前端用户行为监控（User Behavior Monitoring, UBM）是数据分析和用户体验优化的基石。除了停留时长和离开时间，还有许多有意义的指标和行为可以被监控和分析，这些数据能帮助我们深入

Service Worker 是一种运行在 Web 应用后台的脚本，可以拦截和控制网络请求，充当 Web 应用与浏览器网络的代理服务器，可以实现 Web 应用离线访问、资源预载、智能缓存、资源更新、后

正如标题所言，今天我们想要花一些时间来为大家完整的讲解前端【埋点、监控】的【全流程】。以补充很多同学在这一块的知识空白。 大纲 我们会从以下三个方向来讲解埋点......

作为前端，我们的任务便是给用户一个好的产品体验感，不管是从首次进入页面的加载时长，还是对于交互时页面的响应流畅度，都是我们应该关注的点。 RAIL模型是由谷歌提出的，一种以用户为中心的性能模型，

前端埋点的核心在于高效地收集、处理和上报用户行为数据。 本文中的埋点代码通过模块化设计和灵活的实现方式，提供了一个高效且易于扩展的前端埋点解决方案。 源码位置

为什么要有前端监控？前端监控需要监控哪些方面？监控系统包含哪些功能？如何捕获性能指标或异常错误？如何进行上报？

构建一个前端性能及错误管理平台的简易实现。这个平台将专注于监测常见的性能指标（如 Web Vitals）和捕获前端错误（同步、异步、资源加载错误），并将这些数据上报到一个指定的（示例）地址。 核心思路

大家好，我是双越老师。从全栈角度看，前端能做的性能优化不多，就拆分资源和异步加载，这些都会在网络层面很好的解决。一个 web 系统的性能瓶颈主要在于网络和服务端，前端主要做体验优化，而非性能优化。

文章解析前端埋点SDK数据上报优化，提出双队列机制，结合动态策略选择降低请求频次。通过统一数据结构、队列管理及失败重试机制，实现提效并给出代码示例。