生产环境禁用e.printstacktrace()，应使用logger.error("msg", e)交由日志框架处理；需确保异常为最后一个参数，配合%ex{3}控制堆栈深度、按业务分级记录，并通过mdc和异步appender优化日志性能。

生产环境中不能用 e.printStackTrace()，它直接写 System.err，不走日志系统，也无法控制格式、级别和落盘行为，容易造成日志混乱或磁盘爆满。真正优雅的做法是让日志框架接管异常，并配合配置做精准控制。

用 logger.error("msg", e) 正确传参

SLF4J + Logback 组合下，必须把异常对象作为最后一个参数传入，框架才能自动识别并展开堆栈：

• ✅ 正确：logger.error("订单创建失败, orderId={}", orderId, e);
• ❌ 错误：logger.error("订单创建失败: " + e); 或 logger.error("订单创建失败", e.toString()); —— 堆栈完全丢失
• ⚠️ 注意：如果第一个参数为 null，SLF4J 会退化为 error(String, Throwable)，导致异常被当消息拼接，堆栈消失

限制堆栈深度避免日志膨胀

深层嵌套异常（如 Spring 包装 SQLException → JDBCException → SQLTimeoutException）可能生成几十上百行堆栈。Logback 默认的 %ex 只展开第一层，需显式控制深度：

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• 在 logback.xml 的 <pattern></pattern> 中使用：%ex{3} 表示最多展开 3 层（含 root cause）
• 对特别长的异常链，可用 %ex{root:3} 只取根因及其前两层调用
• 避免无限制的 %ex{full}，尤其在高频接口中

按场景分级记录，关键路径才打完整堆栈

不是所有异常都要记全量堆栈。可结合业务重要性做区分：

• 核心流程（如支付、扣款）保留完整堆栈：logger.error("支付回调处理失败", e);
• 非关键路径（如通知推送失败）只记录简要信息：logger.warn("短信发送失败,手机号={}", phone, e.getCause());
• 对已知可恢复异常（如网络抖动），用 logger.debug("重试第{}次,异常:", retryCount, e); 并确保 debug 日志在生产关闭

结构化日志 + 上下文隔离更省空间

堆栈本身不可压缩，但通过上下文增强能减少重复记录：

• 用 MDC 注入 traceId、userId 等字段，单条日志自带定位线索，无需在每条 error 日志里重复拼接业务参数
• 配置异步 Appender（如 AsyncAppender），避免 I/O 阻塞主线程，也降低日志刷盘频率
• 对日志文件启用滚动策略（TimeBasedRollingPolicy + SizeAndTimeBasedFNATP），按天+大小双维度切割，防止单个文件过大

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