用户行为数据采集系统

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本文将重点探讨数据采集层中的用户行为数据采集系统。这里的用户行为，指的是用户与产品UI的交互行为，主要表现在Android App、IOS App与Web页面上。这些交互行为，有的会与后端服务通信，有的仅仅引起前端UI的变化，但是不管是哪种行为，其背后总是伴随着一组属性数据。对于与后端发生交互的行为，我们可以从后端服务日志、业务数据库中拿到相关数据；而对于那些仅仅发生在前端的行为，则需要依靠前端主动上报给后端才能知晓。用户行为数据采集系统，便是负责从前端采集所需的完整的用户行为信息，用于数据分析和其他业务。

举个例子，下图所示是一次营销活动（简化版）的注册流程。如果仅仅依靠后端业务数据库，我们只能知道活动带来了多少新注册用户。而通过采集用户在前端的操作行为，则可以分析出整个活动的转化情况：海报页面浏览量—>>点击”立即注册”跳转注册页面量—>>点击“获取验证码”数量—>>提交注册信息数量—>>真实注册用户量。而前端用户行为数据的价值不仅限于这样的转化率分析，还可以挖掘出更多的有用信息，甚至可以与产品业务结合，比如笔者最近在做的用户评分系统，便会从用户行为中抽取一部分数据作为评分依据。

在早期的产品开发中，后端研发人员每人负责一个摊子，虽然也会做些数据采集的事情，但是基本上只针对自己的功能，各做各的。通常做法是，根据产品经理提出的数据需求，设计一个结构化的数据表来存储数据，然后开个REST API给前端，用来上报数据；前端负责在相应的位置埋点，按照协商好的数据格式上报给后端。随着业务的发展，这样的做法暴露了很多问题，给前后端都带来了混乱，主要表现在：前端四处埋点，上报时调用的API不统一，上报的数据格式不统一；后端数据分散在多个数据表中，与业务逻辑耦合严重。

于是，我们考虑做一个统一的用户行为数据采集系统，基本的原则是：统一上报方式、统一数据格式、数据集中存储、尽可能全量采集。具体到实现上，归纳起来主要要解决三个问题：

• 采什么。搞清楚需要什么数据，抽象出一个统一的数据格式。

• 前端怎么采。解决前端如何有效埋点、全量采集的问题。

• 后端怎么存。解决数据集中存储、易于分析的问题。

采什么

用户在前端UI上的操作，大多数表现为两类：第一类，打开某个页面，浏览其中的信息，然后点击感兴趣的内容进一步浏览；第二类，打开某个页面，根据UI的提示输入相关信息，然后点击提交。其行为可以归纳为三种：浏览、输入和点击（在移动端，有时也表现为滑动）。其中，浏览和点击是引起页面变化和逻辑处理的重要事件，输入总是与点击事件关联在一起。

因此，浏览和点击便是我们要采集的对象。对于浏览，我们关注的是浏览了哪个页面，以及与之相关的元数据；对于点击，我们关注的是点击了哪个页面的哪个元素，与该元素相关联的其他元素的信息，以及相关的元数据。页面，在Android与IOS上使用View名称来表示，在Web页面上使用URL（hostname+pathname）来表示。元素，使用前端开发中的UI元素id来表示。与元素相关联的其他元素信息，指的是与“点击”相关联的输入/选择信息，比如在上面的注册页面中，与“提交”按钮相关联的信息有手机号、验证码、姓名。元数据，是指页面能提供的其他有用信息，比如URL中的参数、App中跳转页面时传递的参数等等，这些数据往往都是很重要的维度信息。

除了这些页面中的数据信息，还有两个重要的维度信息：用户和时间。用户维度，用来关联同一用户在某个客户端上的行为，采用的方案是由后端生成一个随机的UUID，前端拿到后自己缓存，如果是登录用户，可以通过元数据中的用户id来关联；时间维度，主要用于数据统计，考虑到前端可能延迟上报，前端上报时会加上事件的发生时间（目前大多数正常使用的移动端，时间信息应该是自动同步的）。

综合起来，将前端上报的数据格式定义如下。uuid、event_time、page是必填字段，element是点击事件的必填字段，attrs包含了上述的元数据、与元素相关联的其他元素的信息，是动态变化的。

{
    "uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
    "event_time": "2016-12-08T18:08:12",
    "page": "www.example.com/poster.html",
    "element": "register",
    "attrs": {
        "title": "test",
        "user_id": 1234
    }
}

而针对不同客户端的不同事件，通过不同的REST API来上报，每个客户端只需调用与自己相关的两个API即可。

前端怎么采

整理好数据格式和上报方式后，前端的重点工作便是如何埋点。传统的埋点方式，就是在需要上报的位置组织数据、调用API，将数据传给后端，比如百度统计、google analysis都是这样做的。这是最常用的方式，缺点是需要在代码里嵌入调用，与业务逻辑耦合在一起。近几年，一些新的数据公司提出了“无埋点”的概念，通过在底层hook所有的点击事件，将用户的操作尽量多的采集下来，因此也可以称为“全埋点”。这种方式无需嵌入调用，代码耦合性弱，但是会采集较多的无用数据，可控性差。经过一番调研，结合我们自己的业务，形成了这样几点设计思路：

hook底层的点击事件来做数据上报，在上报的地方统一做数据整理工作。

通过UI元素的属性值来设置是否对该元素的点击事件上报。

通过UI元素的属性值来设置元素的关联关系，用于获取上述的“与元素相关联的其他元素的信息”。

我们首先在Web的H5页面中做了实践，核心的代码很简单。第一，在页面加载时绑定所有的click事件，上报页面浏览事件数据。第二，通过user_action_id属性来表示一个元素是否需要上报点击事件，通过user_action_relation属性来声明当前元素被关联到哪个元素上面，具体代码实现不解释，很简单。

