前端监控和前端埋点,一个是目的,一个是实现方式,做前端埋点,是为了做前端监控,那为什么要做前端监控呢?
前端监控的目的是:
- 获取用户行为以及跟踪产品在用户端的使用情况,并以监控数据为基础,指明产品优化的方向。
前端监控
前端监控可以分为三类:
- 数据监控
- 性能监控
- 异常监控
数据监控
数据监控,就是监听用户的行为,常见的监控项有:
- PV/UV:PV(page view):即页面浏览量或点击量;UV:指访问某个站点或点击某条新闻的不同 IP 地址的人数
- 用户在每一个页面的停留时间
- 用户通过什么入口来访问该网页
- 用户在相应的页面中触发的行为
统计这些数据是有意义的,比如我们知道了用户来源的渠道,可以促进产品的推广,知道用户在每一个页面停留的时间,可以针对停留较长的页面,增加广告推送等等。
性能监控
性能监控指的是监听前端的性能,主要包括监听网页或者说产品在用户端的体验。常见的性能监控项包括:
- 不同用户,不同机型和不同系统下的首屏加载时间
- 白屏时间
- http 等请求的响应时间
- 静态资源整体下载时间
- 页面渲染时间
- 页面交互动画完成时间
这些性能监控的结果,可以展示前端性能的好坏,根据性能监测的结果可以进一步的去优化前端性能,比如兼容低版本浏览器的动画效果,加快首屏加载等等。
异常监控
由于产品的前端代码在执行过程中也会发生异常,因此需要引入异常监控。及时的上报异常情况,可以避免线上故障的发上。虽然大部分异常可以通过 try catch 的方式捕获,但是比如内存泄漏以及其他偶现的异常难以捕获。常见的需要监控的异常包括:
- Javascript 的异常监控
- 样式丢失的异常监控
前端埋点
我们说完了前端监控的三个分类,现在就来聊聊怎么实现前端监控。实现前端监控,第一步肯定是将我们要监控的事项(数据)给收集起来,再提交给后台,最后进行数据分析。数据收集的丰富性和准确性会直接影响到我们做前端监控的质量,因为我们会以此为基础,为产品的未来发展指引方向。
收集监控数据我们是通过前端埋点来实现的,目前常见的前端埋点方法有三种:手动埋点
、可视化埋点
和无埋点
。
手动埋点
手动埋点,也叫代码埋点,即纯手动写代码,调用埋点 SDK 的函数,在需要埋点的业务逻辑功能位置调用接口,上报埋点数据,像友盟、百度统计等第三方数据统计服务商大都采用这种方案。
手动埋点让使用者可以方便地设置自定义属性、自定义事件;所以当你需要深入下钻,并精细化自定义分析时,比较适合使用手动埋点。
手动埋点的缺陷就是,项目工程量大,需要埋点的位置太多,而且需要产品开发运营之间相互反复沟通,容易出现手动差错,如果错误,重新埋点的成本也很高。这会导致整个数据收集周期变的很长,收集成本变的很高,而且效率很低。因为手动埋点需要开发人员完成,所以每次有埋点更新,或者漏埋点,都需要重新走上线发布流程,更新成本也高,对线上系统稳定性也有一定危害。
可视化埋点
通过可视化交互的手段,代替上述的代码埋点。将业务代码和埋点代码分离,提供一个可视化交互的页面,输入为业务代码,通过这个可视化系统,可以在业务代码中自定义的增加埋点事件等等,最后输出的代码耦合了业务代码和埋点代码。缺点就是可以埋点的控件有限,不能手动定制。
可视化埋点听起来比较高大上,实际上跟代码埋点还是区别不大。也就是用一个系统来实现手动插入代码埋点的过程。比如国外比较早做可视化的是 Mixpanel,国内较早支持可视化埋点的有TalkingData、诸葛 IO,2017年腾讯的 MTA 也宣布支持可视化埋点;相比于手动埋点更新困难,埋点成本高的问题,可视化埋点优化了移动运营中数据采集的流程,能够支持产品运营随时调整埋点,无需再走发版流程,直接把配置结果推入到前端,数据采集流程更简化,也更方便产品的迭代。
可视化埋点中多数基于Xpath的方案,XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言,XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历
无埋点
无埋点则是前端自动采集全部事件,上报埋点数据,由后端来过滤和计算出有用的数据。优点是前端只要一次加载埋点脚本,缺点是流量和采集的数据过于庞大,服务器性能压力山大。
采用无埋点技术的有主流的 GrowingIO、神策。
总结
在不同场景下我们需要选择不同的埋点方案。例如对于简单的用户行为类事件,可以使用全埋点解决;而对于需要携带大量运行时才可获知的业务字段的埋点需求,就需要声明式埋点来解决。
代码实例
说完了理论的东西,我们来看点常见的核心代码实现。