前端真实用户监控RUM埋点与可视化实践
构建真实用户监控体系，采集关键性能指标与错误事件，设计埋点与采样上报，提供可视化与验证方法以支撑优化闭环。
工程实践
前端监控告警与 Feature Flag 联动自动化回滚（RUM、错误率与阈值）
结合RUM与错误告警设定阈值，通过Feature Flag自动降级或回滚新功能，提供实现与验证步骤，降低发布风险。
前端本地存储安全与 Token 管理（Cookie/LocalStorage/SessionStorage）
比较 Cookie/LocalStorage/SessionStorage 的安全与适用性，设计 Token 管理策略与验证方法，避免泄露与越权。
前端无限滚动与 IntersectionObserver 性能优化
"使用 IntersectionObserver 构建高性能无限滚动，覆盖数据批量加载、节流与占位策略。"
前端性能预算与自动化守门（Performance Budget、Lighthouse CI、阈值）
建立前端性能预算并在 CI 中自动守门，设置体积与指标阈值，通过 Lighthouse CI 与构建分析实现可验证的质量保障。
前端性能预算与自动化守护：Lighthouse CI、Budgets 与阈值门禁
建立前端性能预算与自动化守护体系，使用 Lighthouse CI 与 Budgets 设定阈值门禁，结合资源体积与核心指标监控，提供可验证的质量提升数据
前端性能监测与 Long Tasks（PerformanceObserver、TBT/INP 关联）
使用 PerformanceObserver 捕获 Long Tasks，关联 TBT/INP 指标进行上报与治理，并提供可验证的实现方法。
前端性能数据上报（PerformanceObserver、FID_INP_CLS 与验证）
使用PerformanceObserver采集FID/INP/CLS等核心指标并通过sendBeacon上报，提供浏览器与服务端验证方法，建立前端性能可观测体系。
前端性能指标采集与隐私保护（采样/去标识）最佳实践
"以采样与去标识为核心，对前端性能指标（CLS/LCP/FID）进行合规采集与脱敏上报，兼顾可观测性与隐私保护。"