$(d).ready(function() {
    // 页面浏览上报
    pvUpload({page: getPageUrl()},
             $.extend({title: getTitle()}, getUrlParams()));

    // 绑定点击事件
    $(d).bind('click', function(event) {
        var $target = $(event.target);
        // 查找是否是需要上报的元素
        var $ua = $target.closest('[user_action_id]');
        if ($ua.length > 0) {
            var userActionId = $ua.attr('user_action_id');
            var userActionRelation = $("[user_action_relation=" + userActionId + "]");
            var relationData = [];

            // 查找相关联的元素的数据信息
            if (userActionRelation.length > 0) {
                userActionRelation.each(function() {
                    var jsonStr = JSON.stringify({
                            "r_placeholder_element": $(this).get(0).tagName,
                            'r_placeholder_text': $(this).text()
                        });
                    jsonStr = jsonStr.replace(/\placeholder/g, $(this).attr('id'));
                    jsonStr = JSON.parse(jsonStr);
                    relationData.push(jsonStr);
                });
            }

            // 点击事件上报
            clickUpload({page: getPageUrl(), element: userActionId},
                        $.extend({title: getTitle()}, getUrlParams(), relationData));
        }
    });
});

上述代码可以嵌入到任何HTML页面，然后只要在对应的元素中进行申明就好了。举个例子：

<div>    
    <div>
        <textarea id="answer" cols="30" rows="10" user_action_relation="answer-submit"></textarea>
    </div>
    <button user_action_id="answer-submit">提 交</button>
</div>

后端怎么存

数据进入后台后，首先接入Kafka队列中，采用生产消费者模式来处理。这样做的好处有：第一，功能分离，上报的API接口不关心数据处理功能，只负责接入数据；第二，数据缓冲，数据上报的速率是不可控的，取决于用户使用频率，采用该模式可以一定程度地缓冲数据；第三，易于扩展，在数据量大时，通过增加数据处理Worker来扩展，提高处理速率。

除了前端上报的数据内容外，我们还需要在后端加入一些其他的必要信息。在数据接入Kafka队列之前，需要加入五个维度信息：客户端类型（Web/Android/IOS）、事件类型（浏览/点击）、时间、客户端IP和User Agent。在消费者Worker从Kafka取出数据后，需要加入一个名为event_id的字段数据，具体含义等下解释。因此，最后存入的数据格式便如下所示：

{
    "uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
    "event_time": "2016-12-08T18:08:12",
    "page": "www.example.com/poster.html",
    "element": "register",
    "client_type": 0,
    "event_type": 0,
    "user_agent": "Mozilla\/5.0 (Linux; Android 5.1; m3 Build\/LMY47I) AppleWebKit\/537.36 (KHTML, like Gecko) Version\/4.0 Chrome\/37.0.0.0 Mobile MQQBrowser\/6.8 TBS\/036887 Safari\/537.36 MicroMessenger\/6.3.31.940 NetType\/WIFI Language\/zh_CN",
    "ip": "59.174.196.123",
    "timestamp": 1481218631,
    "event_id": 12,
    "attrs": {
        "title": "test",
        "user_id": 1234
    }
}

再来看event_id的含义。前端传过来的一组组数据中，通过page和element可以区分出究竟是发生了什么事件，但是这些都是前端UI的名称，大部分是开发者才能看懂的语言，因此我们需要为感兴趣的事件添加一个通俗易懂的名称，比如上面的数据对应的事件名称为“在海报页面中注册”。将page+element、事件名称进行关联映射，然后将相应的数据记录id作为event id添加到上述的数据中，方便后期做数据分析时根据跟event id来做事件聚合。做这件事有两种方式：一种是允许相关人员通过页面进行配置，手动关联；一种是前端上报时带上事件名称，目前这两种方式我们都在使用。

最后，来看看数据存储的问题。传统的关系型数据库在存储数据时，采用的是行列二维结构来表示数据，每一行数据都具有相同的列字段，而这样的存储方式显示不适合上面的数据格式，因为我们无法预知attrs中有哪些字段数据。象用户行为数据、日志数据都属于半结构化数据，所谓半结构化数据，就是结构变化的结构化数据，适合使用NoSQL来做数据存储。我们选用的是ElasticSearch来做数据存储，主要基于这么两点考虑：

• Elasticsearch是一个实时的分布式搜索引擎和分析引擎，具有很强的数据搜索和聚合分析能力。

• 在这之前我们已经搭建了一个ELK日志系统，可以复用Elasticsearch集群做存储，也可以复用Kibana来做一些基础的数据分析可视化。

Elasticsearch的使用方法可以参考Elasticsearch使用总结一文，这里不做过多讲解。使用Elasticsearch来做数据存储，最重要的是两件事：建立Elasticsearch的映射模板、批量插入。Elasticsearch会根据插入的数据自动建立缺失的index和doc type，并对字段建立mapping，而我们要做的创建一个dynamic template，告诉Elasticsearch如何自动建立，参考如下。批量插入，可以通过Elasticsearch的bulk API轻松解决。

"user_action_record": {
    "order": 0,
    "template": "user_action_record_*",
    "settings": {

    },
    "mappings": {
        "_default_": {
            "dynamic_templates": [{
                "string_fields": {
                    "mapping": {
                        "type": "string",
                        "fields": {
                            "raw": {
                                "index": "not_analyzed",
                                "ignore_above": 256,
                                "type": "string"
                            }
                        }
                    },
                    "match_mapping_type": "string"
                }
            }],
            "properties": {
                "timestamp": {
                    "doc_values": true,
                    "type": "date"
                }
            },
            "_all": {
                "enabled": false
            }
        }
    }
}

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