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。这些问题并非不能克服，让我们来一起看看如何去监控并定位线上的问题即前端监控问题。这是搭建前端监控系统的开头篇章，主要是先从搭建环境开始，跟着webfunny前端监控的步骤一步步来操作，前端工程师们也能搭建出一个属于自己的前端监控系统。webfunny能够轻松完成打点业务需求。webfunny还对埋点数据进行了漏斗分析，清晰查看两个埋点的留存率。靠谱的前端监控和页面性能监控平台
三、性能指标FP(FirstPaint)：绘制时间，包括了任何用户自定义的背景绘制，它是首先将像素绘制到屏幕的时刻。FCP(FirstContentPaint)：内容绘制。浏览器将个DOM渲染到屏幕的时间，可能是文本、图像、SVG等。这其实就是白屏时间FMP(FirstMeaningfulPaint)：有意义绘制。页面有意义的内容渲染的时间LCP(LargestContentfulPaint)。比较大内容渲染。在viewport中比较大的页面元素加载的时间。DCL(DomContentLoaded)：DOM加载完成。当HTML文档被完全加载和解析完成之后，DOMContentLoaded事件被触发。无需等待样式表，图像和子框架的完成加载。L(onload)：当依赖的资源全部加载完毕之后才会触发。TTI(TimetoInteractive)：可交互时间。用于标记应用已进行视觉渲染并能可靠响应用户输入的时间点。FID(FirstInputDelay)：输入延迟。用户和页面交互(单击链接、点击按钮等)到页面响应交互的时间。靠谱的前端监控和前端异常监控方案webfunny前端监控系统可实时展示数据，项目运行状态和健康状态尽收眼底。
前端监控系统搭建第一步之购买阿里云服务器（本地部署类似）对于之前没有搞过服务器的前端来说，折腾一个能运行的服务器，还真是费了不少周折。服务器类型：入门级（共享）2vCPU、4GB内存、带宽2M（个人建议2vCpu、2GB内存足矣）安装运行环境：系统：Ubuntu1664位硬盘40G（默认）安装nvm安装使用教程,运行前端项目可能会需要切换node版本，建议提前安装。安装PM2安装使用教程,运行node服务应该都知道这个，它是个node服务进程管理器。安装JDK(Java运行环境)，安装tomcat,并配置环境变量，这个网上教程一大堆。安装Jenkins安装教程，下载Jenkins的war包，在tomcat下运行，搭建自动化部署系统。工欲善其事必先利其器，因为会频繁的发布版本，所以这个建议先安装好。安装Mysql数据库安装教程，存储数据日志，用于以后的分析。安装Nginx安装教程，nginx服务器用来做转发，反向代理，以及跨域处理等等。
搭建前端监控系统（三）静态资源加载监控篇如何监控前端静态资源加载情况：2、利用方法，获取到所有加载成功的资源列表，在onload事件中遍历出所有页面资源整合部分，利用排除法，到所有整合部分中过滤掉成功的资源列表，即为加载失败的资源。此方法看似合理，也确实能够排查出加载失败的静态资源，但是检查的时机很难掌握，另外如果遇到异步加载的js也就歇菜了；3、添加一个Listener（error）来捕获前端的异常，也是我正在使用的方法，比较靠谱。但是这个方法会监控到很多的error,所以我们要从中筛选出静态资源加载报错的error。webfunny前端埋点系统具备纯私有化部署，自主掌控数据安全性、个性化、私密性。
前端程序员如何明确定位、排查前端生产问题？六、记录用户的页面截图即使你记录下所有的行为，但是你依然需要看到页面的样子，才能够分析出问题所在，那么我们在webfunny前端监控系统上，依然可以通过js截图来看看用户设备上的样子。七、分析用户的场外信息当用户所有的行为都被我们掌握之后，就能够复现出用户的行为，甚至能够复现出用户的问题，也许还需要一些场外信息才能明确定位问题，比如，用户的机型，地理位置，系统版本，当时的网络环境（这个不准确，我是依据用户当时加载页面的时间来判断，只能作为参考依据），前端问题产生的原因五花八门，只有把日志做全了，才能够明确的定位和解决问题。webfunny前端监控系统，可实现精细化分析每个报错问题，支持sourceMap源码定位。靠谱的前端监控和前端异常监控方案
webfunny前端一体化埋点系统，支持多场景搭建分析，更全的支持业务的多角度分析。靠谱的前端监控和页面性能监控平台
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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