8.1 用户行为日志概述
用户行为日志的内容,主要包括用户的各项行为信息以及行为所处的环境信息。收集这些信息的主要目的是优化产品和为各项分析统计指标提供数据支撑。收集这些信息的手段通常为埋点。
目前主流的埋点方式,有代码埋点(前端/后端)、可视化埋点、全埋点等。
代码埋点是通过调用埋点SDK函数,在需要埋点的业务逻辑功能位置调用接口,上报埋点数据。例如,我们对页面中的某个按钮埋点后,当这个按钮被点击时,可以在这个按钮对应的 OnClick 函数里面调用SDK提供的数据发送接口,来发送数据。
可视化埋点只需要研发人员集成采集 SDK,不需要写埋点代码,业务人员就可以通过访问分析平台的“圈选”功能,来“圈”出需要对用户行为进行捕捉的控件,并对该事件进行命名。圈选完毕后,这些配置会同步到各个用户的终端上,由采集 SDK 按照圈选的配置自动进行用户行为数据的采集和发送。
全埋点是通过在产品中嵌入SDK,前端自动采集页面上的全部用户行为事件,上报埋点数据,相当于做了一个统一的埋点。然后再通过界面配置哪些数据需要在系统里面进行分析。
8.2 用户行为日志内容
本项目收集和分析的用户行为信息主要有页面浏览记录、动作记录、曝光记录、启动记录和错误记录。
8.2.1 页面浏览记录
页面浏览记录,记录的是访客对页面的浏览行为,该行为的环境信息主要有用户信息、时间信息、地理位置信息、设备信息、应用信息、渠道信息及页面信息等。
8.2.2 动作记录
动作记录,记录的是用户的业务操作行为,该行为的环境信息主要有用户信息、时间信息、地理位置信息、设备信息、应用信息、渠道信息 及动作目标对象信息等。
8.2.3 曝光记录
曝光记录,记录的是曝光行为,该行为的环境信息主要有用户信息、时间信息、地理位置信息、设备信息、应用信息、渠道信息及曝光对象信息等。
8.2.4 启动记录
启动记录,记录的是用户启动应用的行为,该行为的环境信息主要有用户信息、时间信息、地理位置信息、设备信息、应用信息、渠道信息、启动类型及开屏广告信息等。
8.2.5 错误记录
启动记录,记录的是用户在使用应用过程中的报错行为,该行为的环境信息主要有用户信息、时间信息、地理位置信息、设备信息、应用信息、渠道信息、以及可能与报错相关的页面信息、动作信息、曝光信息和动作信息。
8.3 用户行为日志格式
我们的日志结构大致可分为两类,一是页面日志,二是启动日志。
8.3.1 页面日志
页面日志,以页面浏览为单位,即一个页面浏览记录,生成一条页面埋点日志。一条完整的页面日志包含,一个页面浏览记录,若干个用户在该页面所做的动作记录,若干个该页面的曝光记录,以及一个在该页面发生的报错记录。除上述行为信息,页面日志还包含了这些行为所处的各种环境信息,包括用户信息、时间信息、地理位置信息、设备信息、应用信息、渠道信息等。
{
"common": { -- 环境信息
"ar": "230000", -- 地区编码
"ba": "iPhone", -- 手机品牌
"ch": "Appstore", -- 渠道
"is_new": "1", -- 是否首日使用,首次使用的当日,该字段值为1,过了24:00,该字段置为0。
"md": "iPhone 8", -- 手机型号
"mid": "YXfhjAYH6As2z9Iq", -- 设备id
"os": "iOS 13.2.9", -- 操作系统
"uid": "485", -- 会员id
"vc": "v2.1.134" -- app版本号
},
"actions": [{ -- 动作(事件)
"action_id": "favor_add", -- 动作id
"item": "3", -- 目标id
"item_type": "sku_id", -- 目标类型
"ts": 1585744376605 -- 动作时间戳
}
],
"displays": [{ -- 曝光
"displayType": "query", -- 曝光类型
"item": "3", -- 曝光对象id
"item_type": "sku_id", -- 曝光对象类型
"order": 1, -- 出现顺序
"pos_id": 2 -- 曝光位置
},
{
"displayType": "promotion",
"item": "6",
"item_type": "sku_id",
"order": 2,
"pos_id": 1
},
{
"displayType": "promotion",
"item": "9",
"item_type": "sku_id",
"order": 3,
"pos_id": 3
},
{
"displayType": "recommend",
"item": "6",
"item_type": "sku_id",
"order": 4,
"pos_id": 2
},
{
"displayType": "query ",
"item": "6",
"item_type": "sku_id",
"order": 5,
"pos_id": 1
}
],
"page": { -- 页面信息
"during_time": 7648, -- 持续时间毫秒
"item": "3", -- 目标id
"item_type": "sku_id", -- 目标类型
"last_page_id": "login", -- 上页类型
"page_id": "good_detail", -- 页面ID
"sourceType": "promotion" -- 来源类型
},
"err": { --错误
"error_code": "1234", --错误码
"msg": "***********" --错误信息
},
"ts": 1585744374423 --跳入时间戳
}
8.3.2 启动日志
启动日志以启动为单位,及一次启动行为,生成一条启动日志。一条完整的启动日志包括一个启动记录,一个本次启动时的报错记录,以及启动时所处的环境信息,包括用户信息、时间信息、地理位置信息、设备信息、应用信息、渠道信息等。
{
"common": {
"ar": "370000",
"ba": "Honor",
"ch": "wandoujia",
"is_new": "1",
"md": "Honor 20s",
"mid": "eQF5boERMJFOujcp",
"os": "Android 11.0",
"uid": "76",
"vc": "v2.1.134"
},
"start": {
"entry": "icon", --icon手机图标 notice 通知 install 安装后启动
