自建前端监控埋点体系

自建前端监控埋点体系需要考虑以下几个步骤：

定义监控指标：根据应用程序的需求，定义需要监控的指标和事件。例如，页面加载时间、点击事件、页面切换等。
设计埋点方案：根据监控指标，设计相应的埋点方案。例如，为按钮添加点击事件的监听器，记录点击事件的时间和相关信息。
实现埋点代码：根据埋点方案，实现相应的埋点代码。例如，使用 JavaScript 监听器为按钮添加点击事件，记录点击时间和按钮 ID 等信息。
数据收集和处理：将收集到的数据发送到数据处理系统中，进行数据分析和展示。可以使用工具如 Kafka、Spark 等进行数据收集和处理。

以下是一个简单的前端监控埋点体系示例：

定义监控指标：我们需要监控页面加载时间和点击事件。
设计埋点方案：为页面加载事件和按钮添加相应的监听器，记录事件时间和相关信息。
实现埋点代码：

// 监听页面加载事件
window.addEventListener('load', function() {
    
    
  var loadTime = window.performance.timing.domContentLoadedEventEnd - window.performance.timing.navigationStart;
  // 发送加载时间指标到数据处理系统
  sendDataToProcessingSystem('pageLoadTime', loadTime);
});

// 监听按钮点击事件
document.getElementById('btnSubmit').addEventListener('click', function() {
    
    
  var btnId = this.id;
  var clickTime = Date.now();
  // 发送点击事件指标到数据处理系统
  sendDataToProcessingSystem('btnClick', {
    
     id: btnId, time: clickTime });
});

数据收集和处理：收集发送到数据处理系统的数据，进行分析和展示。可以使用类似下面这样的代码，将数据发送到 Kafka：

function sendDataToProcessingSystem(metricName, data) {
    
    
  // 发送数据到 Kafka
  fetch('https://kafka.example.com', {
    
    
    method: 'POST',
    body: JSON.stringify({
    
     metric: metricName, data: data })
  });
}

需要注意的是，在实现监控埋点系统时，还需要考虑数据的安全性和可靠性，确保数据不会被恶意篡改或丢失。
另外，在实际应用中，需要根据具体的业务场景和需求进行埋点设计和数据处理。以下是一个更完整的自建前端监控埋点体系的示例：

定义监控指标：我们需要监控页面性能、用户行为和异常情况。具体指标包括页面加载时间、页面交互时间、用户点击事件、页面异常等。
设计埋点方案：为了实现这些监控指标，我们需要设计相应的埋点方案。其中，页面性能指标可以通过 window.performance API 获取，用户行为可以通过添加点击事件监听器和其他事件监听器来实现，异常情况可以通过 window.onerror API 获取。我们需要在页面中添加相应的埋点代码，将数据发送到后端进行处理和分析。
实现埋点代码：以下是一个基于 Vue.js 框架的前端监控埋点体系示例。在该示例中，我们使用了 Sentry SDK 和 Axios 库，分别用于监控 JavaScript 错误和发送 HTTP 请求。

// 安装 Sentry SDK
import * as Sentry from '@sentry/browser';
Sentry.init({
    
    
  dsn: 'YOUR_DSN',
  release: '1.0.0',
  environment: 'production'
});

// 安装 Axios 拦截器
import axios from 'axios';
axios.interceptors.request.use(
  function(config) {
    
    
    // 发送请求之前的操作
    return config;
  },
  function(error) {
    
    
    // 发送请求错误的操作
    return Promise.reject(error);
  }
);
axios.interceptors.response.use(
  function(response) {
    
    
    // 请求成功的操作
    return response;
  },
  function(error) {
    
    
    // 请求错误的操作
    Sentry.captureException(error);
    return Promise.reject(error);
  }
);

// 监听页面加载事件
window.addEventListener('load', function() {
    
    
  var loadTime = window.performance.timing.domContentLoadedEventEnd - window.performance.timing.navigationStart;
  // 发送页面性能指标到后端
  axios.post('/api/performance', {
    
     metric: 'pageLoadTime', data: loadTime });
});

// 监听用户点击事件
document.getElementById('btnSubmit').addEventListener('click', function() {
    
    
  var btnId = this.id;
  var clickTime = Date.now();
  // 发送用户行为指标到后端
  axios.post('/api/behavior', {
    
     metric: 'btnClick', data: {
    
     id: btnId, time: clickTime } });
});

// 监听 JavaScript 错误事件
window.onerror = function(message, source, lineno, colno, error) {
    
    
  // 发送异常指标到后端
  Sentry.captureException(error);
};

数据收集和处理：在后端，我们需要搭建一个数据处理系统，将收集到的数据进行分析和展示。以下是一个简单的后端处理代码示例：

const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const app = express();

// 解析 application/json
app.use(bodyParser.json());

// 处理页面性能指标
app.post('/api/metric', function(req, res) {
    
    
  // 处理页面性能指标
  const data = req.body.data;
  // 存储数据到数据库或其他存储介质
  console.log(`Received metric data: ${
      
      JSON.stringify(data)}`);
  res.sendStatus(200);
});

// 处理用户行为指标
app.post('/api/behavior', function(req, res) {
    
    
  // 处理用户行为指标
  const data = req.body.data;
  // 存储数据到数据库或其他存储介质
  console.log(`Received behavior data: ${
      
      JSON.stringify(data)}`);
  res.sendStatus(200);
});

// 处理异常指标
app.post('/api/error', function(req, res) {
    
    
  // 处理异常指标
  const data = req.body.data;
  // 存储数据到数据库或其他存储介质
  console.log(`Received error data: ${
      
      JSON.stringify(data)}`);
  res.sendStatus(200);
});

// 启动服务器
const PORT = 3000;
app.listen(PORT, function() {
    
    
	console.log(Server started at http://localhost:${
    
    PORT});
});

在以上示例中，我们使用了 Express 框架和 Body-parser 中间件来处理 HTTP 请求和数据解析。我们定义了三个路由，分别用于处理页面性能指标、用户行为指标和异常指标，并将收集到的数据存储到数据库或其他存储介质中。

注意，在实际应用中，我们需要考虑更多的因素，如数据量、数据安全性、数据可视化等。因此，以上示例只是一个简单的前端监控埋点体系的示例，需要根据具体业务场景和需求进行优化和完善。

自建前端监控埋点体系

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