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UniApp实现线上错误日志监测与处理的最佳实践

王林

发布： 2023-07-05 20:19:48

原创

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uniapp实现线上错误日志监测与处理的最佳实践

引言：
在开发和运营移动应用程序时，及时发现和解决错误是非常重要的。错误日志监测与处理是一个有效的方法，可以帮助开发者迅速发现并修复应用中的问题。UniApp是一款跨平台开发框架，本文将介绍如何使用uniapp实现线上错误日志监测与处理的最佳实践，并提供相应的代码示例。

错误日志监测前提
在开始实现错误日志监测之前，需要确保以下几个前提条件：
使用UniApp开发框架构建的应用程序
应用通过uniCloud或其他云服务部署
后端已经配置好错误日志保存和查询的环境
监测并上报错误日志
UniApp提供了App.onError函数，用于全局错误监测。在主文件（main.js）中，我们可以添加以下代码段：

App.onError((err) => {
  // 将错误信息上报到后端日志服务
  uniCloud.callFunction({
    name: 'log',
    data: {
      message: err.message,
      stack: err.stack
    }
  }).then(res => {
    console.log('错误日志已上传');
  }).catch(err => {
    console.error('错误日志上传失败', err);
  });
});

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上述代码中，我们通过uniCloud.callFunction函数调用后端的log函数，并将错误信息以参数的形式传递。在后端的log函数中，我们可以将错误信息存储到数据库中，以便后续查询和分析。

查看错误日志
UniApp提供了日志查询的SDK，可以帮助开发者方便地查看错误日志。在需要查看错误日志的页面中，我们可以添加以下代码段：

import { MpvueLogger } from 'uni-mplike';

const logger = new MpvueLogger('Your log service name');
logger.setFilter('error'); // 设置过滤规则，只显示错误日志

Page({
  data: {
    logs: []
  },
  onLoad() {
    this.loadLogs();
  },
  loadLogs() {
    const that = this;
    logger.queryLogs({
      success(res) {
        that.setData({
          logs: res.result || []
        });
      },
      fail(err) {
        console.error('日志查询失败', err);
      }
    });
  }
});

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上述代码中，我们通过uni-mplike库提供的MpvueLogger类来实现日志查询。首先，我们需要创建一个Logger实例并设置对应的日志服务名称。然后，在页面的onLoad生命周期函数里调用loadLogs方法来加载错误日志并在页面中展示。

错误日志的分析与处理
在错误日志监测之后，我们需要对错误日志进行分析和处理。根据错误日志的内容和堆栈信息，我们可以更好地理解错误产生的原因，并进行相应的修复和优化。

示例代码：
以下是一个示例的错误日志分析与处理的代码示例，用于分析错误堆栈信息并提供相应的解决方案。

import { StackTrace } from 'stacktrace-js';

function analyzeError(stack) {
  StackTrace.fromError(new Error(stack)).then((frames) => {
    const errorStack = frames.map(frame => ({
      fileName: frame.getFileName(),
      functionName: frame.getFunctionName(),
      lineNumber: frame.getLineNumber(),
      columnNumber: frame.getColumnNumber()
    }));
    console.error('错误堆栈信息', errorStack);

    // 根据错误堆栈信息进行相应的解决方案
    // TODO: 添加处理逻辑
  });
}

// ...在错误监测的回调函数中调用analyzeError函数
App.onError((err) => {
  analyzeError(err.stack);
});

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在上述代码中，我们使用了stacktrace-js库来解析错误的堆栈信息，并将其显示在控制台。开发者可以根据错误堆栈信息分析错误发生的原因，并提供相应的解决方案。