
在 martini 框架中,可通过为 `recoverwrap` 中间件函数添加 `*http.request` 参数,直接注入并访问 `req.url.path` 或完整 url,从而在 panic 恢复时准确记录出错路径(如 `/panic`),便于错误追踪与告警。
Martini 采用依赖注入机制,中间件函数的参数会由框架自动解析并注入对应类型的实例。*http.Request 正是可被自动注入的标准类型之一——只要将其声明为 RecoverWrap 函数的参数,即可在 defer 恢复逻辑中安全使用。
以下是一个完整、可运行的示例,展示了如何在 panic 捕获阶段获取并打印请求 URL:
package main
import (
"errors"
"fmt"
"github.com/go-martini/martini"
"net/http"
)
func main() {
m := martini.Classic()
m.Use(RecoverWrap)
m.Get("/panic", func() {
panic("some panic")
})
m.Get("/", func(res http.ResponseWriter) {
res.Write([]byte("mainPage"))
})
m.Run()
}
func RecoverWrap(c martini.Context, req *http.Request, w http.ResponseWriter) {
var err error
defer func(w http.ResponseWriter) {
r := recover()
if r != nil {
switch t := r.(type) {
case string:
err = errors.New(t)
case error:
err = t
default:
err = errors.New("Unknown error")
}
// ✅ 安全获取当前请求路径
fullPath := req.URL.Path
query := req.URL.RawQuery
fullURL := req.URL.String() // 包含 scheme/host(需注意:本地开发时可能为 /path?...,实际部署建议结合 req.Host 和 req.TLS 判断)
fmt.Printf("❌ Panic occurred at URL: %s\n", fullURL)
fmt.Printf(" Path: %s, Query: %s\n", fullPath, query)
// 示例:此处可集成邮件发送逻辑(如使用 net/smtp)
// sendAlertEmail(fmt.Sprintf("Panic on %s: %v", fullURL, err))
http.Error(w, "Something went wrong", http.StatusInternalServerError)
}
}(w)
c.Next()
}⚠️ 注意事项:
采用HttpClient向服务器端action请求数据,当然调用服务器端方法获取数据并不止这一种。WebService也可以为我们提供所需数据,那么什么是webService呢?,它是一种基于SAOP协议的远程调用标准,通过webservice可以将不同操作系统平台,不同语言,不同技术整合到一起。 实现Android与服务器端数据交互,我们在PC机器java客户端中,需要一些库,比如XFire,Axis2,CXF等等来支持访问WebService,但是这些库并不适合我们资源有限的android手机客户端,
- req.URL.String() 在 Martini 中默认仅返回路径+查询参数(如 /panic?debug=1),不包含协议和主机名。若需完整 URL(如 http://localhost:3000/panic),需手动拼接:fmt.Sprintf("%s://%s%s", getScheme(req), req.Host, req.URL.RequestURI()),其中 getScheme 可根据 req.TLS != nil 判断为 https 或 http。
- *http.Request 必须作为 RecoverWrap 的显式参数声明,顺序无关紧要(Martini 按类型匹配),但建议放在 c martini.Context 之后、w http.ResponseWriter 之前,符合常见阅读习惯。
- 不应在 defer 中调用 w.Write 或修改响应头(http.Error 已处理),避免重复写入导致 http: multiple response.WriteHeader calls 错误。
通过这一方式,你不仅能精准定位异常发生的路由,还能将 req 扩展用于日志上下文、用户标识、IP 记录等运维增强场景,显著提升错误排查效率。









