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App崩溃分析:如何监控http请求并做出优化?

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App崩溃分析:如何监控http请求并做出优化? 移动互联网时代,移动App与服务器之间的交互越来越频繁,数据量也越来越大,伴随而来的各种网络连接问题也在影响着各App的留存率。如何保证http请求的质量成为开发者们需要解决的一大问题。本文着重讲述http请求遇到的问题以及该如何监控和优化。
http请求遇到的问题
在App开发过程中,通常是用无线网络去做测试,这样网络的连通率、速度以及响应时间都是处在一个相对理想的情况下,但是在App发布后,用户使用场景往往是2G、3G,以及一些网络水平初级的地区,网速和连通率都在一个不稳定甚至极低的水平,这时,一系列的问题随之而来,其中我们主要讨论两点:
响应时间:由于网络速度的下降, 响应时间开始变长,同一个url的访问时间可能会成倍增长,增加用户的等待时间;错误率:由于网络质量的下降,丢包错包概率成倍增长,由于请求的错误也会导致服务器端处理错误率的提高,可能会造成返回数据为空或者错误,致使用户增加使用成本。
如何去优化?
应用向服务器发送http请求,一般都是调用的系统接口或者第三方接口(比如OKHttp):
这个时候,我们可以在应用调用接口时,加一个收集模块来采集http信息,如图:
Collection module可以用不同的实现方式:iOS利用Runtime通过代码注入的方式去获取相关信息;Android通过自定义URLStreamHandler去获取http信息,之后通过一些统计工具可以直观地去分析和优化应用的网络模块。
如何利用网络监控去做优化?
那么,究竟该如何利用好网络监控来进行应用优化?开发者可以从http响应时间、http错误率、请求量(rpm)和Data I/O四个维度监控http请求,并监测每个url的运营商、终端设备、错误码。同时,地理定位功能可以提供每个地区网络状况的平均值,方便开发者去分析和优化。
http响应时间
通过响应时间的长短,可以判断哪个url去优化,如果响应时间长,是不是后台查询过慢?还是因为运营商基站建的少网络信号差?
http错误率
通过错误率,可以知道访问某个url时最多的错误码是多少,根据错误码去确定是请求错误还是服务器错误,从而缩小问题的查找范围。
请求量(rpm)
通过查看url的请求量,可以去推断用户的喜好,从而做一些定制化的服务,也可以通过这个指标去确定App端发请求频率是否正常。
Data I/O
通过Data I/O,可以知道某个url的请求数据大小是否正常,是否流量过大可以进行压缩从而节省用户的费用。
当然,每个指标不是独立的,而是应该综合来判断。举一个例子,做一个在线图库的应用,用户反映一直刷不出图,那就可以这样推断一下:看http响应时间,如果正常,有可能是App收到数据后显示有问题,如果过长,那么可能是服务器端问题;再看错误率,如果很高,那么有可能是服务器返回结果有问题,如果不高,那么有可能是因为网络信号差导致的。
这个时候,再看一下请求量和Data I/O,如果请求量很小,但是Data I/O很高,那么是否可以优化http请求策略?如果改成每次请求一屏的数据,根据用户的翻页情况发送多次请求,而不是一次去请求几页数据,那么这样数据总量没变,但是用户看到的效果却是每翻一页,只要很少的时间就可以显示出图片,这样就可以提升用户体验。
简单论述了网络问题对于移动App产生的影响,以及如何去监控http请求并做出优化。当然,实现监控的方式有很多,也可以有很多技术上的玩法,但无论技术实现得有多好,如何优化App?提升用户体验和留存率,才是开发者最该关心的问题。
延伸阅读:
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