# Java SDK

> ### *在使用前，请先阅读*[*数据模型*](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/data_import/data_model)*的介绍。*

Java SDK 主要用于服务端 Java 应用，对于 Android App，请使用 [神策分析 Android SDK](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/detailed_guide/android_sdk)。

## 1. 集成神策分析 SDK

在服务端 Java 应用中集成 [神策分析 SDK](https://github.com/sensorsdata/sa-sdk-java)，使用神策分析采集并分析用户行为。

我们推荐使用 [Maven](http://search.maven.org) 管理 Java 项目，请在 `pom.xml` 文件中，添加以下依赖信息，Maven 将自动获取神策分析 SDK 并更新项目配置。

```markup
    <dependencies>
      // ...
      <dependency>
        <groupId>com.sensorsdata.analytics.javasdk</groupId>
        <artifactId>SensorsAnalyticsSDK</artifactId>
        <version>3.1.11</version>
      </dependency>
    </dependencies>
```

若出现依赖冲突的问题（例如运行时找不到类），可以使用 `standalone` 版本：将上面的 `version` 替换为 `3.1.11-standalone`。

如果不使用 Maven，也可以用下面任意一种方式集成：

* 直接从 Github 下载 [神策分析 SDK](https://github.com/sensorsdata/sa-sdk-java) 的源代码，并将其作为模块添加进项目中使用；
* 下载 [SensorsAnalyticsSDK-3.1.11-standalone.jar](http://central.maven.org/maven2/com/sensorsdata/analytics/javasdk/SensorsAnalyticsSDK/3.1.11-standalone/SensorsAnalyticsSDK-3.1.11-standalone.jar) 并添加到项目使用。

最新版本的神策 Java SDK 支持的 JDK 最低版本为 Java 7；神策 Java SDK `3.1.9` 版支持 JDK 1.6。

## 2. 初始化神策分析 SDK

### 2.1 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）。

![](https://3928609189-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-Levm4x0IpHBx6dxiaCM%2F-LeydYULqjq7WfRLX0IT%2F-Leydck2ctJbhNeQRsjz%2Fmulti_project_data_api.png?generation=1557976757617660\&alt=media)

如果使用神策分析 Cloud 服务，需获取的配置信息为:

* 数据接收地址，建议使用不带端口号的: <http://{$service_name}.datasink.sensorsdata.cn/sa?project={$project_name}&token={$project_token}>
* 数据接收地址，带端口号的: <http://{$service_name}.cloud.sensorsdata.cn:8106/sa?project={$project_name}&token={$project_token}>

如果用户使用单机版私有部署的神策分析，默认的配置信息为：

* 数据接收地址: <http://{$host_name}:8106/sa?project={$project_name}>

  （注：神策分析 1.7 及之前的版本，单机版私有部署默认端口号为 8006）

如果用户使用集群版私有部署的神策分析，默认的配置信息为：

* 数据接收地址: <http://{$host_name}:8106/sa?project={$project_name}>

其中 `{$host_name}` 可以是集群中任意一台机器。

如果私有部署的过程中修改了 Nginx 的默认配置，或通过 CDN 等访问神策分析，则请咨询相关人员获得配置信息。

### 2.2 在程序中初始化 SDK

在程序启动时（如 `public static void main(String[] args)` 方法中），调用构造函数 `new SensorsAnalytics(Consumer)` 初始化 Java SDK 实例。

```java
    // 从神策分析获取的数据接收的 URL
    final String SA_SERVER_URL = "YOUR_SERVER_URL";
    // 使用 Debug 模式，并且导入 Debug 模式下所发送的数据
    final boolean SA_WRITE_DATA = true;

    // 使用 DebugConsumer 初始化 SensorsAnalytics
    final SensorsAnalytics sa = new SensorsAnalytics(
            new SensorsAnalytics.DebugConsumer(SA_SERVER_URL, SA_WRITE_DATA));

    // 用户的 Distinct Id
    String distinctId = "ABCDEF123456789";

    // 记录用户登录事件
    sa.track(distinctId, true, "UserLogin");

    // 使用神策分析记录用户行为数据
    // ...

    // 程序结束前，停止神策分析 SDK 所有服务
    sa.shutdown();
```

其中 `YOUR_SERVER_URL` 是前文中从神策分析获取的数据接收的 URL。`DebugConsumer` 为发送选项， `DebugConsumer` **仅允许在程序调试时使用，在生产环境中我们建议使用** `ConcurrentLoggingConsumer` ，并结合 [LogAgent](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/import_tool) 工具完成数据采集，具体信息请参考文档中 [设置神策分析 SDK](#7-设置神策分析-sdk) 一节 。

