前端监控:让你的网站问题无处遁形

前端监控:让你的网站问题无处遁形

毒舌时刻

前端监控?这不是后端的事吗?

"我的代码没问题,不需要监控"——结果用户反馈网站崩溃,自己却一无所知,
"我有日志,还需要什么监控"——结果日志太多,根本找不到问题,
"监控太复杂了,我没时间做"——结果问题频发,用户流失。

醒醒吧,前端监控是前端开发的重要组成部分,不是可有可无的!

为什么你需要这个?

  • 问题发现:及时发现和定位前端问题
  • 性能优化:了解网站性能瓶颈
  • 用户体验:了解用户真实使用情况
  • 数据驱动:基于数据做出决策

反面教材

// 反面教材:没有任何监控 function App() { return ( <div> <h1>我的网站</h1> {/* 没有任何错误处理和监控 */} <button onClick={() => { // 可能会出错的代码 const data = fetchData(); processData(data); }}>点击我</button> </div> ); } // 反面教材:简单的console.log function fetchData() { try { const data = // 从API获取数据 return data; } catch (error) { console.log('Error:', error); // 只在控制台打印,没有持久化 return null; } } 

正确的做法

// 正确的做法:使用专业的监控工具 // 安装依赖:npm install @sentry/react @sentry/tracing // index.js import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom/client'; import App from './App'; import * as Sentry from '@sentry/react'; import { BrowserTracing } from '@sentry/tracing'; // 初始化Sentry Sentry.init({ dsn: 'YOUR_SENTRY_DSN', integrations: [new BrowserTracing()], tracesSampleRate: 1.0, // 环境信息 environment: process.env.NODE_ENV, // 发布版本 release: '[email protected]' }); ReactDOM.createRoot(document.getElementById('root')).render( <React.StrictMode> <App /> </React.StrictMode> ); // 正确的做法:错误边界 import React from 'react'; import * as Sentry from '@sentry/react'; class ErrorBoundary extends React.Component { constructor(props) { super(props); this.state = { hasError: false }; } static getDerivedStateFromError(error) { // 更新状态,下次渲染时显示降级UI return { hasError: true }; } componentDidCatch(error, errorInfo) { // 捕获错误并发送到Sentry Sentry.captureException(error, { extra: errorInfo }); } render() { if (this.state.hasError) { // 降级UI return <h1>Something went wrong.</h1>; } return this.props.children; } } // 正确的做法:性能监控 import { usePerformanceObserver } from 'web-vitals'; function PerformanceMonitor() { usePerformanceObserver(({ entries }) => { entries.forEach((entry) => { // 发送性能数据到监控服务 if (entry.name === 'first-contentful-paint') { Sentry.captureMessage('FCP', { level: 'info', extra: { value: entry.startTime } }); } if (entry.name === 'largest-contentful-paint') { Sentry.captureMessage('LCP', { level: 'info', extra: { value: entry.startTime } }); } }); }); return null; } // 正确的做法:用户行为监控 function trackUserAction(action, data) { // 发送用户行为数据到监控服务 Sentry.captureMessage(action, { level: 'info', extra: data }); } // 正确的做法:网络请求监控 function fetchWithMonitoring(url, options = {}) { const start = performance.now(); return fetch(url, options) .then(response => { const end = performance.now(); const duration = end - start; // 发送网络请求数据到监控服务 Sentry.captureMessage('Network Request', { level: 'info', extra: { url, status: response.status, duration } }); return response; }) .catch(error => { // 捕获网络请求错误 Sentry.captureException(error, { extra: { url } }); throw error; }); } // 正确的做法:在组件中使用 function App() { return ( <ErrorBoundary> <PerformanceMonitor /> <div> <h1>我的网站</h1> <button onClick={() => { trackUserAction('Button Click', { button: 'submit' }); fetchWithMonitoring('https://api.example.com/data') .then(res => res.json()) .then(data => processData(data)) .catch(error => { console.error('Error:', error); }); }} > 点击我 </button> </div> </ErrorBoundary> ); } 

毒舌点评

看看,这才叫前端监控!不是简单地console.log,而是使用专业的监控工具,从错误监控、性能监控、用户行为监控等多个方面入手。

记住,前端监控不是为了发现错误,而是为了预防错误。通过监控数据,你可以了解用户的真实使用情况,发现潜在的问题,从而不断优化你的网站。

所以,别再觉得监控不重要了,它是你网站质量的保障!

