提取阶段的错误处理通过主动检查、结构化异常处理和恢复机制相结合来管理。目标是确保数据提取过程能够应对由网络问题、数据格式更改、源不可用或无效输入导致的故障。开发人员通常会实现重试逻辑、验证规则和日志记录来解决这些问题，同时保持对发生错误的原因以及如何解决它的清晰了解。
首先，使用结构化异常处理来捕获和分类错误。 例如，当从 API 提取数据时，使用 try-catch 块捕获网络相关错误（例如超时或连接重置），并为瞬态问题实现重试。 可以应用指数退避等工具来避免在重试期间压垮源系统。 同样，解析错误（例如格式错误的 JSON 或意外的数据类型）通过在处理之前验证响应结构来处理。 例如，检查 API 响应中是否存在必填字段或确保数值不会意外地解析为字符串，可以防止下游问题。 如果验证失败，提取过程可以记录错误、跳过有问题的记录或停止执行，具体取决于严重程度。
其次，日志记录和监控对于诊断问题至关重要。 详细的日志记录捕获错误的上下文，例如时间戳、受影响的数据源和导致失败的特定记录。 例如，如果由于缺少列而导致 CSV 文件提取失败，则日志可能包括文件名、列名和行号。 监控工具（例如，Prometheus、ELK 堆栈）跟踪错误率并在超出阈值时提醒团队。 此外，自定义错误代码或消息有助于对问题进行分类——例如区分权限错误 (HTTP 403) 和超出速率限制错误 (HTTP 429)——以指导恢复步骤。 对于反复出现的问题（例如间歇性 API 停机），开发人员可能会实施断路器来暂时暂停提取尝试并减少冗余错误。
最后，恢复策略确保最小的破坏。 这包括回退机制，例如在实时提取失败时使用缓存数据，或切换到备份数据源。 例如，如果主数据库无法访问，提取过程可能会使用副本重试。 幂等操作（例如使用唯一标识符来避免重复记录）可以防止在部分失败后重试成功时发生数据损坏。 数据验证检查（例如在提取后验证校验和或行数）确认完整性，然后再继续进行后续阶段。 通过结合使用这些技术，开发人员可以创建强大的提取管道，以优雅地处理错误，同时保持数据质量和过程连续性。