异步异常监控需重建调用链、防止异常丢失并精准定位：统一注入trace id（sleuth/opentelemetry/手动mdc传递），捕获上报异常（asyncuncaughtexceptionhandler/completablefuture处理），关联指标（micrometer打标+全字段日志），联动可视化告警（grafana+zipkin/skywalking）。
异步执行中的异常链路监控，关键在于让原本“断开”的调用链重新连起来，并确保异常不被吞掉、不被忽略、能定位到具体任务和上下文。
统一注入追踪上下文（Trace ID）
异步方法脱离主线程后，MDC 中的 Trace ID 默认不会自动传递。必须在任务提交前显式绑定：
- 使用 Sleuth + Brave 或 OpenTelemetry 自动传播上下文，支持 @Async 方法间透传
- 若用原生线程池，需手动在 submit 前将 MDC 内容快照并传入新线程：
MDC.getCopyOfContextMap()→ 构造 Runnable →MDC.setContextMap() - 消息队列场景下，在发送消息时把 trace_id 写入 headers，消费者端主动提取并还原 MDC
捕获并上报异步异常
@Async 方法抛出的异常默认不会到达调用方，也不会触发全局异常处理器，容易静默失败：
- 实现 AsyncUncaughtExceptionHandler，集中处理未捕获异常，记录日志 + 上报 Sentry/Prometheus
- 对返回 CompletableFuture 的方法，务必调用
whenComplete()或exceptionally()显式处理异常分支 - 避免只写
thenApply()而忽略后续异常，建议组合使用handle()统一收口
关联异常与执行指标
单看异常日志不够，要结合耗时、重试、状态变化等维度交叉分析：
- 用 Micrometer 定义 async_task_failures_total{task="xxx", cause="timeout"} 计数器，按异常类型打标
- 在异常捕获处记录完整堆栈 + 当前任务 ID + 执行耗时 + 输入参数摘要（脱敏后），方便回溯
- 配合 Zipkin/SkyWalking 查看该 trace 下所有 span，确认异常是否发生在下游服务或 DB 查询环节
可视化与告警联动
异常不是孤立事件，要放进可观测闭环里：
- 在 Grafana 中配置「异常率突增」面板：基于
rate(async_task_failures_total[5m]) / rate(async_task_total[5m]) - 对高频失败任务（如每分钟失败 ≥3 次）触发企业微信/钉钉告警，附带最近一条异常日志链接
- 点击告警可跳转至对应 trace 页面，直接看到从 HTTP 入口 → 异步调度 → DB 调用的全链路异常点
