前端出現異常報錯的時候，有前端幫后臺背鍋之前怎么快速優雅的"甩鍋"？在做前端程序員的時候，我之前所在的公司后臺可是有著完善的監控系統，他們都覺得自己的代碼和監控都做得非常完善，但是前端的我做了監控結果后來看，事實并非如此。當然，你也許會說這是開發和測試不專業，這么明顯的問題都沒有發現，但是，我只能用一句話來解釋：人非圣賢。與其追究是誰的責任，不如想辦法解決問題。將線上的損失減少到較低的影響。如果作為前端你對項目做了監控，并且能實時監控到，出現問題的時候把報錯截圖發給后臺小伙伴，你還需要跟他們爭論是誰的鍋嗎？當然，如果是前端程序員自己的鍋，那還是趕緊偷偷修改掉吧，在建立webfunny前端監控時，我也是充分考慮到前端接口這個報錯問題點充分做了細致設計。webfunny前端監控系統通過探針實現用戶細查。 支持使用多種檢索條件進行搜索，提高查找效率。常見的前端監控和前端異常監控軟件

搭建前端監控系統（七）之用戶細查篇二、利用多個維度來準確定位到具體的用戶上面提到了用戶的userId獲取速度可能比較慢，或者根本不會有，那我們該怎么去把用戶的行為記錄查出來呢。其實，我們可以通過用戶行為產生的時間，用戶的ip地址，地理位置以及訪問設備等信息的佐證，來找到具體的用戶，在webfunny前端監控系統里，這塊兒會詳細展示出來。前端程序員通過其他維度的信息，可以鎖定一些用戶，即使在沒有userId的情況下，我們依然可以通過內置ID查到用戶的行為記錄，幫助我們排查問題。其中如何通過IP地址查詢地理位置，建議前端程序員可以使用node-ip2region這個庫進行查詢，挺好用的。有哪些好用的前端監控和前端行為分析系統webfunny前端監控系統幫助開發者實現實時掌握：運營數據、前端報錯、頁面性能、接口性能、以及小程序監控！

整體大致可以分四個階段：信息采集、存儲、分析、監控。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到服務器。存儲階段：后端接收前端上報的異常日志，經過一定處理，按照一定的存儲方案存儲。分析階段：分為機器自動分析和人工分析。機器自動分析，通過預設的條件和算法，對存儲的日志信息進行統計和篩選，發現問題，觸發報警。人工分析，通過提供一個可視化的數據面板，讓系統用戶可以看到具體的日志數據，根據信息，發現異常問題根源。報警階段：分為告警和預警。告警按照一定的級別自動報警，通過設定的渠道，按照一定的觸發規則進行。預警則在異常發生前，提前預判，給出警告。性能監控：使用ResourceTimingAPI和PerformanceTimingAPI，可以計算許多重要的指標，比如頁面性能統計的起始點時間、首屏時間等。異常監控：前端捕獲異常分為全局捕獲和局部捕獲。局部捕獲作為補充，對某些特殊情況進行捕獲，但分散，不利于管理。所以，我會選擇全局捕獲的方式，即通過全局的接口，將捕獲代碼集中寫在一個地方。具體在實現項目中，我應該會采用badjs-report，它重寫了進行上報異常，無需編寫任何捕獲錯誤的代碼。

搭建前端監控系統（五）消息隊列處理并發：1、增加日志上傳的時間間隔前端程序員應該都知道，日志上傳的時間間隔越長，用戶在這個間隔內離開的幾率就會越大，日志的漏傳量就會增加，然后會導致日志的準確度降低。因為我們的探針是安插在瀏覽器內的，用戶隨時都有可能關掉，所以，理論上講間隔越短越好，但這并不現實。所以這個需要在服務器的承受能力和日志的準確率之間做個權衡。由具體情況而定2、移除探針代碼里冗余的參數，縮短參數名字的長度另外一點，每臺服務器的硬盤有限，帶寬有限，如果參數名字太長，參數內容冗余，對服務器的硬盤和帶寬都是一種極大的浪費。雖然每條日志都不起眼，但是日志起量了以后，就是會是一筆非常龐大的開銷。webfunny通過探針記錄了用戶大量的操作行為，一旦出現問題，復現BUG也將變得非常簡單。

前端程序員如何明確定位、排查前端生產問題？二、分析錯誤詳情通過webfunny前端監控系統，我們可以把線上的錯誤日志統計出來了，那如何解析這些錯誤日志呢。比如：解析出用戶的機型，版本，系統平臺，影響范圍，以及具體的錯誤位置，從而提高前端工程師解決問題的效率。方法能夠利用的功能都已經用的差不多了，但是它真的可以幫我們定位和解決所有前端線上的問題嗎？線上能夠修復的問題，前端工程師肯定是遇到都在盡量修復，但是前端線上的問題頻發。當客服反饋一個問題，你發現沒有測試機型，無法復現用戶錯誤的時候，讓你來修復這個問題，前端只能兩眼一抹黑無能為力。所以前端監控的建設很有必要性。webfunny一鍵搭建前端監控系統，實時了解線上應用健康情況！常見的前端監控和前端異常監控平臺

webfunny線上調試功能，支持實時了解用戶的行為、控制臺打印信息、本地緩存信息等，就好像在本地調試一樣。常見的前端監控和前端異常監控軟件

二、前端數據分類：2.4 異常相關的數據這里的異常是指 JS 的異常，用戶的瀏覽器上報 JS 的 bug，這會極大地降低用戶體驗異常的提示信息：這是識別一個異常的重要依據，如：為空或不是對象JS 文件名異常所在行發生異常的瀏覽器堆棧信息：必要的時候需要函數調用的堆棧信息，但是注意堆棧信息可能會比較大，需要截取2.5 其它數據除了上面提到的 4 類基本的數據統計需求，我們當然還可以根據實際情況來定義一些其他的統計需求，如用戶瀏覽器對 canvas 的支持程度， 再比如比較特殊的-用戶進行輪播圖翻頁的次數，這些數據統計需求都是前端能夠滿足的，每一項統計的結果都體現了前端數據的價值常見的前端監控和前端異常監控軟件

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