错误跟踪是保持线上稳定性的关键环节。本文概述如何在前端与后端建立有效的错误捕获、分级与修复流程。
目标
- 快速发现影响用户体验的错误
- 收集足够上下文以便复现并修复问题
- 将错误信息转化为可行动的优先级
实践要点
- 前端：收集未捕获异常、Promise rejection、用户行为回放（简要事件栈）和性能指标（RUM）。
- 后端：结构化日志、错误上下文（请求 ID、用户 ID、trace）以及可追溯的堆栈信息。
工具与流程
- 使用 Sentry、Bugsnag 或自建方案接收事件并做聚类分析。
- 设定告警阈值（错误率、用户受影响数）并在失控时自动告警。
优先级与响应
- 将错误按用户影响度与发生频率分级：P0（阻断）、P1（功能受损）、P2（信息性）。
- 提供快速回滚或临时修复策略，同时在后续发布中修复根因。
结论
错误跟踪结合可观测性（日志、metrics、traces）能够显著提升问题定位效率。把错误管理融入发布与 SLO 流程，能把小问题在早期消灭。