异常可反映系统运行状态，通过捕获IOException、OutOfMemoryError等关键异常并结合日志记录上下文信息，能定位性能瓶颈与资源问题；接入APM工具实现统计告警，建立统一处理机制，将异常作为运行数据进行体系化分析，提升系统可观测性。
Java中的异常不仅是程序出错的信号，还能反映系统运行状态。通过合理捕获、记录和分析异常，可以及时发现性能瓶颈、资源泄漏或外部依赖问题。
捕获关键异常定位运行问题
系统在运行过程中会抛出不同类型的异常，比如NullPointerException可能表示数据初始化不完整，SQLException频繁出现可能意味着数据库连接池不足或SQL语句效率低。
关注以下几类异常有助于判断系统健康度：
- IOException：网络或文件读写异常，可能说明I/O资源紧张或外部服务不可用
- OutOfMemoryError：内存溢出，提示JVM堆配置不合理或存在内存泄漏
- TimeoutException：调用超时，可能是下游服务响应慢或网络延迟高
- ConcurrentModificationException：集合并发修改，说明多线程操作未做好同步
结合日志记录提升异常可分析性
仅捕获异常不够，需将异常信息写入日志并包含上下文数据，便于后续分析。
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建议在catch块中记录以下内容：
- 异常类型和消息
- 发生时间与线程名
- 相关业务标识（如用户ID、订单号）
- 堆栈跟踪信息（使用e.printStackTrace()或日志框架的logger.error("", e)）
例如：
logger.error("用户登录失败，userId: {}, 错误: {}", userId, e.getMessage(), e);
利用监控工具实现异常统计与告警
将异常数据接入APM工具（如SkyWalking、Prometheus + Grafana）可实现实时监控。
做法包括：
- 对特定异常计数，设置阈值告警
- 统计异常发生频率，识别周期性故障
- 关联请求链路追踪，定位异常源头服务
也可以自定义埋点，在全局异常处理器中上报指标。
建立统一异常处理机制
使用@ControllerAdvice或Thread.UncaughtExceptionHandler集中处理未捕获异常，避免遗漏。
这样能确保所有异常都被记录和分析，同时返回友好提示给前端，不影响用户体验。
基本上就这些。关键是把异常当作运行数据来看待，而不是单纯“出错了”。有体系地收集和分析，才能真正发挥其价值。
