分布式系统异常处理：网站搭建中不可忽视的细节
你有没有遇到过这种情况：用户在前端提交订单，页面显示成功，结果后台却没收到数据？或者某个服务突然卡住，整个网站响应变慢，查了半天才发现是远程调用超时没处理好。这类问题在单体架构里可能不明显，但一旦上了分布式，就成了家常便饭。
在搭建高可用网站时，很多人只关注功能实现和接口打通，忽略了异常处理这个“幕后角色”。可现实是，网络不会永远稳定，服务不会永远在线，数据库也可能瞬间抽风。分布式系统里，异常不是例外，而是常态。
网络抖动怎么办？重试机制得聪明点
比如你调用支付网关，第一次请求因为网络抖动失败了，直接报错给用户显然不合适。加个重试？可以，但别无脑重试三次。如果问题是持续性的，比如对方服务挂了，那三次重试只会加重系统负担。
更合理的做法是引入指数退避：
retry_delay = base_delay * (2 ^ retry_count)第一次等1秒，第二次等2秒，第三次等4秒。这样既能应对短暂抖动，又不会在故障持续时疯狂刷请求。同时配合熔断机制，连续失败几次后暂时停止调用，让系统喘口气。
数据不一致？用补偿事务来兜底
想象一下，用户下单成功，库存减了，但通知物流的服务出错了。这时候不能干等着，得有个“后悔药”机制。常见的做法是引入补偿事务，也就是所谓的Saga模式。
比如下单流程包含三个步骤：扣库存、生成订单、发物流通知。每一步都对应一个逆操作：还库存、取消订单、撤销通知。只要其中一步失败，就按顺序执行前面已完成步骤的逆操作，把状态一步步回滚。
这个过程不需要全局锁，适合分布式环境，虽然实现起来比本地事务复杂点，但在跨服务场景下更实用。
日志和追踪要跟上，不然等于盲人摸象
当异常发生时，最怕的就是“我知道出事了，但不知道哪出的事”。这时候全链路追踪就派上用场了。给每个请求分配一个唯一的trace ID，从入口服务一直传到下游各个节点，所有日志都带上这个ID。
一旦报错，直接根据trace ID捞出整条调用链的日志，哪里卡住、哪里超时，一目了然。像Jaeger、Zipkin这类工具，配合OpenTelemetry接入，成本不高，收益却很大。
异步任务别忘了兜底
很多网站会把邮件发送、消息推送这类操作放到异步队列里处理。看似没问题，但如果消费者进程挂了，消息丢了，用户就收不到验证码，体验直接崩盘。
消息队列本身要支持持久化和ACK机制，确保消息不丢。同时加上死信队列（DLQ），处理多次失败的任务，人工介入或自动报警。定期检查DLQ里的积压情况，能提前发现潜在问题。
比如RabbitMQ或Kafka都可以配置死信交换机，把处理不了的消息转移到专门的队列里，而不是默默丢弃。
监控告警不是摆设，得真能发现问题
光有监控图表没用，关键是要设置合理的告警规则。比如接口错误率超过5%持续两分钟，或者P99响应时间超过1秒，就得立马通知负责人。
更进一步，可以对异常类型做分类统计：是数据库连接池满？还是第三方API超时？不同类型的异常走不同的处理路径，而不是统统记个error完事。
分布式系统就像一台精密仪器，每个部件都可能出问题。异常处理不是写几个try-catch就行的事，它需要设计，需要验证，更需要日常运维中的持续优化。网站能跑通只是第一步，扛得住风吹雨打才算靠谱。”,”seo_title”:“分布式系统异常处理实战技巧｜网站搭建避坑指南”,”seo_description”:“在网站搭建过程中，分布式系统的异常处理常常被忽视。本文分享重试机制、补偿事务、链路追踪等实用方案，帮助你构建更稳定的在线服务。”,”keywords”:“分布式系统,异常处理,网站搭建,重试机制,补偿事务,链路追踪,消息队列,熔断机制”}