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# Native

> 深入了解 Flashduty Native（Android/iOS）RUM 分析看板的核心功能，掌握移动应用性能监控、异常追踪和资源分析的关键指标

Flashduty Native RUM 分析看板提供开箱即用的可视化仪表板，自动采集并分析用户会话、应用性能、崩溃异常、网络请求等多维度数据，帮助您全面洞察移动应用真实运行状况，快速定位性能瓶颈与异常问题，持续优化用户体验。

<Info>
  分析看板包含 4 个核心分析维度：**概览**、**性能分析**、**异常分析**、**资源分析**
</Info>

## 概览 — 关键指标一目了然

<Frame>
  <img src="https://docs-cdn.flashcat.cloud/imges/png/84bd82ffe44022ebeaab64a56a1e9ed1.png" alt="Native RUM 分析看板概览界面，展示 UV、会话数、崩溃率等核心健康指标" />
</Frame>

概览模块聚焦于移动应用多维度的核心指标：

* **流量指标** - 监控 UV（独立访客数）、会话数，帮助您把握整体用户活跃趋势
* **核心健康指标** - 突出显示三个移动应用核心指标：崩溃次数、无崩溃率、应用卡顿率，快速识别应用稳定性问题
* **用户访问趋势** - 通过时序图追踪 UV 和 Session 的变化趋势，洞察用户活跃规律
* **用户分布** - 结合地理位置分析用户来源，了解区域用户活跃情况
* **会话分析** - 统计会话平均时长分布趋势，评估用户粘性与使用深度
* **版本分布** - 监控不同系统版本（Android/iOS）和应用版本的用户占比，为兼容性优化与版本迭代提供数据支撑

## 性能分析 — 全面掌控应用体验

<Frame>
  <img src="https://docs-cdn.flashcat.cloud/imges/png/ad17864ce4854b7ded905a7a88bdbc87.png" alt="性能分析看板展示启动时间、帧率、CPU 和内存使用等关键性能指标" />
</Frame>

性能分析模块专注于应用启动、页面渲染、交互流畅度等核心体验指标的全链路监控。

#### 核心性能指标

顶部展示四个关键性能指标的 P75 分位值：

* **应用启动时间（P75）**：监控应用启动耗时的 P75 分位数，评估启动性能表现。启动时间直接影响用户的第一印象和使用意愿。
* **帧率（P75）**：展示应用运行时帧率的 P75 分位数，衡量画面流畅度。目标为 60fps，数值越高表示交互越流畅。
* **CPU 消耗（P75）**：追踪 CPU 占用率的 P75 分位数，识别计算密集型操作。过高的 CPU 消耗会导致设备发热和耗电增加。
* **内存使用（P75）**：监控应用内存占用的 P75 分位数，及时发现内存泄漏或异常增长。

#### APP 启动时间分析

* **启动时间趋势图**：展示应用启动时间随时间的变化趋势，帮助您评估启动优化效果，及时发现性能退化。
* **样本分布柱状图**：按时间区间统计启动耗时的分布情况（如 0.9425s-0.9642s、1.1162s-1.1379s 等），了解用户真实启动体验的分布特征，识别性能长尾问题。

#### 视图性能明细

按视图名称（页面/Activity/ViewController）统计各项性能指标：

* **访问次数**：展示各视图的访问量，识别核心高频页面。
* **启动时间**：监控各视图的加载耗时，定位加载缓慢的页面。
* **帧率**：追踪各视图运行时的帧率表现，识别渲染性能问题。
* **CPU 消耗**：统计各视图的 CPU 占用情况，优化计算密集型页面。
* **内存使用**：监控各视图的内存占用，发现内存泄漏风险。

#### 流畅度分析

按视图名称统计应用流畅度相关指标：

* **慢帧数**：统计渲染耗时超过阈值的帧数（通常为 16.67ms，即低于 60fps），识别卡顿问题。慢帧会导致用户感知到明显的界面不流畅。
* **冻结帧数**：记录界面完全冻结的帧数（通常超过 700ms），这些是严重影响用户体验的性能问题。
* **长任务数**：追踪主线程长时间运行的任务数量（通常阈值为 100ms 或更长），定位性能瓶颈。长任务会阻塞用户交互和界面更新。
* **卡顿频率**：统计应用卡顿的发生频率（次/秒），评估整体流畅度表现。

