更符合业务逻辑。例如，在API接口层捕获数据处理异常并包装成API友好的异常：
def api_endpoint():
try:
process_data()
except DataProcessingError as e:
raise APIError("Data processing error in API") from e
高并发场景下异常链处理的挑战及解决方案
- 挑战：
- 资源竞争：多个并发任务可能同时访问和修改异常链相关的资源，如日志文件，导致数据不一致。
- 复杂的异常传播：在高并发环境下，异常链可能在多个线程或协程间交叉传播，使得错误排查变得困难。
- 性能问题：构建和处理异常链本身会带来一定的性能开销，在高并发场景下可能影响系统整体性能。
- 解决方案：
- 资源同步：使用锁机制（如
threading.Lock 或 asyncio.Lock）来确保对异常链相关资源的同步访问。例如，在记录异常日志时：
import threading
log_lock = threading.Lock()
def log_exception(exception):
with log_lock:
# 记录异常日志
pass
- **异常跟踪增强**：使用线程或协程本地存储（如 `threading.local` 或 `contextvars`）来记录每个并发任务的异常链信息，方便定位问题。
import threading
local = threading.local()
def process_task():
try:
# 业务逻辑
pass
except Exception as e:
local.exception = e
# 处理异常
- **性能优化**：
- **减少不必要的异常链构建**：在性能敏感的代码段，只在必要时构建异常链，或者采用更轻量级的错误处理方式。
- **缓存异常信息**：对于重复出现的异常，可以缓存异常信息，避免重复构建异常链带来的开销。
