Python异常告警设计核心是构建“看得见、可定位、能响应”的可观测链路，涵盖分类分级、结构化日志、聚合抑制、多通道触达及排查入口闭环。
Python异常告警设计的核心，是让错误“看得见、可定位、能响应”。不是简单捕获打印，而是构建从异常发生、采集、聚合到通知的完整可观测链路。
明确异常分类与分级
统一错误等级标准，避免告警泛滥或漏报：
- ERROR：影响核心流程，需立即人工介入（如数据库连接失败、关键API超时）
- WARNING：功能可用但存在风险（如重试3次后成功、非关键字段解析为空）
- INFO（慎用）：仅用于诊断性上下文（如降级策略触发、缓存穿透拦截）
建议在自定义异常类中内置 level 属性，或通过装饰器/上下文管理器自动标注。
结构化异常日志 + 上下文快照
日志不能只有 traceback，要带业务上下文：
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- 记录请求 ID、用户 ID、服务名、版本号、执行耗时
- 对敏感字段（如手机号、token）做脱敏处理，避免日志泄露
- 捕获局部变量快照（如用
traceback.format_exc()+locals()筛选关键变量） - 推荐使用
structlog或loguru输出 JSON 日志，便于 ELK / Loki 接入
异常聚合与智能抑制
高频同类错误要合并告警，避免“告警风暴”：
- 按异常类型 + 关键参数（如 HTTP 状态码、SQL 错误码、上游服务名）哈希分组
- 设置滑动时间窗口（如 5 分钟内同组错误超 10 次才触发）
- 对已知临时故障（如第三方服务维护期）支持动态静默规则
- 可基于 OpenTelemetry 的 Span Attributes 实现跨服务错误关联
多通道分级告警触达
不同级别错误走不同通道，确保关键问题不被淹没：
- ERROR 级：企业微信/钉钉机器人 + 电话语音（集成 PagerDuty / 阿里云云监控）
- WARNING 级：飞书群消息 + 邮件摘要（含错误趋势图链接）
- 每日汇总报告：通过定时任务生成前24小时 Top N 异常类型、增长环比、修复状态
告警内容必须包含直达排查入口：跳转到对应日志查询链接、TraceID、服务拓扑图位置。
不复杂但容易忽略。关键不在堆工具，而在定义清楚“什么算问题”“谁该知道”“怎么快速查”。
