前端真实用户监控RUM埋点与可视化实践

概述RUM 通过采集真实用户的性能与错误数据，指导优化与回归。本文提供埋点设计与采样上报、指标与错误的可视化方法，以及验证流程。指标采集（已验证）Web Vitals：`LCP/CLS/INP`；首次字节/首屏渲染等补充指标；错误事件：JS 错误与资源失败、请求错误。埋点与采样埋点规范：事件名、属性与上下文；采样：按用户与页面维度采样，控制成本与偏差；上报：批量与空闲时上报，减少对主线程影响。可视化与分析仪表盘：全站与页面维度的分位与趋势；细分：按设备/地区/网络类型分析；关联：性能与错误的相关性与根因分析。示例（片段）import { onLCP, onCLS, onINP } from 'web-vitals' onLCP(reportMetric) onCLS(reportMetric) onINP(reportMetric) 验证与回归指标：上报成功率与延迟、采样覆盖率；发布前后对比：指标分位与错误率变化；常见误区大量全量上报造成成本与性能压力；埋点与事件不规范，难以分析；无分位分析导致优化方向失真。结语以规范的埋点与采样上报、核心指标与错误的可视化，结合发布回归与细分分析，RUM 能形成有效的优化闭环。