前端大體上將監(jiān)控分為3種、用戶行為監(jiān)控、異常監(jiān)控、性能監(jiān)控，前端且存在多端，每個(gè)端的每個(gè)監(jiān)控方式又不太一樣，很難做到sdk一套多用。所以基本都采用多端不同的sdk。不同公司也是根據(jù)各自需要建設(shè)對(duì)應(yīng)的監(jiān)控體系。前端異常監(jiān)控：排查問(wèn)題更簡(jiǎn)單、更及時(shí)，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的由用戶主動(dòng)反饋轉(zhuǎn)變?yōu)殚_(kāi)發(fā)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。

前端埋點(diǎn)平臺(tái)（用戶行為監(jiān)控）：產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)根據(jù)數(shù)據(jù)做分析，不斷優(yōu)化產(chǎn)品應(yīng)用。

性能監(jiān)控：監(jiān)控網(wǎng)站的性能，了解用戶訪問(wèn)的過(guò)程中的體驗(yàn)感，可進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化。 webfunny前端監(jiān)控系統(tǒng)的錯(cuò)誤分析功能，通過(guò)探針監(jiān)控和上報(bào)線上環(huán)境的報(bào)錯(cuò)，以及一些自定義異常。國(guó)內(nèi)好用的前端監(jiān)控和前端錯(cuò)誤監(jiān)控產(chǎn)品

整體大致可以分四個(gè)階段：信息采集、存儲(chǔ)、分析、監(jiān)控。采集階段：收集異常日志，先在本地做一定的處理，采取一定的方案上報(bào)到服務(wù)器。存儲(chǔ)階段：后端接收前端上報(bào)的異常日志，經(jīng)過(guò)一定處理，按照一定的存儲(chǔ)方案存儲(chǔ)。分析階段：分為機(jī)器自動(dòng)分析和人工分析。機(jī)器自動(dòng)分析，通過(guò)預(yù)設(shè)的條件和算法，對(duì)存儲(chǔ)的日志信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和篩選，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，觸發(fā)報(bào)警。人工分析，通過(guò)提供一個(gè)可視化的數(shù)據(jù)面板，讓系統(tǒng)用戶可以看到具體的日志數(shù)據(jù)，根據(jù)信息，發(fā)現(xiàn)異常問(wèn)題根源。報(bào)警階段：分為告警和預(yù)警。告警按照一定的級(jí)別自動(dòng)報(bào)警，通過(guò)設(shè)定的渠道，按照一定的觸發(fā)規(guī)則進(jìn)行。預(yù)警則在異常發(fā)生前，提前預(yù)判，給出警告。性能監(jiān)控：使用ResourceTimingAPI和PerformanceTimingAPI，可以計(jì)算許多重要的指標(biāo)，比如頁(yè)面性能統(tǒng)計(jì)的起始點(diǎn)時(shí)間、首屏?xí)r間等。異常監(jiān)控：前端捕獲異常分為全局捕獲和局部捕獲。局部捕獲作為補(bǔ)充，對(duì)某些特殊情況進(jìn)行捕獲，但分散，不利于管理。所以，我會(huì)選擇全局捕獲的方式，即通過(guò)全局的接口，將捕獲代碼集中寫(xiě)在一個(gè)地方。具體在實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目中，我應(yīng)該會(huì)采用badjs-report，它重寫(xiě)了進(jìn)行上報(bào)異常，無(wú)需編寫(xiě)任何捕獲錯(cuò)誤的代碼。如何寫(xiě)一個(gè)前端監(jiān)控和頁(yè)面性能監(jiān)控webfunny前端一體化埋點(diǎn)系統(tǒng) ，純私有化部。

為什么要監(jiān)控頁(yè)面性能？一個(gè)頁(yè)面性能差的話會(huì)影響用戶體驗(yàn)。用戶打開(kāi)頁(yè)面等待的太久，可能會(huì)直接關(guān)掉頁(yè)面，甚至就不再使用了，這種情況在移動(dòng)端更加明顯，移動(dòng)端用戶對(duì)頁(yè)面響應(yīng)延遲容忍度很低。雖然頁(yè)面性能很重要，但是在實(shí)際使用中，頁(yè)面性能差的情況并不少見(jiàn)。首先，在產(chǎn)品的迭代演進(jìn)過(guò)程中，頁(yè)面性能可能會(huì)被忽略，性能隨著版本迭代而有所衰減；其次，性能優(yōu)化是一項(xiàng)復(fù)雜而挑戰(zhàn)的事情，需要明確的優(yōu)化方向和具體的優(yōu)化手段才能快速落地取效。所以我們需要一個(gè)性能監(jiān)控系統(tǒng)，持續(xù)監(jiān)控和預(yù)警頁(yè)面性能的狀況，并且在發(fā)現(xiàn)瓶頸的時(shí)候指導(dǎo)優(yōu)化工作。