#### 内存分析

按视图名称统计内存使用详情：

* **平均内存**：展示各视图的平均内存占用，了解常规内存消耗水平。
* **峰值内存**：记录各视图运行期间的内存使用峰值，识别内存压力高峰，预防因内存不足导致的系统终止（OOM）。
* **P75 内存**：显示内存占用的 P75 分位数，反映大部分用户的内存使用情况，比平均值更能代表真实体验。

## 异常分析 — 快速定位与诊断错误

<Frame>
  <img src="https://docs-cdn.flashcat.cloud/imges/png/b5868b87e52ddc7b82c61f685b2d0bd9.png" alt="异常分析看板展示崩溃次数、无崩溃率、ANR 率和应用卡顿率" />
</Frame>

异常分析模块为您提供全方位的错误监控与诊断能力。

#### 核心稳定性指标

* **崩溃次数**：监控应用崩溃的发生总数和趋势，及时发现异常峰值。崩溃会导致应用强制退出，严重影响用户体验。
* **无崩溃率**：跟踪无崩溃会话占比，评估应用整体稳定性表现。行业标准建议无崩溃率应保持在 99.5% 以上。
* **ANR 率**：统计 Android 应用无响应（Application Not Responding）的发生比例。ANR 表示应用主线程被阻塞超过 5 秒，用户会看到"应用无响应"对话框。
* **应用卡顿率**：监控发生卡顿的会话占总会话的比例，用于评估应用流畅度问题的影响范围。卡顿通常指主线程长时间阻塞导致的界面冻结、响应延迟或帧率下降，影响用户交互体验。

#### 错误数据统计

* **错误数**：展示错误总数和时序趋势，了解应用健康状况的整体变化。
* **错误类型分布趋势图**：通过堆叠面积图展示崩溃错误（crash\_count）与非崩溃错误（non\_crash\_count）随时间的分布变化，快速识别异常时段和错误类型变化趋势。
  * **崩溃错误（crash\_count）**：导致应用强制退出的严重错误
  * **非崩溃错误（non\_crash\_count）**：被捕获的异常，应用可继续运行但功能可能受影响

#### 页面 Crash 排行（Top10）

列出崩溃次数最多的页面或视图控制器，每条记录包含：

* **错误类型**：崩溃的异常类型（如 java.lang.RuntimeException、SIGTRAP 等）
* **错误信息**：错误的详细描述，帮助快速定位问题
* **错误数**：该错误在该页面发生的总次数
* **会话数**：受该错误影响的会话（用户访问）数量

此排行帮助您优先处理影响最大的页面崩溃问题。

#### 热门 Issue（Top10）

展示影响用户最多的问题排行，每个 Issue 是经过聚合的错误集合，包含：

* **错误类型**：Issue 的主要错误类型（如 java.lang.RuntimeException、TypeError、ReferenceError 等）
* **错误信息**：Issue 的典型错误描述，点击可查看详细堆栈和会话信息
* **错误数**：该 Issue 包含的错误总次数
* **会话数**：受该 Issue 影响的会话数量

**注意**：一个 Issue 可能聚合了多次相同根因的错误。关于 Issue 聚合策略，可查看[异常聚合](https://docs.flashcat.cloud/zh/flashduty/rum/error-grouping)。

#### 错误类型分布

* **错误类型占比（饼图）**：展示不同错误类型的占比（如 ReferenceError、java.lang.RuntimeException 等），快速识别主要错误来源。
* **错误类型分布趋势（堆叠面积图）**：监控各错误类型随时间的变化趋势，及时发现新增错误类型或某类错误的异常增长。

#### 版本 Crash 分布

* **版本 Crash 分布（饼图）**：统计不同应用版本的崩溃分布情况，识别高风险版本。
* **版本 Crash 分布趋势（堆叠面积图）**：监控各版本崩溃随时间的变化，评估新版本质量，必要时进行热修复或回滚。

#### 系统版本异常分布

* **系统版本异常分布（饼图）**：统计不同操作系统版本（如 Android 11、Android 12、iOS 15 等）的异常分布情况，识别系统兼容性问题。
* **系统版本异常趋势（堆叠面积图）**：监控各系统版本异常随时间的变化，为系统兼容性优化提供数据支撑。

