集成文档(Golang)
|
收藏
1. Golang SDK 使用说明
在使用前,请先阅读 数据模型 的介绍。
2. 集成神策分析 SDK
在 Golang 代码中集成 神策分析 SDK,使用神策分析采集并分析用户数据。
我们推荐 Golang 官方工具管理 Golang 项目并获取神策分析 SDK:
go get github.com/sensorsdata/sa-sdk-go
或更新本地已经存在的sdk:
go get -u github.com/sensorsdata/sa-sdk-go
也可以从 GitHub 下载 神策分析 SDK 的源代码。
SDK 需要 Golang 1.6 以上,不依赖第三方库。目前 Golang SDK 不支持 Windows。
2.1. 初始化神策分析 SDK
2.1.1. 获取配置信息
首先从神策分析的主页中,获取数据接收的 URL 和 Token(Cloud 版)。
2.1.2. 在程序中初始化 SDK
在程序中初始化的代码段中构造神策分析 SDK 的实例,下面以 ConcurrentLoggingConsumer 为例:
import sdk "github.com/sensorsdata/sa-sdk-go"
// 从神策分析配置页面中获取数据接收的 URL
SA_SERVER_URL := "YOUR_SERVER_URL"
// 初始化一个 Consumer,用于数据发送
consumer, err := sdk.InitConcurrentLoggingConsumer("/data/sa/access.log", true)
//...
// 使用 Consumer 来构造 SensorsAnalytics 对象
sa := sdk.InitSensorsAnalytics(consumer, "default", false)
defer sa.Close()
properties := map[string]interface{}{
"price": 12,
"name": "apple",
}
// 记录用户事件
err = sa.Track("ABCDEFG1234567", "ViewProduct", properties, false)
用户程序应该一直持有该实例,直到程序结束。程序退出前,需要使用 Close() 方法显式关闭,否则可能丢失部分缓存的数据。
使用神策分析时,引入神策分析 SDK 后首先初始化一个 consumer,接着初始化神策分析对象。
- 初始化神策分析对象的接口为:
// c 为 consumer,projectName 为项目名,timeFree 为是否导入历史数据
// 默认情况下,神策会过滤发生时间比较久远数据(例如 10 天之前,具体取决于服务端设置),如果想导入历史数据,可以通过开启 timeFree 选项来绕过这个限制。
func InitSensorsAnalytics(c consumers.Consumer, projectName string, timeFree bool) SensorsAnalytics
- 示例
sa := sdk.InitSensorsAnalytics(consumer, "default", false)
// 退出函数前调用 Close,回收资源,发送缓存中的数据
defer sa.Close()
// ...
至此,我们已经可以正常使用神策分析 SDK 了。需了解更多关于 SDK 的使用方法,可以跳到本文末尾的控制神策分析 SDK 一节。
3. 设置神策分析 SDK
Golang SDK 主要由以下两个组件构成:
- SensorsAnalytics:用于发送数据的接口对象,构造函数需要传入一个 Consumer 实例
- Consumer:Consumer 会进行实际的数据发送
为了让开发者更灵活的接入数据,神策分析 SDK 实现了以下 Consumer:
- LoggingConsumer
- ConcurrentLoggingConsumer
- DebugConsumer
- DefaultConsumer
- BatchConsumer
3.1. LoggingConsumer(推荐)
用于将数据输出到指定目录并按天切割文件,支持通过参数指定是否按小时切割,一般用来处理实时数据,生成日志文件并使用 LogAgent 等工具导入。
- 初始化接口
// filename 为输出文件前缀,hourRotate 为是否按小时切割
func InitLoggingConsumer(filename string, hourRotate bool) (*consumers.LoggingConsumer, error)
- 例子
import sdk "github.com/sensorsdata/sa-sdk-go"
// 初始化 LoggingConsumer
consumer, err := sdk.InitLoggingConsumer("/data/sa/access.log", false)
// ...
// 使用 Consumer 来构造 SensorsAnalytics 对象
sa := sdk.InitSensorsAnalytics(consumer, "default", false)
defer sa.Close()
// ...
LoggingConsumer 的第一个参数是保存文件前缀,第二个参数表示是否启用按小时切割,默认是每天 0 点切割保留所有文件。
- 按小时切割关闭的情况下,文件将保存在以 prefix.YYYY-MM-DD(例如:假设 prefix 为 /data/sa/access.log,当天是 2018-04-13,则输出文件为 /data/sa/access.log.2018-03-13)
- 按小时切割开启的情况下,在小时整点切割,文件将保存在以 prefix.YYYY-MM-DD.H(例如:假设 prefix 为 /data/sa/access.log,当天是 2018-04-13 14 点,则输出文件为 /data/sa/access.log.2018-03-13.14)
// 按小时切分
consumer, err := sdk.InitLoggingConsumer("/data/sa/access.log", true)
注意,请不要使用多进程写入同一个日志文件,可能会造成数据丢失或者错乱。如果需要多进程写入,请使用 ConcurrentLoggingConsumer。
3.2. ConcurrentLoggingConsumer(推荐)
用于将数据输出到指定目录,并自动按 天 切割文件,支持按小时切割,参数含义同 LoggingConsumer ,与 LoggingConsumer 不同的是,它支持多进程写入同一个文件。
- 初始化接口
// filename 为输出文件前缀,hourRotate 为是否按小时切割
func InitConcurrentLoggingConsumer(filename string, hourRotate bool) (*consumers.ConcurrentLoggingConsumer, error)
- 例子
import sdk "github.com/sensorsdata/sa-sdk-go"
// 初始化 ConcurrentLoggingConsumer
consumer, err := sdk.InitConcurrentLoggingConsumer("/data/sa/access.log", true)
// ...
