乾貨|車來了APM應用性能體驗實踐

車來了是以大數據、人工智能技術爲基礎，經過鏈接人與車，提供智慧交通、城市公共出行等服務的實時公交App，目前在實時公交領域排位全國第一，已覆蓋超過350個城市，用戶量超過1.5億，月活用戶超過3000萬。

對於亟需查詢公交車實時位置的用戶來講，App的穩定性和性能十分重要。用戶本來就由於等車而焦急的心情，不但願由於手機卡頓、啓動慢等問題而加重。

車來了經過使用友盟+應用性能監控平臺U-APM，實現了實時、可靠、全面地捕獲應用崩潰、ANR、自定義異常、卡頓、啓動分析等問題，全面提高用戶體驗。並輕鬆解決了傳統應用穩定性監控服務廣泛存在的難題，如：

1.性能監控不全面：隨着用戶對產品體驗要求的提高，單一崩潰監控難以覆蓋用戶面臨的各種體驗問題，亟需對卡頓、啓動等性能體驗進行監控分析。

2.告警不智能：僅可以對崩潰進行告警，沒法對ANR、卡頓等問題進行監控。單一的郵件報警通道對於平常忙碌的開發者來講，觸達不夠及時。

3.服務不穩定：一旦發生監測數據丟失、平臺訪問無響應等狀況，較難得到及時的支持與反饋。

車來了所遇的問題及解決方案

爲了及時響應用戶各種問題，車來了客服部門天天會發送客戶投訴列表至相關部門。其中，客戶投訴中出現「卡」、「慢」 相關的關鍵詞，會分發至研發團隊進行排查，研發團隊需及時給出回執，以確保面向客戶有問必答。

​針對用戶反饋的卡頓問題，研發團隊一般藉助U-APM進行以下路徑的排查：

1.用戶細查找問題：經過用戶帳號搜索定位到投訴用戶設備發生的卡頓問題。

2.卡頓詳情找緣由：在卡頓詳情中查看SDK捕獲到的卡頓詳細日誌以及設備信息，藉助堆棧中高亮模塊排查潛在問題緣由。

3.雙向聚合定問題：經過搜索卡頓模塊名稱，瞭解卡頓問題影響程度，爲修復排期提供優先級斷定參考。

（圖示爲demo數據）
針對用戶反饋的啓動的慢問題，研發團隊藉助U-APM的慢啓動分析功能，能夠直接在慢啓動分析中搜索用戶帳號，進入對應慢啓動詳情查看啓動時序，瞭解啓動環節各階段耗時狀況，協助問題排查。

在車來了研發團隊的不懈努力下，始終爲用戶提供穩定良好的應用體驗。同時，隨着U-APM多維度捕獲、多通道告警等領先能力的加持，讓車來了研發團隊在應用性能監控和問題定位方面如虎添翼：

1.錯誤捕獲能力提高：U-APM提供準確全面的錯誤捕獲能力，協助開發者定位排查更多錯誤，其中Native崩潰捕獲提高 15% 。

2.監控效率提高：經過更豐富的規則設定，對具體錯誤進行了更及時的監控，而且經過微信通知，問題發現時間縮短了 33 %。

3.客服問題回執效率提高：用戶細查+各種錯誤分析模型，快速定位問題，問題排查時間縮短了 42% ，提高客服問題回執效率。車來了與領先的第三方全域數據智能服務商友盟+，就應用性能監控達成合做，雙方將共同打造行業領先的應用性能體驗。

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