如需深入分析具体错误，可参阅[错误跟踪](https://docs.flashcat.cloud/zh/flashduty/rum/error-tracking)了解如何调查关键错误、查看错误堆栈、追踪新错误的出现，以及如何在问题修复后验证效果。

## 资源分析 — 精细化网络性能优化

<Frame>
  <img src="https://docs-cdn.flashcat.cloud/imges/png/97a80ff169a3c3e625e1c2e6d9d6a5b8.png" alt="资源分析看板展示请求数、成功率、响应时间和资源耗时排行" />
</Frame>

资源分析模块帮助您深入了解应用的网络请求性能，识别优化机会：

* **请求数**：监控网络请求总量的变化趋势，了解应用网络活跃度。
* **请求成功率**：跟踪请求成功的比例，及时发现网络异常。
* **中位数请求时间**：展示请求耗时的中位数变化（如 p50、p75、p95），评估整体网络性能水平。
* **慢请求**：统计响应时间超过阈值的慢请求趋势，定位性能瓶颈。
* **异常请求**：监控失败或错误请求的发生情况，快速识别接口问题。
* **资源请求状态分布**：
  * **请求状态码占比**：通过饼图展示不同 HTTP 状态码的分布（如 200、404、500），识别异常请求类型。
  * **请求状态码趋势**：监控各状态码随时间的变化，及时发现异常峰值。
* **请求方式分布**：
  * **请求方法占比**：展示不同 HTTP 方法（GET、POST 等）的使用分布。
  * **请求方法趋势**：分析各请求方法的时序变化。
* **静态资源**：
  * **静态资源调用排行**：列出调用频率最高的静态资源（如图片、字体、配置文件等），了解资源使用热度。
  * **静态资源响应排行**：识别响应最慢的静态资源，优化资源加载性能。
* **网络调用排行**：
  * **Host 排行**：按请求来源（Host）统计请求数，识别主要依赖的服务端点。
  * **资源耗时排行**：列出耗时最长的网络请求，包含耗时详情（DNS 解析、TCP 连接、SSL 握手、首字节时间、响应时间等），精准定位性能瓶颈。

## 常见问题

<AccordionGroup>
  <Accordion title="为什么部分网络请求的状态码为 0？">
    状态码为 0 通常由以下原因导致：

    * **请求被取消** - 用户在请求完成前离开页面或取消操作，导致请求中断
    * **网络中断或超时** - 请求在发送过程中遇到网络中断、超时等异常情况，可能导致状态码无法正常返回
    * **证书验证失败** - HTTPS 请求的 SSL 证书验证失败，连接建立前就被中断
    * **SDK 兼容性** - 在极少数情况下，特定系统版本或设备可能存在兼容性问题，导致数据采集不完整
  </Accordion>

  <Accordion title="错误数和 Issue 数量有什么区别？">
    * **错误数** - 指原始错误事件的总数，包括每一次错误发生的记录
    * **Issue 数量** - 指经过聚合后的问题数量。Flashduty 会根据错误堆栈、错误类型、发生位置等信息，将相似的错误聚合为同一个 Issue

    **示例：**

    ```
    错误总数：100 次
    Issue 数量：5 个
    ```

    这表示 100 次错误被聚合成了 5 个不同的 Issue，每个 Issue 可能由不同的根因导致。

    <Check>
      聚合的优势：

      * 便于定位问题根因：相同根因的错误归为一个 Issue，避免重复处理
      * 优先级排序：通过影响范围（错误数、会话数）识别最需要修复的问题
      * 追踪修复效果：修复一个 Issue 后，可观察该 Issue 下所有错误是否消失
    </Check>

    详细了解 [异常聚合策略](https://docs.flashcat.cloud/zh/flashduty/rum/error-grouping)。
  </Accordion>

  <Accordion title="如何提升无崩溃率？">
    <Steps>
      <Step title="定位高频崩溃">
        通过"页面 Crash 排行"和"热门 Issue"快速定位影响最大的崩溃问题。
      </Step>

      <Step title="分析堆栈信息">
        点击具体 Issue 查看详细的错误堆栈和用户环境信息，精准定位问题代码。
      </Step>

