面试题：复杂业务场景下CouchDB Map函数错误处理机制的设计与优化

设计思路

集中式错误捕获：在Map函数入口处设置统一的错误捕获机制，避免错误在函数内部未处理而导致整个处理流程中断。例如，使用try - catch块包裹整个Map函数逻辑。
错误分类与日志记录：对捕获到的错误进行分类，如数据格式错误、外部服务调用错误等。同时，详细记录错误信息，包括错误类型、错误发生的位置、相关数据等，便于后续排查问题。可以使用专门的日志库，如winston。
恢复与重试机制：对于可恢复的错误，如外部服务暂时不可用，设计重试机制。设定重试次数和重试间隔时间，避免无限重试导致系统资源耗尽。

关键技术点

数据验证：在处理数据前，使用JSON Schema等工具对不同格式的数据进行验证，确保数据符合预期格式。例如：

const Ajv = require('ajv');
const ajv = new Ajv();
const schema = {
    type: "object",
    properties: {
        // 定义数据结构
    }
};
const validate = ajv.compile(schema);
const valid = validate(data);
if (!valid) {
    // 处理数据格式错误
}

外部服务调用封装：将与外部服务的交互封装成独立的函数，并在函数内部处理可能的错误。使用async - await结合try - catch来处理异步操作的错误。例如：

async function callExternalService(data) {
    try {
        const response = await fetch('external - service - url', {
            method: 'POST',
            headers: {
                'Content - Type': 'application/json'
            },
            body: JSON.stringify(data)
        });
        if (!response.ok) {
            throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
        }
        return await response.json();
    } catch (error) {
        // 处理外部服务调用错误
        throw error;
    }
}

错误传播与处理：Map函数捕获错误后，根据错误类型决定是否向调用者传播。对于无法在本地处理的严重错误，向上抛出，让上层调用者进行统一处理。

优化策略

缓存与预处理：对于一些重复处理的数据或配置信息，进行缓存，减少重复计算和外部服务调用。例如，缓存外部服务的配置参数。
异步并行处理：如果Map函数中存在多个可以并行处理的任务，如多个外部服务调用，可以使用Promise.all等方法并行执行，提高处理效率。但要注意资源的合理使用，避免过多并行导致系统资源耗尽。
性能监控与调优：使用性能监控工具，如Node.js的profiler，分析Map函数的性能瓶颈，针对性地进行优化。例如，优化复杂数据处理算法，减少不必要的计算。

面试题：复杂业务场景下CouchDB Map函数错误处理机制的设计与优化

知识考点

面试题答案

设计思路

关键技术点

优化策略