原标题：Molog：使用 Serverless 搭建的前端错误日志及事件收集系统
最近在交接项目，也因此有了一些时间。之前想过做一个前端的错误日志系统，便想着直接用 Serverlss 做了好了。
开始之前先让我简单地介绍一下：https://github.com/phodal/molog，以便于了解我们的需求及功能。
Molog 使用
先让我们看看最后要怎么用，在网页上引入：
<script data-component="homepage" data-env="dev" src="//static.pho.im/molog.min.js"></script>
顾名思义，其中的 component 针对的不是不同组件的名字，而 env 便是具体的环境。
前端的代码是基于 sherlog.js，因此在事件上也是差不多的：
Molog.push({field: 'xxx', action:' '}, function() { })Serverless 错误收集系统架构设计
在之前的文章中，我们讨论过错误日志收集是一个很好的 Serverless 应用使用场景。
架构设计
事实上，这样的系统很简单：
1.前端通过 window.onerror 来捕获错误日志
window.onerror = function(message, source, lineno, colno, error) {
...
}然后将错误日志发给 AWS Lambda 来处理
AWS Lambda 将数据存储到 AWS DynamoDB 数据库里
当用户打开后台时，从 AWS DynamoDB 获取相应的数据
前端的静态文件，通过 S3 + Cloudfront 作为 CDN 来分发前端资源
Molog 系统实现
1. 存储日志和事件
要在 AWS 上实际这样的系统，就便得很简单了。我们只需要存储一下这些数据即可，相关的存储逻辑如下所示：
const params = {
TableName: process.env.DYNAMODB_TABLE,
Item: {
id: uuid.v1(),
data: JSON.stringify(event.queryStringParameters),
env: env,
component: component,
createdAt: timestamp
},
};这里的 env 和 component 是在 script 标签中遍历解析出来的：
env: function() { var s = doc.getElementsByTagName('script')
, env; for( var i = 0, l = s.length; i < l; i++) { if (s[i].src.indexOf('molog') > -1) {
env = s[i].getAttribute('data-env'); break;
}
} this.env = env || '';
}然后，再将这个 URL 放置到 POST 的 URL 中，即 serverless.yml 的配置文件中：
functions: create: handler: create/index.handler
events:
- http:
path: /{component}/{env}/
method: get
cors: true从 URL 中获取这些相关的参数
2. 读取日志
有了上面的基础，有读取日志也很简单，首先配置好 URL：
list: handler: list/index.list events:
- http:
path: /{component}/{env}/logs
method: get
cors: true然后从数据库中获取这些结果：
const params = { TableName: process.env.DYNAMODB_TABLE, FilterExpression: 'env = :env and component = :component', ExpressionAttributeValues: { ':env': env, ':component': component,
}
};
dynamoDb.scan(params, (error, result) => { const response = { statusCode: 200, headers: { "Access-Control-Allow-Origin" : "*" // Required for CORS support to work
}, body: JSON.stringify(result.Items),
};
callback(null, response);
});这样就可以得到相关的日志了。
问题
就这么简单，发现由于 CloudFront 在国内有点水土不服，并且提供压缩的功能，导致加载速度有点慢。