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前端埋点,为啥上线后服务器直接爆了?

Hello,前端埋点大家好,为啥务器我是上线 Sunday 。

说起埋点很多同学肯定是后服不陌生的,面试的直接时候经常会聊到 ,实际项目中更是前端埋点“标配” 。

但是为啥务器,有些同学为项目添加了埋点之后,上线上线第一天 ,后服服务器就直接被挤爆了。直接 。香港云服务器前端埋点。为啥务器。上线 。后服 。直接这是为什么呢 ?

典型的错误场景

让咱们先来看几个埋点的典型错误场景

1. 全量直传

很多同学写埋点的时候 ,最直观的想法就是:用户点一下按钮 ,我就发一次请求。

于是代码就长这样 :

复制button.addEventListener("click", () => { fetch("/track", { method: "POST", body: JSON.stringify({ event: "button_click", time: Date.now() }), }); });

看起来挺合理的,亿华云对吧?点一下就上报一下呀,没毛病。

但你有没有想过:当 1 万个用户同时点按钮会发生什么?

1 万次点击 === 1 万个请求  ,直接打到后端接口 。如果有大型的活动,那么活动一上线 ,可能瞬间涌来几十万请求。后端在没有做好充足准备的情况下,就可能会被直接 “冲死” 了。

2. 没有采样逻辑

有的同学觉得 :“埋点嘛,多多益善,反正数据越全越好。”(这样想的源码库同学可不少)

于是页面里几乎所有的动作都打点 :

用户点击按钮 → 埋点用户滚动页面 → 埋点用户划过一个元素 → 也埋点

结果就是 :用户在一个页面里随便滑动几下 ,前端 SDK 就疯狂地往后端塞数据  。

PS:这里给大家说一个同学遇到过的真实情况

某位同事,直接在一个列表滚动事件里写了埋点。既:用户每滚动 1px 就发一次请求 。结果一批用户刚进入页面,后端就已经被几万条无效数据给搞懵了 。

所以说:埋点不是“越多越好”,而是要 有所取舍 。否则,服务器租用你想要的洞察没拿到,反而先收获了一堆垃圾数据 。

3. 没有合并上报

很多同学在写埋点的时候  ,完全没考虑“合并上报” 的情况 ,于是每次事件触发就立刻单独发一个请求  。

比如:

复制tracker.track("page_view"); tracker.track("button_click"); tracker.track("api_success");

那么这样就会导致出现 “天量” 的请求 。

所以说 ,在上报的时候,要根据 “埋点策略” 进行  批量合并。按照 不同的免费模板优先级划分 实时上报 和 统一上报 的方案。

设计终极解决方案

如果咱们想要好好的完成埋点功能,既能拿到有效数据 ,又不会把服务器 “打崩”。那么就需要对整个埋点方案进行设计了 。

先建立一份事件白名单表(事件名、层级、采样率 、是否实时、字段 schema、去重规则、负责人),非白名单事件不进行上报。高防服务器

图片

然后制定 采样策略  ,目的以 能看清趋势与差异 位标准。

比如:

固定采样:滚动 10%,曝光 30% ,点击 50%(可按业务调参)分流采样 :userId % 10 < 1 → 10% 样本动态采样 :活动高峰服务端下发更高采样 ,平峰自动降采样分层采样:Core=100%  ,Important=30%~100%,General=5%~20%

然后根据数据的优先级 ,采用 实时 + 统一上报 的结合方式

实时上报:Core 事件(下单/支付/注册/登录),用于风控/实时看板统一上报 :Important 事件,批量触发(条数阈值或时间阈值)离线上报(可选的) :General 事件,集中批量 ,延迟可以更宽松一些

因为篇幅有限,所以咱们今天就先说这些。

总结来说:埋点得有策略 。不能所有的埋点数据都直接实时上报。大家在实际埋点的方案中,也可以使用一些第三方的库或者平台,比如:sentry 、神策、GrowingIO 等等的。

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