如何做好前端监控方案？ ✅
答案
一、概览
基于轻量 SDK + RUM＋Synthetic 监控 + 边缘接入 + 流式聚合 + 分层存储 + 分布与告警治理的端到端系统，实现前端体验感知、快速定位、可扩展告警与链路追踪。
二、设计目标（SLO 与核心指标）
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用户体验为核心：
- 包含 Core Web Vitals（LCP < 2.5s, FID < 100ms, CLS < 0.1）作为核心指标 (Middleware)。
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真实用户 + 合成监控双策略：
- RUM 捕获真实用户体验，Synthetic Monitoring 提前发现问题补充覆盖 (Middleware, 维基百科)。
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采集效率与端开销控制：SDK < 8 KB gzip；sendBeacon 优先，卸载、不可见时 flush。
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数据完整性与可靠性：上报成功率 ≥ 98%，丢失率 ≤ 1%；IndexedDB 缓存 + 重试机制。
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实时性与告警：90% 数据 2 分钟内可查询；超阈值快速告警。
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可扩展与成本优化：亿级事件级别、冷热分层存储、线性扩容。
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安全合规：PII 脱敏、TLS 加密、审计日志、数据保留策略。
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可定位性与全链路追踪：支持 Source Map 符号化与 W3C Trace Context。
三、系统架构与核心流程
四、前端 SDK 设计要素
- 性能采集：Core Web Vitals + 一般性能指标、页面路由变化与用户交互事件 (Datadog)。
- 错误处理：JS 异常、资源 & XHR/fetch 错误，全量采集与 Source Map 符号化。
- 采样策略：普通事件会话抽样（如20%），错误与慢请求全量；支持服务端 tail-based sampling (Datadog监控)。
- 离线保障：IndexedDB 本地缓存、指数退避、TTL 限制、批量发送机制。
- 发送机制：sendBeacon 优先，fallback fetch/image；在 visibility hidden / unload 时触发 flush。
- 行为回放支持（可选）：记录关键 DOM state 与交互，用于后端回放分析。
- 链路追踪：兼容 W3C Trace Context，用于前后端 trace 关联。
五、流式处理与数据存储
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接入层：CDN/边缘 + API 网关处理鉴权、压缩、防刷与限流；
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流处理：清洗、脱敏、补全 UA/IP/Geo、聚合（1m/5m）；
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存储分层：
- ClickHouse / Druid：趋势分析、分位计算、TopN；
- Elasticsearch：详情检索、错误 & 行为聚类；
- 对象存储：历史原始明细与回放素材归档，支持生命周期管理；
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支持多租户、项目/版本/环境维度分区管理。
六、可视化与告警机制
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看板内容：
- Web Vitals 趋势 & 分布（P95/P99）、错误统计、Top 页面与接口详情、用户路径与痛点行为分析（如 rage clicks） (Datadog)。
- Synthetic 与 RUM 数据对比呈现。
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告警策略：
- 阈值告警（如 LCP>2.5s）、分位告警（P95 上升）、同比/突增监控机制；
- 支持静默期、告警去重与规则组合；
- 告警触发可联动 Synthetic 背壳监测加速定位；
- 通知渠道覆盖 Webhook、Slack、飞书等。
七、扩展性与可靠性规划
- 容量规划：亿级事件通过 MQ 分区、边缘 API 与流处理集群水平扩容。
- 冷热分层存储：实时指标放在 CH/ES，历史归档至对象存储降低成本。
- 动态采样与自监控：根据流量、错误率自动调整采样比例；系统自我监控告警。
- 多端一致协议：后续兼容 Native、小程序 SDK，统一监控格式。
- 合规扩展：支持 GDPR 删除请求与区域化隐私策略。
- AI 异常检测：引入机器学习实现异常突增／行为异常报警能力。