      <Step title="关注系统兼容性">
        通过"系统版本 Crash 分布"识别特定系统版本的兼容性问题。
      </Step>

      <Step title="监控版本质量">
        通过"版本 Crash 分布"评估新版本质量，必要时进行热修复或回滚。
      </Step>

      <Step title="增强异常捕获">
        合理使用 try-catch、全局异常处理器，避免未捕获异常导致崩溃。
      </Step>
    </Steps>
  </Accordion>

  <Accordion title="P75、P50、P90 这些分位数是什么意思？">
    分位数（Percentile）是统计学中衡量数据分布的重要指标：

    | 分位数          | 含义                          |
    | ------------ | --------------------------- |
    | **P50（中位数）** | 50% 的用户体验优于此值，50% 的用户体验劣于此值 |
    | **P75**      | 75% 的用户体验优于此值，25% 的用户体验劣于此值 |
    | **P90**      | 90% 的用户体验优于此值，10% 的用户体验劣于此值 |
    | **P95**      | 95% 的用户体验优于此值，5% 的用户体验劣于此值  |

    <Tip>
      **为什么使用 P75 而不是平均值？**

      * 平均值容易被极端值影响，可能不能代表大多数用户的真实体验
      * P75 更能反映大部分用户的体验情况，是业界常用的性能评估标准
      * Google 推荐使用 P75 作为核心性能指标
    </Tip>

    **示例：**

    ```
    应用启动时间 P75 = 1.7s
    → 表示 75% 的用户启动时间在 1.7s 以内，25% 的用户超过 1.7s

    内存使用 P75 = 233MB
    → 表示 75% 的场景下内存占用在 233MB 以内
    ```
  </Accordion>

  <Accordion title="什么是慢帧、冻结帧和长任务？">
    这些都是衡量应用流畅度的重要指标：

    | 指标类型                  | 阈值                       | 用户体验影响        | 优先级              |
    | --------------------- | ------------------------ | ------------- | ---------------- |
    | **慢帧（Slow Frame）**    | 渲染耗时 > 16.67ms（60fps 标准） | 轻微卡顿          | 偶尔出现可接受，频繁出现需要优化 |
    | **冻结帧（Frozen Frame）** | 渲染耗时 > 700ms             | 界面完全冻结，用户无法交互 | 严重影响体验，必须修复      |
    | **长任务（Long Task）**    | 主线程执行 > 100ms            | 阻塞用户交互和界面更新   | 需要优化             |

    <Note>
      **长任务常见原因：**

      * 复杂计算
      * 大数据处理
      * 同步 I/O 操作
    </Note>

    <Tip>
      **优化建议：**

      * 将耗时操作移至后台线程
      * 分批处理大量数据
      * 优化算法复杂度
      * 避免在主线程进行同步网络请求或磁盘 I/O
    </Tip>
  </Accordion>

  <Accordion title="如何提升页面加载性能？">
    <Steps>
      <Step title="定位慢页面">
        通过"页面加载耗时排行"识别加载最慢的页面，优先优化。
      </Step>

      <Step title="优化数据加载">
        * 采用分页加载或虚拟列表技术，避免一次性加载大量数据
        * 使用数据预加载和缓存策略，减少等待时间
        * 优化网络请求，合并接口调用
      </Step>

      <Step title="简化页面布局">
        * 减少视图层级嵌套，降低布局计算复杂度
        * 避免过度使用透明视图和圆角效果
        * 延迟加载非首屏内容
      </Step>

      <Step title="优化图片资源">
        * 使用合适的图片格式和尺寸
        * 采用渐进式加载或占位图
        * 对图片进行压缩和缓存
      </Step>

      <Step title="异步渲染">
        将复杂视图的渲染操作放到后台线程执行。
      </Step>
    </Steps>
  </Accordion>

  <Accordion title="什么是 ANR，如何降低 ANR 率？">
    **ANR（Application Not Responding）** 是 Android 系统的应用无响应机制：

    * 当应用主线程被阻塞超过 5 秒时，系统会弹出"应用无响应"对话框
    * 用户可以选择"等待"或"关闭应用"
    * ANR 严重影响用户体验，可能导致用户卸载应用

    <Warning>
      ANR 常见原因：

      * **主线程执行耗时操作**：同步网络请求、大文件读写、复杂计算、数据库操作
      * **主线程等待锁**：多线程死锁、等待其他线程释放锁
      * **系统资源不足**：CPU 被其他应用占用、内存不足导致频繁 GC
    </Warning>

