前端埋点，为啥上线后服务器直接爆了？

Hello，前端埋点大家好
，为啥务器我是上线 Sunday
。

说起埋点很多同学肯定是后服不陌生的
，面试的直接时候经常会聊到，实际项目中更是前端埋点“标配”。

但是为啥务器，有些同学为项目添加了埋点之后，上线上线第一天，后服服务器就直接被挤爆了。直接 。源码库前端埋点  。为啥务器 。上线。后服 。直接这是为什么呢 ？

典型的错误场景

让咱们先来看几个埋点的典型错误场景

1. 全量直传

很多同学写埋点的时候 ，最直观的想法就是：用户点一下按钮 ，我就发一次请求。

于是代码就长这样 ：

复制button.addEventListener("click", () => { fetch("/track", { method: "POST", body: JSON.stringify({ event: "button_click", time: Date.now() }), }); });

看起来挺合理的，高防服务器对吧
？点一下就上报一下呀，没毛病 。

但你有没有想过
：当 1 万个用户同时点按钮会发生什么 ？

1 万次点击 === 1 万个请求，直接打到后端接口。如果有大型的活动 ，那么活动一上线，可能瞬间涌来几十万请求
。后端在没有做好充足准备的情况下，就可能会被直接 “冲死” 了。

2. 没有采样逻辑

有的同学觉得
：“埋点嘛，多多益善，反正数据越全越好。”（这样想的源码下载同学可不少）

于是页面里几乎所有的动作都打点 ：

用户点击按钮 → 埋点用户滚动页面 → 埋点用户划过一个元素 → 也埋点

结果就是 ：用户在一个页面里随便滑动几下 ，前端 SDK 就疯狂地往后端塞数据。

PS：这里给大家说一个同学遇到过的真实情况

某位同事，直接在一个列表滚动事件里写了埋点。既：用户每滚动 1px 就发一次请求。结果一批用户刚进入页面，后端就已经被几万条无效数据给搞懵了 。

所以说：埋点不是“越多越好”
，而是要 有所取舍。否则，亿华云你想要的洞察没拿到，反而先收获了一堆垃圾数据。

3. 没有合并上报

很多同学在写埋点的时候，完全没考虑“合并上报” 的情况，于是每次事件触发就立刻单独发一个请求。

比如
：

复制tracker.track("page_view"); tracker.track("button_click"); tracker.track("api_success");

那么这样就会导致出现 “天量” 的请求
。

所以说，在上报的时候，要根据 “埋点策略” 进行  批量合并。按照 不同的模板下载优先级划分 实时上报 和 统一上报 的方案 。

设计终极解决方案

如果咱们想要好好的完成埋点功能，既能拿到有效数据，又不会把服务器 “打崩”。那么就需要对整个埋点方案进行设计了。

先建立一份事件白名单表（事件名、层级、采样率 、是否实时 、字段 schema、去重规则 、负责人），非白名单事件不进行上报 。香港云服务器

图片

然后制定 采样策略
，目的以 能看清趋势与差异 位标准。

比如
：

固定采样：滚动 10% ，曝光 30%，点击 50%（可按业务调参）分流采样：userId % 10 < 1 → 10% 样本动态采样：活动高峰服务端下发更高采样，平峰自动降采样分层采样：Core=100%，Important=30%~100%，General=5%~20%

然后根据数据的优先级，采用 实时 + 统一上报 的结合方式

实时上报：Core 事件（下单/支付/注册/登录） ，用于风控/实时看板统一上报
：Important 事件 ，批量触发（条数阈值或时间阈值）离线上报(可选的)：General 事件，集中批量，延迟可以更宽松一些

因为篇幅有限
，所以咱们今天就先说这些。

总结来说
：埋点得有策略 。不能所有的埋点数据都直接实时上报。大家在实际埋点的方案中 ，也可以使用一些第三方的库或者平台，比如：sentry、神策、GrowingIO 等等的。