很多人一提“系统稳定性”，第一反应都是：
是不是出错了？是不是挂了？
但如果你真的做过企业级的数据系统，尤其是金融、舆情这类系统，就会慢慢意识到一件事：
真正可怕的，从来不是系统报错，
而是系统“什么都没说，但结果已经不对了”。
我正好踩过这样的坑。
为什么舆情系统里，“零错误”是一个危险目标？
我们先说一个很现实的背景。
企业品牌舆情系统，本质上是在做几件事：
- 从外部平台抓数据（新闻、社媒、论坛）
- 做清洗、分析、汇总
- 最终给业务方一个结论或趋势
这里面有一个天然事实是绕不过去的：
你控制不了数据源。
平台会限流、接口会变、反爬策略会升级，代理 IP 也一定会失效。
如果你的系统目标是“所有请求都成功”，那你迟早会遇到下面这些问题：
- 无限重试，把系统拖慢
- 数据延迟越来越大
- 失败被吞掉，结果却看起来“很完整”
最后的状态通常是：
系统在跑，报表也在出，但你已经不知道这些数据还靠不靠谱了。
真正的稳定性问题，其实是“失败有没有被看见”
后来我们复盘时发现，问题不在于“请求失败”，而在于：
- 请求失败了
- 但系统没有明确告诉任何人
- 下游默认这是一份“正常数据”
这在舆情场景下尤其危险。
因为舆情系统最怕的不是延迟，而是：
- 负面信息刚好没抓到
- 风险被悄悄过滤掉
- 决策建立在错误的“完整数据”之上
所以我现在对稳定性的理解是：
稳定性不是系统不出错，而是系统出错时，行为仍然符合你的预期。
那什么叫“可预期”的失败？
在舆情系统里，我认为至少要做到三点：
第一，失败必须是显性的
请求失败就明确告诉你失败了，而不是返回一个空列表假装成功。
第二，失败必须是可分类的
超时、接口异常、封禁、代码异常，这些在语义上完全不一样。
第三，失败不能污染结果
宁可告诉下游“这批数据不可用”，也不要给一个看起来很完整的假结论。
下面用一段真实工程中常见的示例代码，来说明这种思路。
一个舆情抓取示例，重点不在“抓到”，而在“抓不到时怎么办”
这个例子是一个简化版的企业品牌舆情抓取逻辑，用 Python 写，核心点有三个：
- 使用代理 IP（以亿牛云爬虫代理为例）
- 明确设置超时与重试上限
- 所有异常都转成结构化结果返回
代码本身并不复杂，但设计思路很重要。
import requests
# 爬虫代理配置（示例）
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"
PROXY_PORT = "8000"
PROXY_USER = "your_username"
PROXY_PASS = "your_password"
proxy_url = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"
proxies = {
"http": proxy_url,
"https": proxy_url
}
HEADERS = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (compatible; BrandMonitor/1.0)"
}
TIMEOUT = 8
MAX_RETRY = 2
BRAND_KEYWORD = "某知名企业"
def fetch_brand_news():
url = "https://example.com/api/news"
for attempt in range(1, MAX_RETRY + 1):
try:
resp = requests.get(
url,
params={"q": BRAND_KEYWORD},
headers=HEADERS,
proxies=proxies,
timeout=TIMEOUT
)
if resp.status_code != 200:
return {
"status": "http_error",
"code": resp.status_code,
"data": None
}
return {
"status": "success",
"data": resp.json()
}
except requests.exceptions.Timeout:
if attempt == MAX_RETRY:
return {
"status": "timeout",
"data": None
}
except Exception as e:
return {
"status": "exception",
"error": str(e),
"data": None
}
注意这里一个很关键的点：
这个函数永远不会“悄悄失败”。
它要么成功，要么明确告诉你失败类型。
为什么我更愿意返回“失败原因”，而不是空数据？
很多系统在失败时，习惯返回一个空数组。
从代码角度看，这很省事；
从工程角度看，这是在埋雷。
因为空数组在业务语义上，往往会被理解为：
- 没有舆情
- 风险为零
- 一切正常
但实际上，这可能只是：
- 数据源挂了
- IP 被封了
- 网络抖了一下
所以我更愿意在最终结果里，明确加上类似这样的信息：
{
"可信度": "不可用",
"原因": "timeout"
}
这比任何“稳定运行”的假象都重要。
在金融和舆情系统里，这是稳定性的底线
做久了你会发现，金融级系统和脚本最大的差别，不是技术多复杂，而是态度完全不同。
脚本的思路是：
- 能跑就行
- 报错了再说
而金融、舆情系统的思路是：
- 我永远假设它会失败
- 所以我必须提前设计好失败的样子
所以回到标题那句话：
稳定性不是零错误，而是可预期。
系统可以失败，但不能骗你。
这件事，比成功率高不高重要得多。