    <Tip>
      **降低 ANR 率的方法：**

      1. **避免主线程阻塞** - 将耗时操作移至后台线程（使用 AsyncTask、Coroutines、RxJava 等）
      2. **优化锁使用** - 减少锁的持有时间，避免嵌套锁，使用无锁数据结构
      3. **优化生命周期方法** - onCreate/onResume 等方法要快速返回
      4. **监控和分析** - 使用 StrictMode 发现主线程违规，通过 RUM 看板定位问题
    </Tip>
  </Accordion>

  <Accordion title="如何降低应用卡顿率？">
    <Steps>
      <Step title="定位卡顿来源">
        通过"长任务监控"和"卡顿时长分布"识别导致卡顿的具体代码。
      </Step>

      <Step title="优化主线程任务">
        将耗时操作（如网络请求、数据库读写、复杂计算、大文件 I/O）移至后台线程。
      </Step>

      <Step title="优化 UI 渲染">
        * 减少视图层级，降低布局复杂度
        * 避免在主线程进行复杂的视图计算
        * 使用 RecyclerView（Android）或 UITableView/UICollectionView（iOS）的优化技巧
        * 合理使用硬件加速
      </Step>

      <Step title="优化列表性能">
        * 实现视图复用机制
        * 优化 item 布局复杂度
        * 避免在 item 绑定时执行耗时操作
      </Step>

      <Step title="监控工具配合">
        结合性能分析看板和系统工具（Android Profiler、Xcode Instruments）定位具体卡顿代码。
      </Step>
    </Steps>

    <Note>
      建议根据业务特点和用户预期，设置合理的卡顿检测阈值（建议 200-500ms）。
    </Note>
  </Accordion>

  <Accordion title="如何采集用户信息？">
    **登录态用户识别**

    对于需要用户登录的应用（如电商、社交、金融等），您可以在用户登录后调用 SDK 的用户标识方法：

    * Android: 参考 [Android 用户会话配置](/zh/rum/sdk/android/advanced-config#用户会话)
    * iOS: 参考 [iOS 用户会话配置](/zh/rum/sdk/ios/advanced-config#用户会话)

    **设备指纹识别**

    对于无登录态的应用，推荐基于设备信息生成稳定的设备指纹并上报用户标识：

    | 平台          | 可用标识符                                   |
    | ----------- | --------------------------------------- |
    | **Android** | Android ID、IMEI（需权限）、广告 ID              |
    | **iOS**     | IDFV（Identifier for Vendor）、IDFA（需用户授权） |
  </Accordion>

  <Accordion title="如何优化网络请求性能？">
    <Steps>
      <Step title="识别慢请求">
        通过"资源耗时排行"定位响应时间最长的接口。
      </Step>

      <Step title="分析耗时分布">
        查看 DNS 解析、TCP 连接、SSL 握手、首字节时间等各阶段耗时，精准定位瓶颈。
      </Step>

      <Step title="针对性优化">
        | 优化方向       | 具体措施                     |
        | ---------- | ------------------------ |
        | **DNS 优化** | 使用 DNS 缓存、HTTPDNS        |
        | **连接优化**   | 启用 HTTP/2、连接复用、减少重定向     |
        | **传输优化**   | 启用 GZIP 压缩、优化数据格式、减少请求体积 |
        | **接口优化**   | 优化后端接口性能、使用 CDN 加速静态资源   |
      </Step>
    </Steps>
  </Accordion>

  <Accordion title="如何优化应用启动性能？">
    <Steps>
      <Step title="分析启动数据">
        * 查看"应用启动时间（P75）"指标，了解大部分用户的启动体验
        * 通过"启动时间趋势图"评估优化效果，避免性能退化
        * 查看"样本分布柱状图"识别长尾问题
      </Step>

      <Step title="延迟非关键初始化">
        将非必要的初始化操作延迟到首屏渲染后执行，缩短启动时间。
      </Step>

      <Step title="优化依赖加载">
        减少启动期间加载的第三方 SDK 和库，采用懒加载策略。
      </Step>

      <Step title="简化首屏布局">
        降低首页视图层级复杂度，减少首次渲染耗时。
      </Step>

      <Step title="使用启动优化工具">
        * **Android**: 使用 App Startup Library 管理组件初始化顺序
        * **iOS**: 利用 Lazy Initialization 延迟初始化非关键组件
      </Step>
    </Steps>
  </Accordion>

