有效的前端监控和前端性能监控平台

如何解决前端线上问题？如果你是一位前端工程师，那你一定不止一次去解决一些顽固的线上问题，你也曾想方设法复现用户的bug，结果可能都不太理想。怎样定位前端线上问题，一直以来，都是很头疼的问题，因为它发生于用户的一系列操作之后。错误的原因可能源于机型，网络环境，复杂的操作行为等等，在我们想要去解决的时候很难复现出来，自然也就无法解决。身为一名前端工程师，我每天都要面临很多线上的问题，一时间让我焦头烂额。虽然公司也有其他的监控系统，但是每次解决问题都需要辗转于各种监控系统之间，亦是疲惫不堪。所以，一怒之下，基于自己在前端线上监控工作时的这些痛点，我便为自己（前端工程师）量身定做了这样一款监控系统：webfunny前端监控，为了让监控项目更加完善、现在埋点系统也推出来，希望能对前端工程师们在解决线上问题，提供一个好用的前端监控系统平台。webfunny通过探针记录了用户大量的操作行为，一旦出现问题，复现BUG也将变得非常简单。有效的前端监控和前端性能监控平台

搭建前端监控系统（四）接口请求异常监控篇如何监控前端接口请求：1、如何监控ajax请求如果作为前端开发者你用的jquery、zepto、或者自己封装的ajax方法，就可以用如下的方法进行监控排查。前端开发者在监控XMLHttpRequest对象的两个事件loadstart，loadend。但是监控的结果并不是像我们想象的那么容易理解，我们先看下ajaxLoadStart，ajaxLoadEnd的回调方法。一个页面上会有很多个请求，当一个页面发出多个请求的时候，ajaxLoadStart事件被监控到，但是却无法区分出来到底发送的是哪个请求，只返回了一个内容超多的事件对象，而且事件对象的内容几乎完全一样。当ajaxLoadEnd事件被监控到的时候，也会返回一个内容超多的时间对象，这个时候事件对象里包含了接口请求的所有信息。幸运的是，两个对象是同一个引用，也就意味着，ajaxLoadStart和ajaxLoadEnd事件被捕获的时候，他们作用的是用一个对象。那前端开发者就有办法分析出来了。前端监控前端工程师需要一个性能监控系统，持续监控和预警页面性能的状况，并且在发现瓶颈的时候指导优化工作。

搭建前端监控系统（三）静态资源加载监控篇前端监控除了如何做JS错误监控，还有一种错误是静态资源加载报错，很多时候资源加载报错对前端项目来说是致命的，因为静态资源加载出错了，有可能就会导致前端页面无法渲染，用户就只能对着一个空白屏幕发呆，不知所措。因为突然有天，我们的前端线上环境爆出了大量的白屏错误，经过很长时间的排查，终于定位到问题原因：我们使用的CDN路径不知道怎么的，把我们的https协议全部指向了http协议，在安全协议下无法访问非安全协议的资源，导致了大量的白屏。所以我决定增加静态资源监控功能，以应对未来的未知情况。

前端程序员如何定位前端线上问题？其实要想及时定位和解决前端线上问题，离不开对项目做好监控。那前端程序员想要搭建前端监控，要怎么做呢，介绍一款非常好用的前端业务日志监控工具—Webfunny，只需要简单几步，你就可以搭建一套属于自己的前端监控系统啦。对前端程序员来说这个webfunny前端监控工具很好上手，我们也已经服务了很多企业，他们在采购后搭建部署上非常快捷。关于Webfunny前端监控工具是一款轻量级前端异常监控和前端性能监控系统，致力于帮助前端工程师定位并解决各种线上问题，确保项目健康良好的运行。支持千万级别日PV量，能够满足用户的各种场景需求。同时，针对不同企业和用户，提供一对一的定制化服务，满足更多业务需求。意识到前端监控的必要性，选对前端监控产品如webfunny,及早开始进行监控，才能更好的避免线上故障的产生。

你知道有多少用户没等到页面首屏出现就离开了吗？性能不佳会对业务目标产生负面影响。比如，BBC发现他们的网站加载时间每增加一秒，他们就会失去10%的用户。高性能站点比低性能站点更能吸引和留住用户，而留住用户对于提高用户转化率至关重要。

何衡量站点性能站点性能好坏的表现形式是多样的，不是单纯通过页面加载速度、页面渲染速度就能衡量，而是要关注从页面开始加载到被关闭的整个过程中，用户对性能的感知。一个页面，即使很快渲染，如果对用户的交互迟迟没有响应，那么在用户心中这个站点的性能依然很差。站点性能一般可以分为两类，一类是首屏性能，另一类是运行时性能。前者衡量的是页面从加载开始到可以稳定交互的性能情况，后者衡量的是页面稳定后到页面关闭的性能情况。 前端监控看似简单，但想要监控真正发挥价值，还需要从各个方面进行不断的优化和打磨。有哪些好用的前端监控和前端行为分析软件

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说到前端监控到异常报警，绝大多数的监控平台都提供规则报警的能力。然而规则报警比较大的问题在于随着业务的不断发展，原本配置的规则将会出现阈值过低或过高的问题。若阈值配置过低，则会产生大量的误报警，继而引起整个监控能力的报警疲劳。为了解决规则报警的问题，监控平台可以引入一些简单的数学模型来解决时序数据的异常识别工作。以常见的高斯分布（正态分布）为例，利用3-sigma原则可以快速判断某一时刻的报错数是否满足概率分布，继而可以产生报警。

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