RUM 异常聚合

聚合流程

当新错误事件发生时，Flashduty 采用三步聚合策略将错误聚合为 issue，有效减少需要处理的错误数量。聚合流程如下：

指纹匹配：获取错误事件的指纹，并与现有 issue 的指纹比较。

自动合并：如果新事件与现有某个 issue 共享相同指纹，则自动归入该 issue。

相似度分析：如果指纹未匹配，则利用机器学习模型分析错误相似度，将事件归入相似度最高的 issue，或在相似度过低时创建新的 issue。

默认指纹

Flashduty 默认启用异常聚合，无需额外配置即可开始工作。Browser SDK 会自动收集错误数据并进行聚合。以下是 Web 环境下的基本设置：

集成 Flashduty Browser SDK

在 HTML 文件中引入 Flashduty Browser SDK：

初始化 SDK

初始化 SDK 时，指定应用 ID 和环境：

指纹计算

当错误事件没有携带指纹，Flashduty 基于以下错误属性自动计算指纹（fingerprint）：

service：错误发生的服务。

env：错误发生的环境。

error.type：错误的类型分类。

error.message：错误的描述文本。

提示

为提高聚合准确性，Flashduty 会去除堆栈帧中的变量属性，如版本号、ID、日期等动态参数。

自定义指纹

若默认聚合无法满足需求，您可以通过提供自定义指纹（fingerprint）完全控制错误的聚合行为。自定义指纹的优先级高于默认指纹。

手动添加自定义指纹

在手动报告错误时，通过 addError 添加自定义指纹：

使用 beforeSend 回调

通过 beforeSend 回调动态设置指纹：

提示

自定义 fingerprint 必须为字符串类型。

相同服务中具有相同 fingerprint 的错误将被归入同一 issue。

不同服务的错误即使 fingerprint 相同也会被归入不同 issue。

beforeSend 回调还可用于过滤无关错误（如第三方脚本错误）。

Web 特定注意事项

SourceMap 集成：

上传 sourcemap 文件以解码压缩后的堆栈跟踪，确保聚合后的错误堆栈可映射到原始源代码。

示例：使用 flashcat-cli 上传 sourcemap：

第三方脚本错误：

默认情况下，Flashduty 会过滤来自浏览器扩展或第三方脚本的错误（如 network 来源），以减少噪声。

可通过 beforeSend 进一步自定义过滤规则：

查看和分析聚合结果

在 Flashduty 平台，导航至「异常追踪」，查看聚合后的 issue 列表。每个 issue 包含：

错误消息和堆栈跟踪（若上传了 sourcemap，会显示原始源代码位置）。

用户会话时间线。

元数据（如浏览器类型、版本号）。

下一步

Issue 状态

异常聚合

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自定义指纹#

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查看和分析聚合结果#

下一步#

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默认指纹

自定义指纹

Web 特定注意事项

查看和分析聚合结果

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