// 使用 Consumer 来构造 SensorsAnalytics 对象
sa := sdk.InitSensorsAnalytics(consumer, "default", false)
// 程序结束前调用 Close() ,让 Consumer 刷新所有缓存数据到文件中
defer sa.Close()
// ...
注意: LogAgent 配置文件中一定要注释掉 real_time_file_name 参数,否则无法正常导入数据。已使用 LoggingConsumer 的客户建议按照如下步骤切换到 ConcurrentLoggingConsumer:
- 第 1 步 停掉 LogAgent,并注释掉 LogAgent 配置中的 real_time_file_name 参数。
- 第 2 步 将日志目录下的 real_time_file_name 的文件加上当前时间的后缀 ".YYYY-MM-DD"。
- 第 3 步 后端程序升级切换到 ConcurrentLoggingConsumer。
- 第 4 步 重新启动 LogAgent。
3.3. DebugConsumer(测试使用)
用于校验数据导入是否正确,关于 Debug 调试模式 的详细信息,请进入相关页面查看。请注意:Debug 模式是为方便开发者调试而设置的模式,该模式会逐条校验数据并在校验失败时抛出异常,性能远低于正常模式。线上环境使用 Debug 模式会严重影响性能并存在崩溃风险,产品上线前请务必替换掉/关闭 Debug 模式。
- 初始化接口为
// url是接收端url,writeData表示是否校验数据,timeout是发送超时时间,单位是毫秒
// writeData为
// true - 校验数据,并将数据导入到神策分析中
// false - 校验数据,但不进行数据导入
func InitDebugConsumer(url string, writeData bool, timeout int) (*consumers.DebugConsumer, error)
- 例子
import sdk "github.com/sensorsdata/sa-sdk-go"
// 神策分析数据接收的 URL
SA_SERVER_URL := "YOUR_SERVER_URL"
// 发送数据的超时时间,单位毫秒
SA_REQUEST_TIMEOUT := 100000
// Debug 模式下,是否将数据导入神策分析
// true - 校验数据,并将数据导入到神策分析中
// false - 校验数据,但不进行数据导入
SA_DEBUG_WRITE_DATA := true
// 初始化 Debug Consumer
consumer, err := sdk.InitDebugConsumer(SA_SERVER_URL, SA_DEBUG_WRITE_DATA, SA_REQUEST_TIMEOUT)
// ...
// 使用 Consumer 来构造 SensorsAnalytics 对象
sa := sdk.InitSensorsAnalytics(consumer, "default", false)
defer sa.Close()
// ...
3.4. DefaultConsumer
通常用于导入小规模历史数据的场景。由于是网络直接发送数据,如果网络出现异常可能会导致数据重发或丢失,因此不要用在任何线上服务中。普通 Consumer,实现,逐条、同步的发送数据给接收服务器。
- 初始化接口
// url 是接收端 URL,timeout 是发送超时时间,单位是毫秒
func InitDefaultConsumer(url string, timeout int) (*consumers.DefaultConsumer, error)
- 例子
import sdk "github.com/sensorsdata/sa-sdk-go"
// 神策分析数据接收的 URL
SA_SERVER_URL := "YOUR_SERVER_URL"
// 发送数据的超时时间,单位毫秒
SA_REQUEST_TIMEOUT := 100000
// 初始化 Default Consumer
consumer, err := sdk.InitDefaultConsumer(SA_SERVER_URL, SA_REQUEST_TIMEOUT)
// ...
// 使用 Consumer 来构造 SensorsAnalytics 对象
sa := sdk.InitSensorsAnalytics(consumer, "default", false)
defer sa.Close()
// ...
3.5. BatchConsumer
通常用于导入小规模历史数据,或者离线 / 旁路导入数据的场景。由于是网络直接发送数据,如果网络出现异常可能会导致数据重发或丢失,因此不要用在任何线上服务中。批量发送数据的 Consumer,当且仅当数据达到指定的量时,才将数据进行发送。
- 初始化接口
// url是接收端url,max是最大缓存条数,timeout是发送超时时间,单位是毫秒
func InitBatchConsumer(url string, max, timeout int) (*consumers.BatchConsumer, error)
- 例子
import sdk "github.com/sensorsdata/sa-sdk-go"
// 神策分析数据接收的 URL
SA_SERVER_URL := "YOUR_SERVER_URL"
// 发送数据的超时时间,单位毫秒
SA_REQUEST_TIMEOUT := 100000
// 当缓存的数据量达到参数值时,批量发送数据
SA_BULK_SIZE := 100
// 初始化 Batch Consumer
consumer, err := sdk.InitBatchConsumer(SA_SERVER_URL, SA_BULK_SIZE, SA_REQUEST_TIMEOUT)
// ...
// 使用 Consumer 来构造 SensorsAnalytics 对象
sa := sdk.InitSensorsAnalytics(consumer, "default", false)
defer sa.Close()
// ...
4. API 接口
针对 API 接口的使用文档,参照基础 API 使用文档介绍。
注:本文档内容为神策产品使用和技术细节说明文档,不包含适销类条款;具体企业采购产品和技术服务内容,以商业采购合同为准。