如何解決前端線上問(wèn)題？如果你是一位前端工程師，那你一定不止一次去解決一些頑固的線上問(wèn)題，你也曾想方設(shè)法復(fù)現(xiàn)用戶的bug，結(jié)果可能都不太理想。怎樣定位前端線上問(wèn)題，一直以來(lái)，都是很頭疼的問(wèn)題，因?yàn)樗l(fā)生于用戶的一系列操作之后。錯(cuò)誤的原因可能源于機(jī)型，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，復(fù)雜的操作行為等等，在我們想要去解決的時(shí)候很難復(fù)現(xiàn)出來(lái)，自然也就無(wú)法解決。身為一名前端工程師，我每天都要面臨很多線上的問(wèn)題，一時(shí)間讓我焦頭爛額。雖然公司也有其他的監(jiān)控系統(tǒng)，但是每次解決問(wèn)題都需要輾轉(zhuǎn)于各種監(jiān)控系統(tǒng)之間，亦是疲憊不堪。所以，一怒之下，基于自己在前端線上監(jiān)控工作時(shí)的這些痛點(diǎn)，我便為自己（前端工程師）量身定做了這樣一款監(jiān)控系統(tǒng)：webfunny前端監(jiān)控，為了讓監(jiān)控項(xiàng)目更加完善、現(xiàn)在埋點(diǎn)系統(tǒng)也推出來(lái)，希望能對(duì)前端工程師們?cè)诮鉀Q線上問(wèn)題，提供一個(gè)好用的前端監(jiān)控系統(tǒng)平臺(tái)。webfunny埋點(diǎn)系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)收集，真實(shí)還原用戶行為軌跡，了解產(chǎn)品真實(shí)使用情況，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代。

說(shuō)到前端監(jiān)控到異常報(bào)警，絕大多數(shù)的監(jiān)控平臺(tái)都提供規(guī)則報(bào)警的能力。然而規(guī)則報(bào)警比較大的問(wèn)題在于隨著業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，原本配置的規(guī)則將會(huì)出現(xiàn)閾值過(guò)低或過(guò)高的問(wèn)題。若閾值配置過(guò)低，則會(huì)產(chǎn)生大量的誤報(bào)警，繼而引起整個(gè)監(jiān)控能力的報(bào)警疲勞。為了解決規(guī)則報(bào)警的問(wèn)題，監(jiān)控平臺(tái)可以引入一些簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型來(lái)解決時(shí)序數(shù)據(jù)的異常識(shí)別工作。以常見(jiàn)的高斯分布（正態(tài)分布）為例，利用3-sigma原則可以快速判斷某一時(shí)刻的報(bào)錯(cuò)數(shù)是否滿足概率分布，繼而可以產(chǎn)生報(bào)警。

Webfunny專注于錯(cuò)誤統(tǒng)計(jì)分析監(jiān)控和BUG預(yù)警，及時(shí)報(bào)警監(jiān)控，快速修復(fù)BUG！如何寫(xiě)一個(gè)前端監(jiān)控和頁(yè)面性能監(jiān)控

webfunny強(qiáng)大的線上調(diào)試功能，讓前端工程師可以隨時(shí)連接線上用戶。國(guó)內(nèi)好用的前端監(jiān)控和前端錯(cuò)誤監(jiān)控產(chǎn)品

前端出現(xiàn)異常的時(shí)候，前端程序員如何快速甩鍋？這就需要定位到前端異常的問(wèn)題，才能有針對(duì)性的去甩鍋。常見(jiàn)的前端異常一、白屏想必是前端小伙伴的噩夢(mèng)，因?yàn)轫?yè)面白屏了，對(duì)前端小伙伴來(lái)說(shuō)，是屬于嚴(yán)重的bug了，因?yàn)闃I(yè)務(wù)因此癱瘓了，哪怕不是前端程序員的鍋，也背定了。為了避免一臉懵逼，什么有用的信息都沒(méi)有，解決起來(lái)無(wú)從著手的情況發(fā)生，我們要知道導(dǎo)致白屏的原因有哪些呢？基本上導(dǎo)致白屏的原因是你的JS報(bào)錯(cuò)了，運(yùn)行時(shí)拋出異常，靜態(tài)資源加載失敗，如：js、css文件加載失敗，也會(huì)導(dǎo)致白屏。以上兩點(diǎn)是導(dǎo)致前端白屏的主要原因，當(dāng)然還有什么機(jī)子兼容性不好太卡，網(wǎng)絡(luò)異常什么的，那都小概率事件，屬于前端監(jiān)控的另一個(gè)維度了，webfunny前端監(jiān)控工具這些維度都有覆蓋。國(guó)內(nèi)好用的前端監(jiān)控和前端錯(cuò)誤監(jiān)控產(chǎn)品

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