程序结束前需要使用 `shutdown()` 接口显式结束，该接口可能需要等待若干秒，直到本地缓存的数据都已发送到神策分析。

至此，我们已经可以正常使用神策分析 SDK 采集用户数据了。在开发多线程程序时，开发者可以在线程间复用神策分析实例用于记录数据。

## 3. 追踪事件

第一次接入神策分析时，建议先追踪 3\~5 个关键的事件，只需要几行代码，便能体验神策分析的分析功能。例如：

* 图片社交产品，可以追踪用户浏览图片和评论事件
* 电商产品，可以追踪用户注册、浏览商品和下订单等事件

神策分析 SDK 初始化成功后，可以通过 `track()` 记录事件，必须包含用户 ID（`distinctId`）、用户 ID 是否为登录 ID (`isLoginId`)、事件名（`eventName`）这三个参数，同时可以传入一个 `Map<String, Object>` 对象，为事件添加自定义事件属性。以电商产品为例，可以这样追踪一次购物行为：

```java
    // 从神策分析获取的数据接收的 URL
    final String SA_SERVER_URL = "YOUR_SERVER_URL";
    // 使用 Debug 模式，并且导入 Debug 模式下所发送的数据
    final boolean SA_WRITE_DATA = true;

    // 使用 DebugConsumer 初始化 SensorsAnalytics
    final SensorsAnalytics sa = new SensorsAnalytics(
            new SensorsAnalytics.DebugConsumer(SA_SERVER_URL, SA_WRITE_DATA));

    // 用户的 Distinct Id
    String distinctId = "ABCDEF123456789";

    // 用户浏览商品
    {
      Map<String, Object> properties = new HashMap<String, Object>();

      // '$time' 属性是系统预置属性，表示事件发生的时间，如果不填入该属性，则默认使用系统当前时间
      properties.put("$time", new Date());
      // '$ip' 属性是系统预置属性，如果服务端中能获取用户 IP 地址，并填入该属性，神策分析会自动根据 IP 地址解析用户的省份、城市信息
      properties.put("$ip", "123.123.123.123");
      // 商品 ID
      properties.put("ProductId", "123456");
      // 商品类别
      properties.put("ProductCatalog", "Laptop Computer");
      // 是否加入收藏夹，Boolean 类型的属性
      properties.put("isAddedToFav", true);

      // 记录用户浏览商品事件
      sa.track(distinctId, true, "ViewProduct", properties);
    }

    // 用户订单付款
    {
      // 订单中的商品 ID 列表
      List<String> productIdList = new ArrayList<String>();
      productIdList.add("123456");
      productIdList.add("234567");
      productIdList.add("345678");

      Map<String, Object> properties = new HashMap<String, Object>();

      properties.put("$ip", "123.123.123.123");
      // 订单 ID
      properties.put("OrderId", "abcdefg");
      // 商品 ID 列表，List<String> 类型的属性
      properties.put("ProductIdList", productIdList);
      // 订单金额
      properties.put("OrderPaid", 12.10);

      // 记录用户订单付款事件
      sa.track(distinctId, true, "PaidOrder", properties);
    }
```

通过 [Debug模式](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/data_import/debug_mode)，可以校验追踪的事件及属性是否正确。普通模式下，数据导入后，在神策分析中稍等片刻，便能看到追踪结果。请注意，*不要在生产环境中使用 Debug 模式*。

### 3.1 事件属性

如前文中的样例，追踪的事件可以设置自定义的事件属性，例如浏览商品事件中，将商品 ID、商品分类等信息作为事件属性。在后续的分析工作中，事件属性可以作为统计过滤条件使用，也可以作为维度进行多维分析。对于事件属性，神策分析有一些约束:

* 事件属性是一个 `Map<String, Object>` 对象
* `Map<String, Object>` 中每个元素描述一个属性，Key 为属性名称，必需是 `String` 类型
* `Map<String, Object>` 中，每个元素的 Value 是属性的值，支持 `String`、`Number`、`List<String>` 和 `Date`

对于神策分析中事件属性的更多约束，请参考 [数据格式](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/data_import/data_schema)。在开发多线程程序时，开发者不能在线程间复用传入的属性对象。

#### 3.1.1 系统预置属性

如前文中样例，事件属性中以 '$' 开头的属性为系统预置属性，在自定义事件属性中填入对应 '$' 开头的属性值可以覆盖这些预置属性：

* `$ip` - 填入该属性，神策分析会自动根据 IP 地址解析用户的省份、城市信息，该属性值为 `String` 类型；
* `$time` - 填入该属性，神策分析将事件时间设置为属性值的时间，该属性值必须为 `Date` 类型。请注意，神策分析默认会过滤忽略 2 年前或 1 小时后的数据，如需修改请联系我们；
* `$project` - 填入该属性，神策分析某些导入工具例如 LogAgent （LogAgent 的配置中未指定 `project` 参数时）会将数据导入指定项目；

