通过日志框架记录异常信息并使用线程安全计数器统计错误频率，结合定时任务或监控系统导出数据，可实现Java系统错误频率的精准追踪与分析。
在Java中统计系统错误频率，可以通过捕获和处理异常来实现。重点不是只抛出或记录异常，而是对异常类型、发生时间、调用上下文等信息进行收集和分析，从而统计出不同错误的发生频率。以下是具体实现方式。
1. 使用日志框架记录异常
将异常通过日志框架（如logback、Log4j2）记录下来，是统计错误的基础。
try {
int result = 10 / 0;
} catch (Exception e) {
logger.Error(“发生异常: {}”, e.getClass().getSimpleName(), e);
}
日志内容可被集中收集（如elk、prometheus + grafana），便于后续分析。
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2. 构建异常计数器
使用线程安全的计数器（如ConcurrentHashMap）按异常类型统计频率：
private Static final ConcurrentHashMap<String, Long> exceptionCounter =
new ConcurrentHashMap<>();
public static void recordException(throwable t) {
String exceptionName = t.getClass().getSimpleName();
exceptionCounter.merge(exceptionName, 1L, Long::sum);
}
在catch块中调用recordException(e)，即可累计各类异常数量。
3. 定期导出或暴露统计结果
可通过定时任务打印当前统计，或集成到监控接口中供外部查询：
ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);
scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
System.out.println(“当前异常统计: ” + exceptionCounter);
}, 0, 1, TimeUnit.MINUTES);
也可结合Micrometer或Dropwizard Metrics，将计数注册为指标，接入监控系统。
4. 结合AOP统一处理异常统计
对于大型系统，可在切面中统一捕获业务方法异常，避免重复代码：
@Around(“execution(* com.service..*(..))”)
public Object logAndCountExceptions(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
try {
return pjp.proceed();
} catch (Throwable t) {
ErrorCounter.recordException(t);
throw t;
}
}
这样所有匹配的方法出现异常都会自动计入统计。
基本上就这些。关键是把异常变成可观测的数据，再通过日志、内存计数或监控工具持续追踪。不复杂但容易忽略细节，比如线程安全和分类粒度。