前端如何制定监控项

作为前端负责人，要系统性构建监控告警体系，需分阶段推进，结合业务优先级和技术实现成本逐步落地。以下是具体的分阶段计划与实施步骤：

一、阶段一：需求分析与目标制定（1-2周）

1. 现状评估

核心问题收集 ：
- 整理历史事故（如崩溃、卡顿、接口超时）的高发场景
- 收集团队反馈（开发、测试、用户投诉）中的痛点
数据摸底 ：
- 现有日志系统覆盖范围（崩溃、错误、性能埋点是否缺失）
- 当前核心指标基线（如崩溃率、页面加载耗时）

2. 制定监控优先级

核心业务：支付流程、首页加载、登录注册等
技术痛点：H5白屏、原生ANR、内存泄漏等
用户敏感点：卡顿、流量消耗、权限滥用

3. 定义成功标准

短期目标：覆盖80%核心业务场景，崩溃/ANR告警响应时间 < 1小时
长期目标：实现全链路监控，MTTR（平均故障修复时间） < 4小时

二、阶段二：技术选型与架构设计（2-3周）

1. 工具选型

监控类型	推荐方案	跨平台兼容性
崩溃监控	Firebase Crashlytics（原生）、Sentry（H5）	需区分原生/H5数据源
性能监控	New Relic（全平台）、听云（国产化）	统一API耗时、FPS等指标定义
自定义埋点	Prometheus + Grafana（业务指标）	原生/H5埋点SDK需封装统一接口

2. 架构设计

数据上报层 ：
- 原生端：集成Crashlytics + 自定义性能埋点（通过AOP插桩）
- H5端：使用Sentry + Performance API监听资源加载
数据处理层 ：
- 日志清洗：过滤无效数据（如测试环境、调试设备）
- 数据聚合：按设备类型、版本、网络环境分组统计
告警触发层 ：
- 分级策略：P0（电话通知）、P1（企业微信/钉钉）、P2（邮件）
- 动态阈值：根据历史数据自动调整告警阈值（如启动时间按设备分位数告警）

三、阶段三：基础监控模块实施（4-6周）

1. 稳定性监控落地

崩溃/ANR监控 ：
- Android：集成Firebase Crashlytics，监控主线程阻塞（使用Choreographer检测卡顿）
- iOS：配置Xcode Organizer崩溃分析，结合os_signpost监控耗时任务
- H5：部署Sentry脚本，捕获全局window.onerror和unhandledrejection
错误日志规范化 ：
- 定义错误码体系（如H5-1001: 支付页面JS加载失败）
- 建立错误日志归并规则（相同堆栈合并、跨平台错误关联）

2. 性能监控基线建设

关键路径埋点 ：
- H5：通过PerformanceNavigationTiming统计首屏时间
- 原生：在Application生命周期插入打点（如冷启动attachBaseContext到onWindowFocusChanged）
核心指标看板 ：
- 统一Native/H5性能指标（如FPS、内存占用）到Grafana看板
- 设定健康基线（如"iOS启动时间P90 < 2.5秒"）

3. 告警规则配置

示例规则 ：

yaml 复制代码

# Prometheus告警规则示例
- alert: H5页面JS错误率突增
  expr: rate(h5_js_errors_total{env="prod"}[5m]) > 0.1
  for: 10m
  labels:
    severity: P1
  annotations:
    summary: "H5 JS错误率超过阈值 ({{ $value }}次/分钟)"

四、阶段四：高级监控与自动化（6-8周）

1. 用户体验深度监控

用户行为追踪 ：
- 使用rrweb录制H5异常操作序列（需用户授权）
- 原生端通过UIGestureRecognizer埋点关键手势路径
卡顿根因分析 ：
- Android：结合Systrace生成阻塞调用链火焰图
- H5：通过Long Tasks API定位长任务（>50ms的Task）

2. 自动化闭环

告警自愈 ：
- 自动触发降级策略（如接口超时后切换CDN节点）
- 高频错误自动提交Jira工单并关联Git提交记录
智能归因 ：
- 使用机器学习对崩溃日志聚类（如通过BERT模型提取堆栈语义特征）
- 自动生成根因报告（如"70%的OOM发生在图片加载模块"）

3. 全链路追踪

前端与后端打通 ：
- 在HTTP Header中注入X-Trace-Id，串联前端错误与后端日志
- 监控关键链路（如"加入购物车→支付成功"转化率）

五、阶段五：持续优化与团队赋能（长期）

1. 数据驱动优化

建立Review机制 ：
- 每周分析Top10崩溃/性能问题，制定修复计划
- 每月发布《稳定性报告》，同步指标趋势（如ANR率下降30%）
灰度验证 ：
- 通过A/B测试验证监控告警的有效性（如对比开启/关闭降级策略的崩溃率）

2. 团队协作升级

开发规范 ：
- 将监控指标纳入代码审查（如新增页面必须接入性能埋点）
- 设立"稳定性分"（如内存泄漏一次扣2分，优化后加分）
培训体系 ：
- 新人培训：监控工具使用、告警响应流程
- 技术分享：根因分析案例（如"如何通过Systrace定位布局嵌套过深"）

3. 成本与效果平衡

数据采样策略 ：
- 高频监控（如FPS）按10%采样率上报，异常时全量采集
- 日志存储分层（热数据保留7天，冷数据归档至S3）
告警疲劳治理 ：
- 动态关闭无效告警（如连续3天未被处理的低优先级告警）
- 引入告警打分机制（根据处理时长、影响用户数自动升级）

关键风险与应对

数据过载
- 应对：初期仅监控核心指标，逐步扩展维度
跨平台差异
- 应对：封装统一SDK，收敛H5/Native埋点差异
团队抵触
- 应对：通过"告警减少→工时下降"数据证明价值

工具链示例

plaintext 复制代码

数据上报 → [Firebase/Sentry] → 日志清洗 → [Flink] → 存储 → [ES/Prometheus]  
                                ↓  
告警引擎 → [AlertManager] → 通知 → [钉钉/企业微信]  
                                ↓  
分析平台 → [Grafana] + 根因分析 → [Jira自动提单]

通过以上分阶段实施，可在3-6个月内构建覆盖稳定性、性能、用户体验的完整监控体系，逐步实现从"救火式响应"到"预防性治理"的转变。