概述
在实际的项目开发中,一定会有埋点上报的需求。可能每个项目上报的方式不一样,有些是通过自动化埋点,不需要开发手动上报,有些是需要开发自己上报。在我们业务的一个项目中,因为采用的是业务推动迭代的方式,有大量的跟业务相关的埋点,且变动比较大,所以我们基本上都是开发自己上报。
在之前的 Java 作为主力语言开发的时候,埋点参数上报的封装基本上是利用 Builder 模式,或者使用 Map 的方式来进行上报,而到了 Kotlin 作为主力开发语言后,可以利用 Kotlin 提供的一些语法,更好的封装实现埋点的上报,今天就来谈谈我在实际项目中封装的一种思路。
旧方式
原来的埋点上报,对于上报参数的组织,有些是通过 Builder,有些是利用 Map 来组织。我这里取神策埋点 SDK 的上报方式为例:
利用 JSONObject 构建 Json 数据的方式上报
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try {
JSONObject newProperties = new JSONObject();
newProperties.put("AdSource", "Email");
properties.put("AdSource", "XXX Store");
// 再次设定用户渠道,设定无效,"developer@sensorsdata.cn" 的 "AdSource" 属性值仍然是 "XXX Store"
SensorsDataAPI.sharedInstance().profileSetOnce(newProperties);
} catch (JSONException e) {
e.printStackTrace();
}
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利用 Map 集合的方式上报:
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// map集合
Map<String, Number> properties = new HashMap<String, Number>();
properties.put("UserPaid", 1);
properties.put("PointEarned", 12.5);
SensorsDataAPI.sharedInstance().profileIncrement(properties);
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个人在使用的时候,觉得这种上报参数的组织方式,比较零散,不易于管理,复用性不强。我们之前也是使用了差不多的上报方式,但是使用多了之后,发现不是很方便,因此基于 Kotlin 的委托的语法特性,重新进行了封装。
新思路
基础抽象类 BaseEventTrack
首先对于每个埋点,我们采用了类来进行管理,即每个埋点抽象成一个埋点类。下每个埋点类基础一个抽象类,这个抽象类,来定义一些基础的信息,大概如下:
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abstract class BaseEventTrack {
private val tag = "BaseEventTrack"
// 所有上报参数得收集,这一块可以自己定义和修改
private val paramsMap = hashMapOf<String, Any?>()
// 埋点名字
abstract val eventId: String
// 埋点的归类
abstract val eventTrackCategory: String
/**
* 触发上报当前的埋点
*/
fun upload() {
//
EventTrack.stat(eventTrackCategory, eventId, paramsMap)
}
/**
* 定义每种类型的委托方法,控制它的get和set方法,如果有新增,可以在这里新增
*/
protected fun int(): ReadWriteProperty<BaseEventTrack, Int?> = InnerReadWriteProperty<BaseEventTrack, Int?>(0)
protected fun string(): ReadWriteProperty<BaseEventTrack, String?> =
InnerReadWriteProperty<BaseEventTrack, String?>("")
protected fun long(): ReadWriteProperty<BaseEventTrack, Long?> = InnerReadWriteProperty<BaseEventTrack, Long?>(0)
protected fun boolean(): ReadWriteProperty<BaseEventTrack, Boolean?> =
InnerReadWriteProperty<BaseEventTrack, Boolean?>(false)
protected fun float(): ReadWriteProperty<BaseEventTrack, Float?> =
InnerReadWriteProperty<BaseEventTrack, Float?>(0F)
protected fun double(): ReadWriteProperty<BaseEventTrack, Double?> =
InnerReadWriteProperty<BaseEventTrack, Double?>(0.0)
// 代理类属性的处理
inner class InnerReadWriteProperty<T, V>(defaultValue: V) : ReadWriteProperty<T, V> {
private var currentValue: V = defaultValue
override fun getValue(thisRef: T, property: KProperty<*>): V {
Log.i(tag, "thisRef=${thisRef},property=${property}")
return currentValue
}
override fun setValue(thisRef: T, property: KProperty<*>, value: V) {
Log.i(tag, "thisRef=${thisRef},property=${property},value=${value}")
currentValue = value
paramsMap[property.name] = value
}
}
}
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这个埋点抽象类主要的作用在:
- 定义了埋点一些基础属性,如
eventId
等
- 利用 Kotlin 的
属性委托
,定义每种常用的基础数据类型的委托代理方法
- 定义上报埋点的方法
这里新的思路就是:利用 Kotlin 中的属性委托类 ReadWriteProperty
来处理每个属性的get 和 set
,通过这个委托代理
,收集和处理每个字段的值。其实就是起到一个拦截属性赋值和获取值的作用。
当有新的埋点时,我们可以这样定义埋点数据。比如我们常见的 Show 埋点:
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class ShowEvent : BaseEventTrack() {
override val eventId: String
get() = "show"
override val eventTrackCategory: String
get() = "10001"
/**
* 页面停留时间
*/
var pageTime by long()
/**
* 场景
*/
var sceneName by string()
}
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触发上报
埋点数据类封装好了之后,那么怎么给数据赋值和触发上报呢?这里使用inline
函数,定义一个全局的静态方法,具体内容如下:
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/**
* @param block 初始化函数
*/
inline fun <reified T : BaseEventTrack> uploadEvent(crossinline block: T.() -> Unit) {
kotlin.runCatching {
// 实例化泛型T
val clz = T::class.java
val instance = clz.getDeclaredConstructor()
instance.isAccessible = true
val tInstance = instance.newInstance()
// 触发对象初始化
block.invoke(tInstance)
// 触发上报
tInstance.upload()
}.onFailure {
// 抛出异常,或者使用兜底方案
Log.w("EventTrack", "upload event error,message=${it.message}")
}
}
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这个方法的参数是一个类型 T
的扩展函数类型,这个函数内部主要做的是初始化埋点数据字段的值。而方法内部的逻辑主要有:
- 对泛型 T 进行实例化,构造对象
- 触发对象的初始化操做,即对埋点字段赋值
- 触发埋点的上报
注意:这里的方法中的reified
必须加上,否则我们无法实例话一个泛型类型,这也是和 Java 不同的地方
比如上面的Show
埋点,我们在使用的时候,可以这么使用:
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fun uploadShowStat(){
uploadEvent<ShowEvent> {
sceneName = "七郎"
pageTime = 100
}
}
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这样用起来是不是很方便呢~~~~
总结
这里的新思路,利用了 kotlin 的属性委托和reified
的特性,实现了一种埋点参数封装的方式,这种方式优点是:使用管理起来非常的方便,每个埋点都对应一个类,代码可读性较好。缺点是:过程中可能会参数一些额外的类。
当然上面只是提供了一种思路,一些细节没有提到,比如一些异常处理,兜底逻辑,线程安全等,有兴趣的可以在上面的基础上实现。