总结

  • 错误监控:使用Sentry等工具捕获和分析错误
  • 性能监控:监控Core Web Vitals等性能指标
  • 用户行为:跟踪用户点击、页面浏览等行为
  • 网络监控:监控API请求的响应时间和成功率
  • 错误边界:使用React错误边界捕获组件错误
  • 日志聚合:集中管理和分析日志
  • 告警机制:设置阈值,当出现问题时及时告警
  • 数据可视化:通过图表直观展示监控数据

前端监控,让你的网站问题无处遁形!

Read more

TWIST2——全身VR遥操控制:采集人形全身数据后,可训练视觉base的自主策略(基于视觉观测预测全身关节位置)

TWIST2——全身VR遥操控制:采集人形全身数据后,可训练视觉base的自主策略(基于视觉观测预测全身关节位置)

前言 我司内部在让机器人做一些行走-操作任务时,不可避免的需要全身遥操机器人采集一些任务数据,而对于全身摇操控制,目前看起来效果比较好的,并不多 * 之前有个CLONE(之前本博客内也解读过),但他们尚未完全开源 * 于此,便关注到了本文要解读的TWIST2,其核心创新是:无动捕下的全身控制 PS,如果你也在做loco-mani相关的工作,欢迎私我你的一两句简介,邀你加入『七月:人形loco-mani(行走-操作)』交流群 第一部分 TWIST2:可扩展、可移植且全面的人形数据采集系统 1.1 引言与相关工作 1.1.1 引言 如TWIST2原论文所说,现有的人形机器人远程操作系统主要分为三大类: 全身控制,直接跟踪人体姿态,包括手臂、躯干和腿部在内的所有关节以统一方式进行控制(如 HumanPlus [12],TWIST [1] ———— TWIST的介绍详见此文《TWIST——基于动捕的全身遥操模仿学习:教师策略RL训练,学生策略结合RL和BC联合优化(可训练搬箱子)》 部分全身控制,

Ubuntu搭建PX4无人机仿真环境(5) —— 仿真环境搭建(以Ubuntu 22.04,ROS2 Humble,Micro XRCE-DDS Agent为例)

Ubuntu搭建PX4无人机仿真环境(5) —— 仿真环境搭建(以Ubuntu 22.04,ROS2 Humble,Micro XRCE-DDS Agent为例)

目录 * 前言 * 1. 准备 * 1.1 下载 PX4 源码 * 方式一: * 方式二: * 1.2 安装仿真依赖 * 1.3 安装 Gazebo * 2. 安装 Micro XRCE-DDS Agent * 3. 编译 PX4 * 4. 通信测试 * 5. 官方 offboard 程序 * 6. offboard 测试 * 参考 前言 本教程基于 ROS2 ,在搭建之前,需要把 ROS2、QGC 等基础环境安装配置完成。但是这块的资料相比较于 ROS1 下的少很多,不利于快速上手和后期开发,小白慎选! 小白必看:

基于Matlab/Simulink平台的FPGA开发

基于Matlab/Simulink平台的FPGA开发

基于 Matlab/Simulink 平台进行 FPGA 开发是一种高效的 "算法驱动" 设计方法,尤其适合从算法原型到硬件实现的快速迭代,广泛应用于电力电子、通信、控制、图像处理等领域。其核心优势在于通过可视化建模和自动代码生成,减少手动编写 HDL(硬件描述语言)的工作量,同时保证算法与硬件实现的一致性。 一、FPGA建模与仿真 基于Simulink建模:使用Simulink搭建算法模型(如信号处理、控制系统等),通过仿真验证功能正确性。 定点化处理:通过Fixed-Point Designer工具将浮点算法转换为定点模型,优化硬件资源占用。 仿真验证:通过 Simulink 仿真验证模型功能正确性,重点测试边界条件和异常场景,确保算法逻辑无误。 二、FPGA代码生成 HDL Coder 是 MathWorks 公司推出的一款核心工具,主要用于将 MATLAB 算法和 Simulink 模型自动转换为可综合的硬件描述语言(