捕获页面中全局Javascript异常

UniApp全局异常监控与日志分析最佳实践 本文详细阐述了UniApp应用实现全局异常监控与日志分析的最佳实践。通过集成uni-app-error-handler插件、配置Vue全局错误处理器以及封装统一网络请求拦截,构建了从JavaScript运行时到网络层的全方位错误捕获体系。文章还深入探讨了日志字段设计、分级上报策略及生产环境优化方案,旨在帮助开发者快速定位问题,提升应用稳定性与用户体验。 阅读详情

捕获页面中全局Javascript异常  6°

一个流量巨大的前端页面面临的浏览器环境是非常复杂的,尤其是移动端页面(Android的碎片化所致)。面对如此多样的浏览器环境,常规的测试是无法完全覆盖的,我们需要一种页面脚本异常监控机制作为补充,保证能够发现前端页面脚本异常的原因。有很多种情况会导致Javascript抛出异常,包括网络失效、语法错误、运行时错误等。 我们希望在页面上有异常发生时,能够获得脚本错误的基本信息、文件url、行号 。接下来我们探讨几种实现方式。

1 使用window.onError

浏览器提供了全局的onError函数,我们可以使用它搜集页面上的错误

windowonerror = function(message, source, lineno, colno, error) { ... }

其中mesage为异常基本信息,source为发生异常Javascript文件url,lineno为发生错误的行号,我们可以通过error.stack获取异常的堆栈信息。下面是chrome中通过window.onError捕获的错误例子:

message: Uncaught ReferenceError: test is not defined
source:  http://test.com/release/attach.js
lineno:  16144
colno:   6
error:   ReferenceError: test is not defined
            at http://test.com/release/attach.js:16144:6
            at HTMLDocument.<anonymous> (http://test.com/release/vendor.js:654:71)

这种方式看似完美,其实有一个致命的问题。有些浏览器为了安全方面的考虑,对于不同域的Javascript文件,通过window.onError无法获取有效的错误信息。比如firefox的错误消息只有Script error,而且无法获得确切的行号,更没有错误堆栈信息:

message: Script error.
source:  "http://test.com/release/attach.js
lineno:  0
colno:   0
error:   null

为了使得浏览器针对window.onError的跨域保护失效, 我们可以在静态资源服务器或者CDN的HTTP头中加上如下允许跨域提示:

Access-Control-Allow-Origin: *

并在引用Javascript脚本是加上crossorigin属性:

<script crossorigin src=""></script>

完成上述两步后,我们就可以方便的使用window.onError进行全局异常捕获,并获取丰富的异常信息了。但是有时对于第三方的CDN,我们无法添加跨域相关的头信息,下面我们就讨论针这种情况的全局Javascript异常捕获方法。

2 使用AST为所有函数加上try catch

上文中提到了使用window.onError进行浏览器全局异常捕获,但是当我们无法添加跨域相关头信息时,window.onError就失效了。针对这种情况,我们可以对每一个函数添加try catch来捕获函数内的异常,但是一个大型项目的函数太多,对每一个函数都手动添加try catch无疑是一个巨大的工作量。本文我们借助AST(抽象语法树)技术,对源文件进行预处理,对每个函数自动的添加try catch。

语法树是对源代码最精确的表示,通过遍历和操作语法树,我们能够精确的控制源代码。生成JavaScript的AST是一件非常复杂的工作,本文暂时不打算涉及,好在UglifyJS已经有了完整的实现。

比如如下代码:

<script crossorigin src=""></script>

可以用语法树表示:

a ast demo

通过使用Uglify提供的操作AST(抽象语法树)的API,我们可以对每个函数添加try catch代码块,并在catch中捕获该函数的一切异常,下面是我的实现(请参考我的github:try-catch-global.js):

var fs = require('fs');
	var _ = require('lodash');
	var UglifyJS = require('uglify-js');

	var isASTFunctionNode = function (node) {
	    return node instanceof UglifyJS.AST_Defun || node instanceof UglifyJS.AST_Function;
	}

	var globalFuncTryCatch = function (inputCode, errorHandler) {
	    if(!_.isFunction(errorHandler)){
	        throw 'errorHandler should be a valid function';
	    }
	    var errorHandlerSource = errorHandler.toString();
	    var errorHandlerAST = UglifyJS.parse('(' + errorHandlerSource + ')(error);');
	    var tryCatchAST = UglifyJS.parse('try{}catch(error){}');
	    var inputAST = UglifyJS.parse(inputCode);
	    var topFuncScope = [];

	    //将错误处理函数包裹进入catch中
	    tryCatchAST.body[0].bcatch.body[0] = errorHandlerAST;

	    //搜集所有函数
	    var walker = new UglifyJS.TreeWalker(function (node) {
	        if (isASTFunctionNode(node)) {
	            topFuncScope.push(node);
	        }
	    });
	    inputAST.walk(walker);

	    //对函数进行变换, 添加try catch语句
	    var transfer = new UglifyJS.TreeTransformer(null,
	        function (node) {
	            if (isASTFunctionNode(node) && _.includes(topFuncScope, node)) {
	                //函数内部代码搜集
	                var stream = UglifyJS.OutputStream();
	                for (var i = 0; i < node.body.length; i++) {
	                    node.body[i].print(stream)
	                }
	                var innerFuncCode = stream.toString();

	                //清除try catch中定义的多余语句
	                tryCatchAST.body[0].body.splice(0, tryCatchAST.body[0].body.length);

	                //用try catch包裹函数代码
	                var innerTyrCatchNode = UglifyJS.parse(innerFuncCode, {toplevel: tryCatchAST.body[0]});

	                //获取函数壳
	                node.body.splice(0, node.body.length);

	                //生成有try catch的函数
	                return UglifyJS.parse(innerTyrCatchNode.print_to_string(), {toplevel: node});
	            }
	        });
	    inputAST.transform(transfer);
	    var outputCode = inputAST.print_to_string({beautify: true});
	    return outputCode;
	}

	module.exports.globalFuncTryCatch = globalFuncTryCatch;



借助于globalFuncTryCatch,我们对每个函数进行自动化地添加try catch语句,并使用自定义的错误处理函数:

globalFuncTryCatch(inputCode, function (error) {
   //此处是异常处理代码,可以上报并记录日志
   console.log(error);
});


通过将globalFuncTryCatch功能集成到构建工具中,我们就可以对目标Javascript文件进行try catch处理。

综上所述:

当静态资源服务器可以添加Access-Control-Allow-Origin: * 时,我们可以直接使用window.onError进行全局异常捕获;当静态资源服务器不受控制,window.onError失效,我们可以借助AST技术,自动化地对全部目标Javascript函数添加try catch来捕获所有异常。


参考文档

https://blog.sentry.io/2016/01/04/client-javascript-reporting-window-onerror.html

http://lisperator.net/uglifyjs/

https://developer.mozilla.org/en/docs/Web/API/GlobalEventHandlers/onerror

http://rapheal.sinaapp.com/2014/11/06/javascript-error-monitor/

http://resources.jointjs.com/demos/javascript-ast

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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node-blog优雅降级体验:自定义404页面与全局错误处理设计

node-blog 是一个基于 Koa2 与 MongoDB 的博客系统项目,它的优雅之处不仅在于文章、评论等功能设计,更体现在"出错时"的体验打磨上。本文将带你拆解 node-blog 的自定义404页面与全局错误处理设计,看一个简单的博客项目如何通过中间件机制,实现稳定且友好的优雅降级,这也是每个 Node.js 新手值得学习的实战范例。 ## 为什么博客需要404页面与全局错误处理? 一

gitblog_00236的博客 886
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huana欢
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