面试题：Neo4j数据导入自动化流程中的异常处理

实现思路

捕获异常：在数据导入过程的关键步骤，如数据解析、节点创建、关系建立处，使用异常捕获机制，捕获数据格式错误和节点关系冲突等异常。
日志记录：将异常信息详细记录到日志文件中，包括异常类型、发生时间、涉及的数据等，方便后续排查问题。
事务管理：利用Neo4j的事务特性，确保数据操作的原子性。若发生异常，回滚事务以保证数据完整性。
重试机制：对于部分可恢复的异常，如临时网络问题导致的关系创建失败，设置重试次数和重试间隔，尝试重新执行操作。
人工干预接口：对于无法自动处理的异常，提供接口通知运维人员或数据管理员进行人工处理。

关键代码片段（伪代码）

import logging
from neo4j import GraphDatabase

# 配置日志
logging.basicConfig(filename='import.log', level=logging.ERROR, 
                    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

class Neo4jImporter:
    def __init__(self, uri, user, password):
        self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password))

    def close(self):
        self.driver.close()

    def import_data(self, data):
        session = self.driver.session()
        try:
            with session.begin_transaction() as tx:
                for record in data:
                    try:
                        # 假设 record 是一个字典，包含节点和关系信息
                        node_query = "CREATE (n:Label {properties: $properties}) RETURN n"
                        node_result = tx.run(node_query, properties=record['node_properties'])
                        node = node_result.single()[0]
                        for rel in record['relationships']:
                            rel_query = "MATCH (a),(b) WHERE id(a) = $a_id AND id(b) = $b_id CREATE (a)-[:REL_TYPE {properties: $properties}]->(b)"
                            rel_result = tx.run(rel_query, a_id=node.id, b_id=rel['target_node_id'], properties=rel['relationship_properties'])
                    except Exception as e:
                        logging.error(f"数据处理错误: {str(e)}，记录: {record}")
                        # 可恢复异常重试逻辑
                        max_retries = 3
                        retries = 0
                        while retries < max_retries:
                            try:
                                # 重新执行失败的操作
                                if "网络问题相关异常类型" in str(e):
                                    # 重新执行操作的代码
                                    pass
                                break
                            except Exception as retry_e:
                                retries += 1
                                logging.error(f"重试 {retries} 次失败: {str(retry_e)}")
                        if retries == max_retries:
                            # 无法自动处理，通知人工干预
                            self.notify_admin(f"无法自动处理的异常: {str(e)}，记录: {record}")
                            tx.rollback()
                            return False
        except Exception as general_e:
            logging.error(f"整体导入过程异常: {str(general_e)}")
            tx.rollback()
            return False
        return True

    def notify_admin(self, message):
        # 通知管理员的逻辑，例如发送邮件或消息
        pass

使用示例：

data = [
    {
        "node_properties": {"name": "Node1", "prop1": "value1"},
        "relationships": [{"target_node_id": 123, "relationship_properties": {"rel_prop": "rel_value"}}]
    }
]

importer = Neo4jImporter("bolt://localhost:7687", "neo4j", "password")
result = importer.import_data(data)
importer.close()

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面试题：Neo4j数据导入自动化流程中的异常处理

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关键代码片段（伪代码）