关于其他更多预置属性，请参考 [数据格式](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/data_import/data_schema) 中 '预置属性' 一节。

#### 3.1.2 事件公共属性

特别地，如果某个事件的属性，在所有事件中都会出现，可以通过 `registerSuperProperties()` 将该属性设置为事件公共属性。例如将服务器的应用版本及机房地址设置为事件的公共属性，设置方法如下:

```java
    Map<String, Object> properties = new HashMap<String, Object>();
    // 服务器应用版本
    properties.put("ServerVersion", "1.2");
    // 服务器机房地址
    properties.put("Location", "BeiJing");
    // 设置事件公共属性
    sa.registerSuperProperties(properties);
```

成功设置事件公共属性后，再通过 `track()` 追踪事件时，事件公共属性会被添加进每个事件中，例如：

```java
    Map<String, Object> properties = new HashMap<String, Object>();
    // 登录客户端 IP 地址
    properties.put("$ip", "123.123.123.123");
    // 追踪用户登录事件
    sa.track("ABCDEF123456789", true, "UserLogin", properties);
```

在设置事件公共属性后，实际发送的事件中会被加入 `ServerVersion` 和 `Location` 属性，等价于

```java
    Map<String, Object> properties = new HashMap<String, Object>();
    // 事件公共属性
    properties.put("ServerVersion", "1.2");
    properties.put("Location", "BeiJing");
    // 登录客户端 IP 地址
    properties.put("$ip", "123.123.123.123");
    // 追踪用户登录事件
    sa.track("ABCDEF123456789", true, "UserLogin", properties);
```

使用 `clearSuperProperties()` 会删除所有已设置的事件公共属性。

当事件公共属性和事件属性的 Key 冲突时，事件属性优先级最高，它会覆盖事件公共属性。

## 4. 用户识别

在服务端应用中，神策分析也要求为每个事件设置用户的 Distinct Id，这有助于神策分析提供更准确的留存率等数据。

对于注册用户，推荐使用系统中的用户 ID 作为 Distinct Id，不建议使用用户名、Email、手机号码等可以被修改的信息；

对于未注册的匿名用户：

1. 后端获取前端 JavaScript SDK 生成的匿名 id 的方式： 可以在 Cookie 里面找到 key 为 `sensorsdata2015jssdkcross` 的 value 值然后进行 decodeURIComponent 解码，最后通过 JSON.parse 方法得到一个对象，对象里面的 distinct*id 的值即为所需要的 ID (\_注意*，如果前端已经调用过 login 方法，那么此时 distinct\_id 为登录 ID，所以需要先获取 first\_id 字段的值，如果获取不到，就去获取 distinct\_id 的值)。
2. 如果 App 中嵌入了 [iOS SDK](https://54td.gitbook.io/shence/detailed_guide/ios_sdk#4-识别用户) 或 [Android SDK](https://54td.gitbook.io/shence/detailed_guide/android_sdk#4-识别用户)，需要客户端将匿名 ID 传给服务器端，然后获取到传过来的匿名 ID 。

所有的 track 和 profile 系列方法都必须同时指定**用户 ID** 及**用户 ID 是否为登录 ID** 这两个参数，以便明确告知神策分析用户 ID 的类型。

### 4.1 用户注册/登录

通过 `trackSignUp()` 将匿名 ID 和 登录 ID 关联，以保证用户分析的准确性。例如：

```java
    //  前端的匿名 ID
    String anonymousId = "9771C579-71F0-4650-8EE8-8999FA717761";

    String registerId = "0012345678";
    // 用户注册/登录时，将用户登录 ID 与 匿名 ID 关联
    sa.trackSignUp(registerId, anonymousId);
```

注意，`trackSignUp()` 建议在用户 **注册/登录** 时调用。在神策分析 1.13 版本之前，多次调用 `trackSignUp()` 时，只有第一次关联行为是有效的。神策分析 1.13 版本之后提供了多设备 ID 关联的方法。更详细的说明请参考 [如何准确的标识用户](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/data_import/user_identify)，并在必要时联系我们的技术支持人员。

## 5. 设置用户属性

为了更准确地提供针对人群的分析服务，神策分析 SDK 可以设置用户属性，如年龄、性别等。用户可以在留存分析、分布分析等功能中，使用用户属性作为过滤条件或以用户属性作为维度进行多维分析。

