后端埋点

本文探讨了后端埋点的优劣比较,结合客户端与服务端的结合策略,介绍了Java SDK实例,并列举了服务端埋点在实际业务中的应用。适合理解数据驱动业务增长的开发者和数据分析师。

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后端埋点

背景:客户端埋点 or 服务端埋点

埋点方式选择

埋点方式分为客户端埋点服务端埋点两种。如何选取最合适的埋点方式,确保数据完整、准确、高效上报?

一、客户端埋点与服务端埋点结合

发挥各自优势

客户端埋点适用于用户界面行为的上报,服务端埋点适用于业务操作的上报。

以经典的「电商购买」业务流程为例:

当选择上述 4 个事件的埋点方式时,「打开商品详情页」、「加入购物车」、「提交订单」这 3 个事件均为客户端的用户行为,一般建议使用客户端埋点,因为:

客户端可采集的字段更丰富;

有利于关联用户设备标识与用户行为。

对于「支付成功」这个业务结果事件,一般建议使用服务端埋点,因为:

有利于排除客户端网络环境不稳定造成的数据误差;

如果客户端界面上有多个支付入口,使用服务端埋点可以确保各入口数据完整上报,而客户端埋点容易漏埋。

上述场景将客户端埋点与服务端埋点两种埋点方式相结合,互补各自的优劣势,达到数据的完整、准确、高效上报。

img

客户端埋点与服务端埋点的优劣势

此外,在埋点资源上,客户端埋点需要多个客户端(Android、iOS、PC)开发团队的埋点资源,而使用服务端埋点,则可以节省多个开发团队的沟通成本。

二、服务端埋点适用业务场景

服务端埋点适用于哪些实际场景呢?以下是 2 个实际的业务场景举例:

例如,对于某地产中介公司来说,拨打 400 电话是衡量有效转化的关键业务操作数据。对于拨打 400 电话这个行为,发生的入口比较多,使用服务端埋点,可以确保数据上报的完整性。

通过服务端埋点准确地获取了这个关键业务数据后,即可打通用户的拨打记录与客户端采集的浏览、搜索等数据,实现用户行为数据与业务结果数据的打通。

再如,某工具类 SaaS 公司,需要监测用户每一步的转化率和转化周期,因此需要搭建注册 - 成为有效线索 - 成为商机 - 首次付费成功这样的业务漏斗。有效线索、商机以及付费等业务状态在客户端没有体现,使用服务端埋点,即可使用漏斗完成上述业务监测需求。

以上就是服务端埋点的适用场景介绍和举例。大家在设计埋点方案时,需要结合实际分析需求,选择最合适的埋点方式,保证使用的数据全面、准确,打好数据驱动业务增长的基础。

我们什么样的需求可以用到后端埋点?

三、后端埋点java-sdk
埋点方案

基于市面上已有的开源方案,改造源码。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OGmMTGJp-1611305949058)(https://le3oato71n.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?code=N2RmNGE4MWUxYWFkMGU5MTBhNzE1MmEzZTgxYTY0YzNfbUVMU3JMYWZ3N3ZUYUtWYko0Q1RsWjNuUTJUbUZiVE5fVG9rZW46Ym94Y25kOWgyeUlnS0lUSjFyNkJaR1liZ3VoXzE2MTEzMDQ4NTY6MTYxMTMwODQ1Nl9WNA)]

后端 SDK 功能清单
Consumer类型功能介绍
AsyncConsumer该 Consumer 使用独立的线程进行数据发送,发送数据到NSQ队列
ConsoleConsumer该 Consumer用于将数据输出到 console
SDK使用
Tracker tracker = new Tracker(new ConsoleConsumer(new PrintWriter(System.out)));

// 用户的 Distinct ID
String distinctId = "ABCDEF123456789";

// 用户浏览商品
{
	Map<String, Object> properties = new HashMap<String, Object>();

	// '$time' 属性是系统预置属性,表示事件发生的时间,如果不填入该属性,则默认使用系统当前时间
	properties.put("$time", new Date());
	// '$ip' 属性是系统预置属性,如果服务端中能获取用户 IP 地址,并填入该属性,神策分析会自动根据 IP 地址解析用户的省份、城市信息
	properties.put("$ip", "123.123.123.123");
	// 商品 ID
	properties.put("ProductId", "123456");
	// 商品类别
	properties.put("ProductCatalog", "Laptop Computer");
	// 是否加入收藏夹,Boolean 类型的属性
	properties.put("isAddedToFav", true);

	// 记录用户浏览商品事件
	sa.track(distinctId, true, "ViewProduct", properties);
}

SDK已开发部分

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cZv8KIoV-1611305949059)(/Users/scott/Library/Application Support/typora-user-images/image-20210122164034103.png)]

### Java 后端实现和处理埋点的方法和技术方案 #### 1. 日志埋点的基础概念 日志埋点是指通过程序代码,在特定位置插入记录操作行为的日志,以便后续分析用户行为、系统性能等问题。对于Java后端而言,可以通过多种方式来实现这一目标。 #### 2. 使用过滤器与拦截器进行全局控制 为了不影响现有业务逻辑并能有效收集所需信息,可以利用Servlet中的`Filter`(过滤器) 和 `Interceptor`(拦截器)[^3] 来捕获请求进入应用之前的数据流。这种方式允许开发者在不改变原有功能的前提下增加额外的功能模块,如统计访问次数、计算响应时间等。 ```java @WebFilter(urlPatterns = "/*") public class LogFilter implements Filter { @Override public void doFilter(ServletRequest req, ServletResponse res, FilterChain chain) throws IOException, ServletException { HttpServletRequest request = (HttpServletRequest)req; long startTime = System.currentTimeMillis(); try{ // 继续执行下一个filter或servlet chain.doFilter(req,res); HttpServletResponse response=(HttpServletResponse)res; String uri=request.getRequestURI(); int status=response.getStatus(); log.info("URL : {}, Status Code: {}",uri,status); }finally{ long endTime=System.currentTimeMillis(); logger.debug("Time taken to process the request is {} ms",endTime-startTime ); } } } ``` 此段代码展示了如何创建一个简单的过滤器用于监控HTTP请求的时间消耗情况,并打印出相应的调试信息. #### 3. 结合消息队列提高效率 当面对高并发场景下的大量日志写入需求时,直接同步写文件可能会成为瓶颈所在。因此引入像Apache RocketMQ这样的分布式消息中间件就显得尤为重要了。它不仅支持海量的消息堆积能力,还提供了可靠的传输机制确保每条记录都能被成功送达目的地[^1]. ```xml <dependency> <groupId>org.apache.rocketmq</groupId> <artifactId>rocketmq-client</artifactId> <version>${rocketmq.version}</version> </dependency> ``` 上述Maven依赖配置说明了集成RocketMQ客户端所需的库文件版本号设置方法. #### 4. 利用Session跟踪用户活动轨迹 除了基本的API调用外,还可以考虑基于用户的会话(session)来进行更深入的行为追踪。例如登录状态验证、页面停留时间和点击路径重建等功能都可以依靠存储于服务器端的记忆单元完成。这有助于构建更加精准的服务质量评估体系. 综上所述,针对Java后端开发环境下的埋点解决方案主要包括但不限于以上几个方面;具体实施过程中可根据实际项目特点灵活调整策略组合以达到最佳效果。
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