UC瀏覽器客戶端的數據監控及應用
蘆炎：在UC工作多年一直專注瀏覽器開發的方向，曾經開發過多個操作系統平臺的UC瀏覽器，目前在瀏覽器內核團隊、負責性能專項相關工作。
本議題重點介紹 UC瀏覽器客戶端數據采集、數據監控數據的維度及示例、以及實戰中通過監控數據發現、挖掘、解決問題的經驗。以下來分享精彩內容。
瀏覽器數據監控
數據監控：通過數據的采集形成一定的報表，數據的采集有很多的渠道和方式，通過日志，通過一些統計數據，通過特殊通道匯總起來形成元數據。采集的數據形成核心指標報表、原始報表，把這些數據進行進一步的監控數據異常分析、比對分析、自動化分析等，幫助我們進行更多的工作。
圖1
如圖1，瀏覽器客戶端中會有很多維度的數據監控作為日常工作的內容，圖中列舉了一部分核心的內容。
性能指標監控
瀏覽器頁面訪問性能指標監控的就是性能。
性能監控數據可以做什么：了解、發現問題—通過核心指標監控，及時發現數據的異常；
分析、挖掘問題—通過更細化維度的組合監控，進一步分析問題原因；
定位，解決問題—通過全面數據指標監控，直接定位到原因；
三者層級遞進。
圖2
圖2所示接入點維度的核心性能指標監控， 有一個核心性能指標，每天生成報表。這是按照手機網絡接入點的維度來進行性能上的一些監控，主要監控各個發布的版本性能的一些變化，保證最新版本不差于之前版本的數據。
圖3新版本發布發現性能數據問題
圖3是某一個二級接入點下面的一個指標，通過報表顯示出最新版本數據出現了問題，發現了問題之后，怎么辦呢？我們可能知道這個問題是影響性能的原因之一，但不敢確定是不是全部。如果沒有更體系化的、更有力度的，多維度的監控數據做支持，那就解決不了這個事情。
圖4
圖4例舉了幾個比較通用的維度的數據，紅色標識為有問題的維度，直接定位到問題處，可以解釋大數據中出現的問題。
圖5
圖5中報表問題直接定位了緩存命中率問題——圖片緩存命中率下降，在大的緩存命中率的之下，還有進一步的分解，各種頁面資源的緩存命中率。通過這樣幾個維度幾個層次的數據監控，最后可以定位到這樣的問題，再結合新進版本一些修改的點，一些優化的點，一些新功能開發的點，就非常容易定位到是哪一個代碼提交導致的這個問題。
很多維度都在做線上的監控，每天有很多的報表出來，有些是人工分析，有些是自動化分析的結果。圖6是瀏覽器核心性能監控的內容，各種各樣的原因導致聯網錯誤而產生的錯誤碼，不知原因的白屏率，還有頁面流量。
圖7
圖8
圖7左側說的是國際版白屏率的波動，我們發現，線上的多個版本，不同的國家，同時在一天出現了白屏率好轉的一個效果，我們可以確認這就和瀏覽器APP沒有任何關系，但是我們要弄清楚是什么問題。右側我們發現，在那一天，其它域名維度的數據沒有什么變化，只有google本地站的數據有明顯的下降，至少我們定位到google在做一些動作或者優化。圖8所示，通過本地化的一些測試，左面圖是google原來的樣子，在那個時間段后再次搜索就會出現中間圖片的樣子，右圖上google對改進作的解釋。
圖9為S、B搜索作對比監控的報表，監控的是搜索結果的頁面展現的速度。S搜索通過自己的前端，數據采集，能夠獲取到很詳盡的性能搜索，但是對方性能是不知道的。B搜索也是一樣，所以作對比分析。
圖10
圖10為天貓問題監控報表，藍色曲線有非常大的異常，再把錯誤碼進行全面的細化，會更直接的定位到具體是哪一個錯誤碼維度偏高了，進行進一步分析。
其它維度監控
圖11為用戶意見反饋監控，用戶通過專門的瀏覽器用于意見反饋入口，來反饋使用過程中遇到的問題，我們會把這些問題進行分類，通過分類我們可以看到對某一個關鍵字下面會有一定數據監控的曲線圖來反映問題，
圖11
數據監控的發展
大數據的數據監控——數據分析——大數據挖掘。
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