  <Accordion title="数据延迟是多少？">
    <Info>
      Flashduty RUM 通常在数据产生后的 **1-3 分钟**内完成采集和展示。在网络状况良好的情况下，大部分数据可实现准实时更新。
    </Info>
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## 指标口径参考

### 概览指标

| 指标     | 采集字段        | 说明            |
| ------ | ----------- | ------------- |
| UV     | usr\_id     | 去重后的用户总数      |
| 会话数    | session\_id | 应用被打开使用的总会话数量 |
| 会话平均时长 | -           | 会话总时长除以会话总数   |
| 使用频次   | -           | 会话总数除以活跃用户数   |

### 性能指标阈值

| 指标     | 采集字段                          | 良好            | 中等            | 差             |
| ------ | ----------------------------- | ------------- | ------------- | ------------- |
| 应用启动时间 | view\_app\_start\_time        | 2s 以内         | 4s 以内         | 超过 4s         |
| 帧率     | view\_refresh\_rate\_average  | 55 FPS 以上     | 50 FPS 以上     | 低于 50 FPS     |
| CPU 消耗 | view\_cpu\_ticks\_per\_second | 低于 40 ticks/s | 低于 60 ticks/s | 60 ticks/s 以上 |
| 内存使用   | view\_memory\_average         | 低于 100 MB     | 低于 200 MB     | 200 MB 以上     |
| 峰值内存   | view\_memory\_max             | 低于 200 MB     | 低于 400 MB     | 400 MB 以上     |

### 流畅度指标

| 指标   | 定义                 | 采集字段                 |
| ---- | ------------------ | -------------------- |
| 慢帧数  | 渲染耗时超过 16ms 的帧数    | -                    |
| 冻结帧数 | 渲染耗时超过 700ms 的帧数   | -                    |
| 长任务数 | 执行时间超过 100ms 的任务数量 | long\_task\_duration |
| 卡顿频率 | 平均每秒发生冻结的次数        | -                    |

### 稳定性指标

| 指标    | 计算方式          | 说明                        |
| ----- | ------------- | ------------------------- |
| 崩溃次数  | 直接统计          | 由未处理的异常或信号引起的崩溃总次数        |
| 无崩溃率  | 1 减去崩溃会话占比    | 建议保持在 99% 以上              |
| ANR 率 | ANR 会话数除以总会话数 | UI 线程阻塞超过 5 秒时触发（Android） |
| 应用卡顿率 | 卡顿会话数除以总会话数   | 主线程无响应超过 250ms 时计入（iOS）   |

## 延伸阅读

### SDK 接入与配置

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Android SDK 接入指南" icon="android" href="/zh/rum/sdk/android/sdk-integration">
    了解如何在 Android 应用中集成 RUM SDK
  </Card>

  <Card title="iOS SDK 接入指南" icon="apple" href="/zh/rum/sdk/ios/sdk-integration">
    了解如何在 iOS 应用中集成 RUM SDK
  </Card>

  <Card title="Android 高级配置" icon="gear" href="/zh/rum/sdk/android/advanced-config">
    深入配置 Android RUM SDK 高级功能
  </Card>

  <Card title="iOS 高级配置" icon="gear" href="/zh/rum/sdk/ios/advanced-config">
    深入配置 iOS RUM SDK 高级功能
  </Card>

  <Card title="Android 数据收集" icon="database" href="/zh/rum/sdk/android/data-collection">
    了解 Android RUM SDK 收集的数据类型
  </Card>

  <Card title="iOS 数据收集" icon="database" href="/zh/rum/sdk/ios/data-collection">
    了解 iOS RUM SDK 收集的数据类型
  </Card>
</CardGroup>

### 数据分析与监控

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="RUM Explorer" icon="magnifying-glass" href="/zh/rum/explorer/overview">
    学习如何使用 RUM Explorer 深入分析数据
  </Card>

  <Card title="错误跟踪" icon="bug" href="/zh/rum/error-tracking/overview">
    掌握错误追踪和调试技巧
  </Card>

  <Card title="异常聚合策略" icon="layer-group" href="/zh/rum/error-tracking/error-aggregation">
    理解错误聚合机制
  </Card>
</CardGroup>