【前言】前端异常：用户在使用Web应用时未能达到自己或系统规划的预期，给客户带来较差的体验，影响用户的满意度。一款研发产品上线后，如何把控产品质量，做好监控收尾，决定着产品的寿命和未来的走向，目前后端有比较成熟的监控方案，如应用日志收集方案graylog,elk等。前端却很少有监控类型的系统，接下来梳理一下自己总结的前端监控方案，方便我们快速定位到问题（甩锅）。
前端监控按类型照大致分为行为监控、异常监控、性能监控
行为监控：统计用户的pv/uv，使用率，跳出率，访问量，页面操作行为等，前端行为一般用埋点来实现，目前较为成熟的产品有百度统计，google analytics
2. 异常监控:
@异常分类：
1.前端错误的分类：及时运行错误（代码错误）
逻辑判断引发的报错
数据引用引发的报错
var ts = typescript;
语法错误引发的报错
console.log ('hi';
]范围越界错误
new Array(-1)
// Uncaught URIError: URI malformed
decodeURI('%dfd')
2.资源加载错误
文件404
文件403
文件跨域访问不到
@错误捕捉：
及时运行错误（代码错误）
全局方法：window.onerror
a、全局捕获
通过全局的接口，将捕获代码集中写在一个地方，可以利用的接口有：
window.addEventListener(‘error’) / window.addEventListener(“unhandledrejection”) / document.addEventListener(‘click’) 等
框架级别的全局监听，例如aixos中使用interceptor进行拦截，vue、react都有自己的错误采集接口
通过对全局函数进行封装包裹，实现在在调用该函数时自动捕获异常
对实例方法重写（Patch），在原有功能基础上包裹一层，例如对console.error进行重写，在使用方法不变的情况下也可以异常捕获
局部方法：try catch
b、单点捕获
在业务代码中对单个代码块进行包裹，或在逻辑流程中打点，实现有针对性的异常捕获：
try…catch
专门写一个函数来收集异常信息，在异常发生时，调用该函数
专门写一个函数来包裹其他函数，得到一个新函数，该新函数运行结果和原函数一模一样，只是在发生异常时可以捕获异常
两者配合使用
资源加载错误
a）object.onerror
b）performance.getEntries() 拿到所有已经加载的资源，在onload事件中遍历出所有页面资源集合（css/image/js/font等）, 利用排除法，拿到所有的js,htrml.css,img等文件
c） Error事件捕获
针对特殊情况，跨域js处理方案
方案一：（设置domain）
将js内联到HTML中
将js文件与HTML放在同域下
方案二：（设置允许跨域，需要后端配合）
为页面上script标签添加crossorigin属性
被引入脚本所在服务端响应头中，增加Access-Control-Allow-Origin 来支持跨域资源共享
捕获资源不存在问题
错误上报
上报错误的基本原理：
一般而言，监控系统大致可以分为四个阶段：日志采集、日志存储、统计与分析、报告和警告。
收集阶段：收集异常日志，先在本地做一定的处理，采取一定的方案上报到服务器。
存储阶段：后端接收前端上报的异常日志，经过一定处理，按照一定的存储方案存储。
分析阶段：分为机器自动分析和人工分析。机器自动分析，通过预设的条件和算法，对存储的日志信息进行统计和筛选，发现问题，触发报警。人工分析，通过提供一个可视化的数据面板，让系统用户可以看到具体的日志数据，根据信息，发现异常问题根源。
报警阶段：分为告警和预警。告警按照一定的级别自动报警，通过设定的渠道，按照一定的触发规则进行。预警则在异常发生前，提前预判，给出警告。
利用image对象特殊属性实现快速上报
