Fundebug 微信小程 BUG 监控插件更新至 1.2.1,优化错误上报次数的限制算法

简介: 摘要: 1.2.1优化错误上报次数的限制算法,新增silentHttpHeader配置选项,请大家及时更新哈! Fundebug提供专业的微信小程序 BUG 监控服务,可以第一时间为您捕获生存环境中小程序的异常、错误或者 BUG,及时给开发者发送报警,帮助您快速修复 BUG。

摘要: 1.2.1优化错误上报次数的限制算法,新增silentHttpHeader配置选项,请大家及时更新哈!

Fundebug提供专业的微信小程序 BUG 监控服务,可以第一时间为您捕获生存环境中小程序的异常、错误或者 BUG,及时给开发者发送报警,帮助您快速修复 BUG。欢迎大家免费试用,也欢迎各位用户反馈建议或者问题。

优化错误上报次数的限制算法

在小程序生命周期之内,Fundebug 最多错误上报次数为 50 次,这是为了避免无限循环导致无限报错。这里所说的生命周期,指的是小程序仍然存在于内存里面。

根据微信小程序的文档wx.request的最大并发限制是  10  个。因此,Fundebug 同一时间上报的错误数最多为 5 个,这是为了避免占用微信小程序的网络请求的并发数。

silentHttpHeader

如果你不希望监控 HTTP 请求错误的 Header 的话,可以将 silentHttpHeader 属性设为 true:

fundebug.init({
    silentHttpHeader: true
});

最后,感谢 Fundebug 用户熊文的反馈。

参考

关于Fundebug

Fundebug专注于JavaScript、微信小程序、微信小游戏、支付宝小程序、React Native、Node.js和Java线上应用实时BUG监控。 自从2016年双十一正式上线,Fundebug累计处理了10亿+错误事件,付费客户有Google、360、金山软件、百姓网等众多品牌企业。欢迎大家免费试用

版权声明

转载时请注明作者Fundebug以及本文地址:
https://blog.fundebug.com/2019/04/29/fundebug-wechat-miniprogram-upgrade-1-2-1/

目录
相关文章
|
10天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
10天前
|
人工智能 算法 大数据
Linux内核中的调度算法演变:从O(1)到CFS的优化之旅###
本文深入探讨了Linux操作系统内核中进程调度算法的发展历程,聚焦于O(1)调度器向完全公平调度器(CFS)的转变。不同于传统摘要对研究背景、方法、结果和结论的概述,本文创新性地采用“技术演进时间线”的形式,简明扼要地勾勒出这一转变背后的关键技术里程碑,旨在为读者提供一个清晰的历史脉络,引领其深入了解Linux调度机制的革新之路。 ###
|
21天前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
|
20天前
|
存储 缓存 算法
优化轮询算法以提高资源分配的效率
【10月更文挑战第13天】通过以上这些优化措施,可以在一定程度上提高轮询算法的资源分配效率,使其更好地适应不同的应用场景和需求。但需要注意的是,优化策略的选择和实施需要根据具体情况进行详细的分析和评估,以确保优化效果的最大化。
|
21天前
|
并行计算 算法 IDE
【灵码助力Cuda算法分析】分析共享内存的矩阵乘法优化
本文介绍了如何利用通义灵码在Visual Studio 2022中对基于CUDA的共享内存矩阵乘法优化代码进行深入分析。文章从整体程序结构入手,逐步深入到线程调度、矩阵分块、循环展开等关键细节,最后通过带入具体值的方式进一步解析复杂循环逻辑,展示了通义灵码在辅助理解和优化CUDA编程中的强大功能。
|
21天前
|
存储 缓存 算法
前端算法:优化与实战技巧的深度探索
【10月更文挑战第21天】前端算法:优化与实战技巧的深度探索
18 1
|
22天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
22天前
|
数据采集 缓存 算法
算法优化的常见策略有哪些
【10月更文挑战第20天】算法优化的常见策略有哪些
|
22天前
|
缓存 分布式计算 监控
算法优化:提升程序性能的艺术
【10月更文挑战第20天】算法优化:提升程序性能的艺术
|
22天前
|
缓存 分布式计算 监控
优化算法和代码需要注意什么
【10月更文挑战第20天】优化算法和代码需要注意什么
16 0