应遵循异常处理规范以提升系统稳定性。明确区分检查与非检查异常，文件、网络等预期问题用检查异常，空指针等程序错误用非检查异常；避免泛化抛出Exception。自定义BusinessException为基类，按模块细分异常如OrderNotFoundException，包含错误码（如ORDER_001）和可读信息。捕获后须处理，禁止静默吞异常，日志需记录上下文。DAO层应封装底层异常，避免循环内try-catch。优先使用try-with-resources管理资源，确保释放。异常设计是系统能力，需在开发初期规划。
在大型Java项目中，异常处理的规范直接影响系统的稳定性、可维护性和排查效率。合理的异常设计能让调用方清晰理解问题来源，也能帮助开发团队快速定位和修复问题。以下是实际开发中应遵循的核心规范。
明确异常类型，合理使用检查与非检查异常
Java中异常分为检查异常（checked）和非检查异常（unchecked）。大型项目中应谨慎使用检查异常，避免强制调用方处理不必要的情况。
- 检查异常适用于业务流程中预期可能发生且需要显式处理的问题，如文件不存在、网络连接失败等。
- 非检查异常（继承自RuntimeException）用于程序错误，如空指针、数组越界，通常表示代码缺陷，不应强制捕获。
- 避免滥用Exception或Throwable作为抛出类型，应定义具体异常类，提升语义清晰度。
自定义业务异常，统一异常体系
为区分系统异常和业务异常，建议在项目中建立统一的异常继承结构。
- 定义基类业务异常，如BusinessException，所有业务场景异常继承它。
- 按模块或功能细分异常，如OrderNotFoundException、InsufficientBalanceException。
- 异常类中包含错误码（code）和可读信息（message），便于日志记录和前端展示。
- 错误码建议采用分层编码规则，如"ORDER_001"、"PAY_002"，体现模块与错误类型。
禁止忽略异常，规范try-catch使用
捕获异常后必须有明确处理动作，不能空catch或仅打印堆栈。
用Apache Spark进行大数据处理
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本文档主要讲述的是用Apache Spark进行大数据处理——第一部分：入门介绍；Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 在这个Apache Spark文章系列的第一部分中，我们将了解到什么是Spark，它与典型的MapReduce解决方案的比较以及它如何为大数据处理提供了一套完整的工具。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感
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- 不要写catch(Exception e){}这类静默吞异常的代码。
- 日志记录应包含上下文信息，如用户ID、操作类型、关键参数，方便排查。
- 在合适层级进行异常转换，例如DAO层将SQLException封装为DataAccessException。
- 避免在循环中频繁try-catch，应将异常处理移到外层，减少性能开销和代码冗余。
利用finally或try-with-resources管理资源
涉及IO、数据库连接、网络资源时，必须确保资源正确释放。
- 优先使用try-with-resources语法，自动关闭实现AutoCloseable的资源。
- 传统finally块中关闭资源需放在try内防止空指针，并单独捕获关闭异常。
- 避免在finally中return或抛出异常，可能导致掩盖原始异常。
基本上就这些。异常不是出了问题才关注的事，而是设计阶段就要考虑的系统能力。规范的异常处理让系统更健壮，也让团队协作更顺畅。不复杂但容易忽略。
