Node.js在Linux中的错误处理策略是什么

Node.js在Linux中的错误处理策略

1. 全局错误捕获

通过监听Node.js进程的全局事件，捕获未被处理的异常和Promise拒绝，防止应用意外崩溃。

• 未捕获异常：使用process.on('uncaughtException')捕获同步或异步代码中未处理的异常（如语法错误、运行时错误）。需注意，触发此事件后应用仍处于不稳定状态，建议记录错误日志后安全退出（而非直接重启）。
• 未处理Promise拒绝：通过process.on('unhandledRejection')捕获未被.catch()处理的Promise拒绝（如Promise.reject()或async函数中未捕获的throw）。同样需记录日志并采取恢复措施（如重试或降级）。

2. 模块级错误处理

在代码模块中针对具体操作进行错误捕获，避免错误扩散影响整体流程。

• 同步代码：使用try...catch语句包裹可能抛出异常的同步代码（如文件读取、数据库查询），处理明确的可预见错误（如文件不存在、SQL语法错误）。
• 异步代码：
  • 回调风格：通过回调函数的err参数处理错误（如fs.readFile(path, (err, data) => { if (err) throw err; })）；
  • Promise/async-await：使用.catch()方法或try...catch包裹async函数，处理异步操作中的错误（如网络请求失败、数据库连接超时）。

3. 事件驱动错误处理

针对Linux下基于事件的模块（如HTTP服务器、EventEmitter），监听error事件以避免进程因未处理的事件错误而退出。

• HTTP服务器：通过server.on('error', (err) => {})捕获端口占用、网络中断等错误，可记录日志并尝试重启服务。
• EventEmitter：自定义事件发射器时，始终监听error事件（如emitter.on('error', (err) => {})），防止未处理的事件错误导致进程崩溃。

4. 日志记录与管理

通过结构化日志记录错误详情，便于后续分析与排查问题。

• 日志库选择：使用成熟的日志库（如Winston、Bunyan、Pino），支持日志级别（error/warn/info/debug）、格式化（JSON/文本）和多输出目标（控制台、文件、远程服务器）。
• 日志轮转：配置日志轮转策略（如Winston的winston-daily-rotate-file插件、Linux自带的logrotate工具），防止日志文件过大占用磁盘空间（如按天分割、保留30天日志）。
• 日志内容：记录错误的堆栈信息、时间戳、请求上下文（如URL、用户ID）、环境变量（如NODE_ENV），提升日志的可追溯性。

5. 监控与报警

通过监控工具实时跟踪应用状态，在错误发生时及时通知开发或运维人员。

• 进程管理工具：使用PM2、nodemon等工具监控Node.js进程，自动重启崩溃的应用，并记录进程级别的错误（如内存泄漏、CPU占用过高）。
• APM工具：集成New Relic、Datadog、Sentry等应用性能监控工具，监控错误率、响应时间、性能瓶颈，支持错误告警（如邮件、短信、Slack通知）和根因分析。

6. 容错与恢复设计

提升应用的健壮性，降低错误对业务的影响。

• 负载均衡：使用Nginx、HAProxy等负载均衡器分散请求，避免单点故障。
• 集群模式：通过Node.js的cluster模块启动多个工作进程，利用多核CPU提升性能，某个工作进程崩溃不会影响整体服务。
• 故障转移：部署多个应用实例，配合负载均衡器实现故障转移（如某实例宕机时，自动将请求转发至健康实例）。

7. 代码质量与测试

从源头减少错误的发生，提升代码的可靠性。

• 编码规范：遵循良好的编码实践（如避免回调地狱、使用async/await简化异步代码、验证输入参数），减少潜在的错误。
• 静态检查：使用ESLint、Prettier等工具进行静态代码分析，提前发现代码中的语法错误、风格问题和不安全的操作（如未处理的Promise）。
• 测试覆盖：编写单元测试（Jest、Mocha）、集成测试（Supertest）和端到端测试（Cypress），覆盖核心业务逻辑和边界场景，确保代码的正确性。

8. 资源管理

合理管理系统资源，避免资源泄漏导致的性能问题或错误。

• 文件描述符：使用fs模块时，及时关闭文件句柄（如fs.readFile完成后调用fs.close），防止文件描述符耗尽。
• 数据库连接：使用连接池（如pg-pool for PostgreSQL、mysql2/promise for MySQL）管理数据库连接，设置最大连接数和超时时间，避免连接泄漏。
• 异步控制：使用async库（如async.series、async.parallel）管理异步操作的执行顺序和并发量，防止资源竞争。