本文将介绍更聚焦灰度监控的报警配置。
回顾过去3年,前端故障总量并不算太大,但背后的数据反映出经济体前端的安全生产,特别是高可用这个子域,正处于一个相对比较低的水位:
经济体故障监控发现率46.8%,但其中前端故障的监控发现率仅为22.7%,与期望的监控水平相去甚远!
因此我们开始专门起项治理前端质量,主要抓手通过监控报警,进行一段时间也取得了一定成效。
在分析遗漏的几个线上问题,尤其是报警没有报出来的,且较为严重(白屏、跳转故障等),都有以下共同点:
因此在报警已经配置的比较全面的下一阶段,我们更需要聚焦于灰度监控
从保稳定看
从提效看
灰度监控的效果非常明显:
以我们detail详情页为例,接入监控4个月共发布27次,在灰度阶段共发现5个问题,遗漏1个问题但不影响主流程
灰度监控主要从开始灰度到灰度99%阶段保持一定频率的监控发送报告
为什么是发送分析结果报告?
具体步骤可见下图
我们捞取sls日志,分别对api错误,js错误,流量,业务埋点,性能埋点的各项异常数据进行分析,而在灰度阶段新增错误尤为重要,存量错误和总计数据会进行环比、日同比、周同比这类的比较分析
以下进行具体数据拆解
因为api错误的统计标准与我们的实际需求有出入(见下图)我们主要看新增错误、同比环比数据
错误率:主要统计同比环比。为什么不看api成功率?成功率99.5%下降到99%(下降了0.5%)数据非常不明显,失败率0.5%提升到1%(上升100%)很明显,才更能发现问题。比如我们有个detail页接口成功率常年维持在99.5%,有次发布前端bug成功率仅仅掉到99.3%,但影响了1w+用户一天
错误数:(某api新增错误信息)错误数,1~2(每10分钟)是warn级别
影响用户数:(某api新增错误信息)影响用户数,
a.会结合错误数一起看,辅助分析大量错误是否集中在个别用户上,
b.影响用户数权重大于错误数,说明影响面更广
调用量:调用量异常也能反映前端bug,0一般是错误导致无调用,异常高一般是多次调用
案例:2020.12.01 - 异常日志排查到订单结果轮询的 bug
观察日志时发现有个接口突然调用量相对平日大涨,排查日志发现有同一个用户一直重复请求同一个接口,猜测可能是轮询逻辑有问题,通过排查代码发现一个取数逻辑有误引起的 bug
错误率:同比/环比的大幅度提升,需要着重关注
案例:2020.07.29 - 珍品 detail灰度中,监控发现报错率激增到10%,报错数激增到 5.6w,
错误数:(新增错误信息)错误数,1~2(每10分钟)是warn级别
影响用户数:(新增错误信息)影响错误数,
a. 会结合错误数一起看,辅助分析大量错误是否集中在个别用户上,
b. 影响用户数权重大于错误数,说明影响面更广
案例:2020.11.26 发布珍品详情页,在灰度25%时,发现
报错原因:部分拍品url上的spm存在数组引起split 方法不存在。
主要看pv和uv,但需要排除大促活动、手淘大量引流等非常规因素对同比环比数据带来的影响,需要同时结合日同比、周同比、环比的各项数据都有大量偏离了才会判为异常(具体见后面的杂音处理)
用于业务自定义的埋点,方便做含有业务属性的统计
前端在各个环节加上埋点上报,然后做数据统计,性能的变化建议多点时间观察
(这里给的图是每日的趋势图,只为举例说明,灰度阶段是看灰度时间段和灰度前的数据,整个周期最好2天以上)
(从下图趋势看,detail页12.24的发布导致前端性能变差,需要查下原因)
性能监控以及分析有个更详细文档,后面会出
(不过一般来说发布都会人为避免以下情景)
问题 | 举例描述 | 措施 |
---|---|---|
业务在不同时段波动不一致 | 在凌晨量级小时剧烈波动、在白天量级大时较稳定的现象 | 自动动态调整阈值,避免误报 |
业务的冲高回落现象 | 拍卖接近固定时间点结拍时的大量出价,整点客户端push、商家活动带来的1h内冲高回落 | 若是回落到基线附近,则不报 |
业务的定时下跌现象 | 业务在固定时间点附近会出现骤跌,如01:00~07:00 | 设置不报时间点 |
大促现象 | 业务在每年双十一、双十二、红包期间数据和日常不一致 | 特定日子的数据波动实时监测,自动路由到大促模型 |
错误码监控中自动过滤短暂抖动 | 在错误码监控中,错误码经常会出现短暂的抖动后恢复到正常水位 | 需支持过滤历史相似的冲高抖动立即恢复现象,专注于对过高冲高、错误持续未恢复的情况进行告警 |
长连接,统计到的taobao站外的接口数据,通常我们通过like('m.taobao.com/%')直接筛选出域内数据
a.与客户端交互的日志数据,webview框架数据等
b.业务含义的报错,如下图举例Uncaught TypeError: Cannot read property '0' of undefined。存量的报错是因为用户手势滑动操作头图区域导致的报错
c.长连接、websocket、后端接口等引发的错误
abc三类,见下图举例
d.黄牛、机器人问题
一般加上影响用户数就可规避大部分,如下图中实例:js错误率很高的时候,影响人数其实只有1个
剔除无效数据,是个需要一定时间打磨的过程
这是最好的排除无效数据的方法,但也需要进行梳理、以及手工埋点
前端质量中,灰度监控,在保稳定和提效 多方位,都有明显效果,非常推荐!
同时也是需要业务前端开发和测试,甚至也会涉及到后端开发,共同齐心积极配合。
除了灰度监控,我们还有监控报警、线上巡检、性能分析,多个前端质量方案,全方位保障。
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文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/8Xpih14D6mglS2WiTtt73A
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