"loading_time": 18803, --启动加载时间
"open_ad_id": 7, --广告页ID
"open_ad_ms": 3449, -- 广告总共播放时间
"open_ad_skip_ms": 1989 -- 用户跳过广告时点
},
"err":{ --错误
"error_code": "1234", --错误码
"msg": "***********" --错误信息
},
"ts": 1585744304000
}
8.4 模拟数据
8.4.1 使用说明
1)将application.yml、datageneration2024-mock-log-2024-05-01.jar、path.json、logback.xml上传到192.168.244.129的/opt/upload/user_log目录下
(1)创建applog路径
[root@192 module]$ mkdir /opt/upload/user_log
(2)上传文件到/opt/upload/user_log目录
2)配置文件
(1)application.yml文件
可以根据需求生成对应日期的用户行为日志。
[root@192 applog]$ vim application.yml
修改如下内容
# 外部配置打开
logging.config: "./logback.xml"
#业务日期 注意:并不是Linux系统生成日志的日期,而是生成数据中的时间
mock.date: "2024-06-14"
#模拟数据发送模式,打开kafka就会发送到kafka
#mock.type: "http"
mock.type: "kafka"
#mock.type: "log"
#http模式下,发送的地址
mock.url: "http://192.168.244.129/applog"
#kafka模式下,发送的地址
mock:
kafka-server: "192.168.244.129:9092"
kafka-topic: "ODS_BASE_LOG"
#启动次数
mock.startup.count: 200
#设备最大值
mock.max.mid: 500000
#会员最大值
mock.max.uid: 10
#商品最大值
mock.max.sku-id: 35
#页面平均访问时间
mock.page.during-time-ms: 20000
#错误概率 百分比
mock.error.rate: 3
#每条日志发送延迟 ms
mock.log.sleep: 10
#商品详情来源 用户查询,商品推广,智能推荐, 促销活动
mock.detail.source-type-rate: "40:25:15:20"
#领取购物券概率
mock.if_get_coupon_rate: 75
#购物券最大id
mock.max.coupon-id: 3
#搜索关键词
mock.search.keyword: "图书,小米,iphone11,电视,口红,ps5,苹果手机,小米盒子"
(2)path.json,该文件用来配置访问路径
根据需求,可以灵活配置用户点击路径。
[
{"path":["home","good_list","good_detail","cart","trade","payment"],"rate":20 },
{"path":["home","search","good_list","good_detail","login","good_detail","cart","trade","payment"],"rate":40 },
{"path":["home","mine","orders_unpaid","trade","payment"],"rate":10 },
{"path":["home","mine","orders_unpaid","good_detail","good_spec","comment","trade","payment"],"rate":5 },
{"path":["home","mine","orders_unpaid","good_detail","good_spec","comment","home"],"rate":5 },
{"path":["home","good_detail"],"rate":10 },
{"path":["home" ],"rate":10 }
]
(3)logback配置文件
可配置日志生成路径,修改内容如下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<property name="LOG_HOME" value="/opt/upload/user_log" />
<appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>%msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<appender name="rollingFile" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${LOG_HOME}/app.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
</rollingPolicy>
<encoder>
<pattern>%msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<!-- 将某一个包下日志单独打印日志 -->
<logger name="com.atgugu.gmall2020.mock.log.util.LogUtil"
level="INFO" additivity="false">
<appender-ref ref="rollingFile" />
<appender-ref ref="console" />
</logger>
<root level="error" >
<appender-ref ref="console" />
</root>
</configuration>
3)生成日志
(1)进入到/opt/module/applog路径,执行以下命令
[root@192 applog]$ java -jar datageneration2024-mock-log-2024-05-01.jar