[工作流节点17] 数据校验与错误处理机制：让自动化更安全、更可靠
在明道云的工作流设计中，我们往往关注流程的“动作”节点——新增记录、更新记录、发送通知……
但在复杂业务场景下，如何防止错误数据进入流程？如何让流程在异常时自动止损、告警？
这些问题，恰恰由 数据校验与错误处理机制 来解决。
本文将从原理、常见错误类型、节点校验技巧、异常捕获策略与最佳实践五个方面，深入解析明道云工作流的数据安全防线。
一、为什么需要数据校验与错误处理？
在企业自动化中，工作流不是孤立运行的。它会同时操作多个业务模块，如客户、订单、库存、审批、通知等。
而一旦数据流中某个节点出错，可能导致：
- 多表数据不一致（如订单状态更新失败、库存未同步）；
- 流程卡死（流程无法进入下一个节点）；
- 用户误收到通知或重复执行动作。
这些问题往往不是逻辑设计问题，而是缺乏数据校验与异常处理导致的。
二、工作流中常见错误类型
在明道云中，工作流异常大致可以分为四类：
| 错误类型 | 示例 | 典型表现 |
|---|---|---|
| 数据缺失类 | 关联字段为空、关键字段未填 | 流程执行时报“找不到目标记录” |