博客
关于我
SpringMVC处理异常
阅读量:556 次
发布时间:2019-03-09

本文共 1254 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

Spring 提供了多种方式将异常转换为响应,这些机制可以帮助开发者更好地管理应用程序的错误处理流程。以下是一些关键信息:

  • 特定的Spring异常将会自动映射为指定的HTTP状态码:Spring内部有很多特定的异常类,这些异常会被自动映射到相应的HTTP状态码中。例如,当DispatcherServlet无法找到处理请求的方法时,会抛出NoSuchRequestHandlingMethodException异常,最终生成404状态码(Not Found)。

  • 使用@ResponseStatus注解将异常映射为特定状态码:通过在异常类上使用@ResponseStatus注解,可以指定要映射到的具体HTTP状态码。例如,SpittleNotFound-Exception异常可以被映射到404状态码。

  • 在控制器方法上使用@ExceptionHandler注解处理异常:@ExceptionHandler注解可以用来在控制器方法中定义处理特定异常的逻辑。这样的方法可以接收任何异常类型,并根据需要返回处理结果。

  • 使用@controllerAdvice来集中管理异常处理:通过定义一个带有@controllerAdvice注解的类,可以集中管理应用程序中所有控制器方法抛出的异常。这种方式有助于减少重复代码,并统一处理异常。

  • 以下是如何在Spring应用中配置这些机制的具体步骤:

    • 创建一个新的异常处理类,例如''
      @ControllerAdvicepublic class ZzfExceptionHandler {    public static final String IMOOC_ERROR_VIEW = "error";    @ExceptionHandler(value = Exception.class)    public ModelAndView errorHandler(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Exception e) throws Exception {        e.printStackTrace();        ModelAndView mav = new ModelAndView();        mav.addObject("exception", e);        mav.addObject("url", request.getRequestURL());        mav.setViewName(IMOOC_ERROR_VIEW);        return mav;    }}

      这个类会处理所有控制器抛出的异常,将其转换为视图响应,并跳转到templates/error.html

    这样,不管应用程序中哪个控制器方法抛出异常,都可以通过这个统一的异常处理逻辑来处理。这个方法确保了错误信息的一致性和可追踪性,同时也使代码更加简洁和易于维护。

    转载地址:http://ommsz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NIS服务器的配置过程
    查看>>
    Nitrux 3.8 发布!性能全面提升,带来非凡体验
    查看>>
    NiuShop开源商城系统 SQL注入漏洞复现
    查看>>
    NI笔试——大数加法
    查看>>
    NLog 自定义字段 写入 oracle
    查看>>
    NLog类库使用探索——详解配置
    查看>>
    NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
    查看>>
    NLP 模型中的偏差和公平性检测
    查看>>
    Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
    查看>>
    NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
    查看>>
    NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
    查看>>
    NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
    查看>>
    NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
    查看>>
    NLP度量指标BELU真的完美么?
    查看>>
    NLP的不同研究领域和最新发展的概述
    查看>>
    NLP的神经网络训练的新模式
    查看>>
    NLP采用Bert进行简单文本情感分类
    查看>>
    NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
    查看>>
    NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
    查看>>
    NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
    查看>>