致胜错误处理:Errors Spring Boot Starter
2024-05-24 04:37:39作者:余洋婵Anita
错误处理是任何应用的核心部分,尤其在服务端,正确地捕获和解析异常对于保持系统的稳定性和用户体验至关重要。这就是Errors Spring Boot Starter发挥作用的地方。
项目简介
Errors Spring Boot Starter是一个优雅的、一致性的、有主见的处理所有类型异常的解决方案,无论这些异常来源于验证错误、自定义业务逻辑还是Spring框架本身的问题。它集成了Spring Boot的异常处理机制,并通过WebErrorHandler接口提供统一的接口,使得无论是ErrorController、@ExceptionHandler还是WebExceptionHandler,都能被一个中央系统管理。
项目图标:

技术剖析
- 一致性处理:所有异常,包括验证错误、自定义异常以及Spring特定异常,都由
WebErrorHandler处理。 - 错误代码映射:支持为异常分配独特的错误代码,便于机器识别,同时也允许在
MessageSource中提供对应的用户友好的错误消息。 - 消息源插值:利用Spring的
MessageSource实现错误信息的本地化,使错误消息对不同地区的用户更具可读性。 - 暴露参数:不仅可以从验证约束传递参数到错误消息,还可以通过
@ExposeAsArg注解在自定义异常中暴露属性供错误消息使用。 - 定制HTTP错误响应:可以自定义错误响应的表示形式,包括指纹化错误和自定义错误表示结构。
- 日志记录:提供异常日志记录功能,可以根据需要进行配置和扩展。
应用场景
- 微服务API:在RESTful API设计中,规范化的错误响应能够提高开发效率和用户体验。
- 多语言应用:
MessageSource支持国际化,适合构建面向全球用户的多语种应用。 - 复杂业务系统:如果你的系统中有多种类型的异常需要特殊处理,这个库可以提供强大的组织和管理工具。
项目特点
- 简洁的API:简单的接口和注解,让错误处理变得直观易懂。
- 灵活性:支持传统Servlet和反应式编程模型,兼容Spring MVC和Spring Security。
- 可扩展性:可以通过注册自定义处理器来拓展异常处理功能。
- 测试支持:提供测试支持以便于在单元测试和集成测试中模拟错误情况。
如何开始?
你可以直接通过Maven或Gradle引入依赖,并按照文档提供的示例配置和使用。项目提供了详细的教程和示例代码,帮助你在项目中快速集成并使用。
让我们一起提升错误处理的体验,让技术更美好!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
194
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
650
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.7 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143