利用image对象上报错误
采用Ajax通信的上报方式
采集内容
a. 用户信息
出现异常时该用户的信息，例如该用户在当前时刻的状态、权限等，以及需要区分用户可多终端登录时，异常对应的是哪一个终端。
b. 行为信息
用户进行什么操作时产生了异常：所在的界面路径；执行了什么操作；操作时使用了哪些数据；当时的API吐了什么数据给客户端；如果是提交操作，提交了什么数据；上一个路径；上一个行为日志记录ID等。
c. 异常信息
产生异常的代码信息：用户操作的DOM元素节点；异常级别；异常类型；异常描述；代码stack信息等。
d. 环境信息
网络环境；设备型号和标识码；操作系统版本；客户端版本；API接口版本等。
异常级别
一般而言，我们会将收集信息的级别分为info，warn，error等，并在此基础上进行扩展。
info ：异常发生对用户无影响,优先级不高
warn：警告异常，优先级居中（如大规模的ip地址访问）
eror ：影响用户使用，优先级最高
存储日志
我们前面提到，我们并不单单采集异常本身日志，而且还会采集与异常相关的用户行为日志。单纯一条异常日志并不能帮助我们快速定位问题根源，找到解决方案。但如果要收集用户的行为日志，又要采取一定的技巧，而不能用户每一个操作后，就立即将该行为日志传到服务器，对于具有大量用户同时在线的应用，如果用户一操作就立即上传日志，无异于对日志服务器进行DDOS攻击。因此，我们先将这些日志存储在用户客户端本地，达到一定条件之后，再同时打包上传一组日志。
那么，如何进行前端日志存储呢？我们不可能直接将这些日志用一个变量保存起来，这样会挤爆内存，而且一旦用户进行刷新操作，这些日志就丢失了，因此，我们自然而然想到前端数据持久化方案。
综合之后，IndexedDB是最好的选择，它具有容量大、异步的优势，异步的特性保证它不会对界面的渲染产生阻塞。而且IndexedDB是分库的，每个库又分store，还能按照索引进行查询，具有完整的数据库管理思维，
接下来，我们究竟应该怎么合理使用IndexedDB，保证我们前端存储的合理性呢？
上图展示了前端存储日志的流程和数据库布局。当一个事件、变动、异常被捕获之后，形成一条初始日志，被立即放入暂存区（indexedDB的一个store），之后主程序就结束了收集过程，后续的事只在webworker中发生。在一个webworker中，一个循环任务不断从暂存区中取出日志，对日志进行分类，将分类结果存储到索引区中，并对日志记录的信息进行丰富，将最终将会上报到服务端的日志记录转存到归档区。而当一条日志在归档区中存在的时间超过一定天数之后，它就已经没有价值了，但是为了防止特殊情况，它被转存到回收区，再经历一段时间后，就会被从回收区中清除。
即时上报（error类型的）
收集到日志后，立即触发上报函数。仅用于A类异常。而且由于受到网络不确定因素影响，A类日志上报需要有一个确认机制，只有确认服务端已经成功接收到该上报信息之后，才算完成。否则需要有一个循环机制，确保上报成功。
批量上报（全部类型）
将收集到的日志存储在本地，当收集到一定数量之后再打包一次性上报，或者按照一定的频率（时间间隔）打包上传。这相当于把多次合并为一次上报，以降低对服务器的压力。
区块上报（全部类型）
将一次异常的场景打包为一个区块后进行上报。它和批量上报不同，批量上报保证了日志的完整性，全面性，但会有无用信息。而区块上报则是针对异常本身的，确保单个异常相关的日志被全部上报。
用户主动提交（全部类型）
增加用户参与度，排除未发现的异常发现
压缩上报数据
3. 性能监控
主要是利用perfomance对象判断页面时长，或者采用ajax拦截，获取请求时长，本文不再赘述
本文主要是对前端异常监控的整体框架进行了研究，没有涉及到具体的技术实现，涉及到的是一些前端知识点，可以依据此做一个基础版本，然后再更新迭代
分享小结：对于异步的错误信息，try catch无法捕获到，需要进行封装捕获方法，本文不再赘述