使用 `profileSet()` 设置用户属性:

```java
    String distinctId = "ABCDEF123456789";

    // 设置用户性别属性（Sex）为男性
    sa.profileSet(distinctId, true, "Sex", "Male");

    Map<String, Object> properties = new HashMap<String, Object>();
    // 设置用户等级属性（Level）为 VIP
    properties.put("UserLv", "Elite VIP");

    sa.profileSet(distinctId, true, properties);
```

对于不再需要的用户属性，可以通过 `profileUnset()` 接口将属性删除。

用户属性中，属性名称与属性值的约束条件与事件属性相同，详细说明请参考 [数据格式](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/data_import/data_schema)。

### 5.1 记录初次设定的属性

对于只在首次设置时有效的属性，我们可以使用 `profileSetOnce()` 记录这些属性。与 `profileSet()` 接口不同的是，如果被设置的用户属性已存在，则这条记录会被忽略而不会覆盖已有数据>，如果属性不存在则会自动创建。因此，`profileSetOnce()` 比较适用于为用户设置首次激活时间、首次注册时间等属性。例如：

```java
    String distinctId = "ABCDEF123456789";

    // 设置用户渠道属性（AdSource）为 "App Store"
    sa.profileSetOnce(distinctId, true, "AdSource", "App Store");

    // 再次设置用户渠道属性（AdSource），设定无效，属性 "AdSource" 的值仍为 "App Store"
    sa.profileSetOnce(distinctId, true, "AdSource", "Search Engine");
```

### 5.2 数值类型的属性

对于数值型的用户属性，可以使用 `profileIncrement()` 对属性值进行累加。常用于记录用户付费次数、付费额度、积分等属性。例如：

```java
    String distinctId = "ABCDEF123456789";

    // 设置用户游戏次数属性（GamePlayed），将次数累加1次
    sa.profileIncrement(distinctId, true, "GamePlayed", 1);
```

### 5.3 列表类型的属性

对于用户喜爱的电影、用户点评过的餐厅等属性，可以记录列表型属性。需要注意的是，列表型属性中的元素必须为 `String` 类型，且元素的值会自动去重。关于列表类型限制请见 [**数据格式**](https://www.sensorsdata.cn/manual/data_schema.html#74-%E5%B1%9E%E6%80%A7%E9%95%BF%E5%BA%A6%E9%99%90%E5%88%B6) **7.4 属性长度限制**。

```java
    String distinctId = "ABCDEF123456789";

    // 电影列表
    List<String> movies = new ArrayList<String>();
    movies.add("Sicario");
    movies.add("Love Letter");

    // 游戏列表
    List<String> games = new ArrayList<String>();
    games.add("Call of Duty");
    games.add("Halo");

    // 用户属性
    Map<String, Object> properties = new HashMap<String, Object>();
    properties.put("movies", movies);
    properties.put("games", games);

    // 传入properties，设置用户喜欢的电影属性（movies）和喜欢的游戏属性（games）
    // 设置成功后，"movies" 属性值为 ["Sicario", "Love Letter"]；"games" 属性值为 ["Call of Duty", "Halo"]
    sa.profileAppend(distinctId, true, properties);

    // 传入属性名称和需要插入属性的值，设置用户喜欢的电影属性（movies）
    // 设置成功后 "movies" 属性值为 ["Sicario", "Love Letter", "Dead Poets Society"]
    sa.profileAppend(distinctId, true, "movies", "Dead Poets Society");

    // 传入属性名称和需要插入属性的值，设置用户喜欢的电影属性（movies），
    // 但属性值 "Love Letter" 与已列表中已有元素重复，操作无效，
    // "movies" 属性值仍然为 ["Sicario", "Love Letter", "Dead Poets Society"]
    sa.profileAppend(distinctId, true, "movies", "Love Letter");
```

## 6. 物品元数据上报

在神策推荐项目中，客户需要将物品元数据上报，以开展后续推荐业务的开发与维护。神策分析 SDK 提供了设置与删除物品元数据的方法。

**item\_id（物品 ID ）**&#x4E0E; **item\_type （物品所属类型）**&#x5171;同组成了一个物品的唯一标识。所有的 item 系列方法都必须同时指定**物品 ID** 及**物品所属类型**这两个参数，来完成对物品的操作。

### 6.1 设置物品

直接设置一个物品，如果已存在则覆盖。除物品 ID 与 物品所属类型外，其他物品属性需在 `properties` 中定义。

物品属性中，属性名称与属性值的约束条件与事件属性相同，详细说明请参考 [数据格式](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/data_import/data_schema)。

```java
public void itemSet(String itemType, String itemId, Map<String, Object> properties);

// 例如
Map<String, Object> properties = new LinkedHashMap<>();
properties.put("name", "C++ Primer");
properties.put("price", 31.54);
sensorsAnalytics.itemSet("book", "0321714113", properties);
```

### 6.2 删除一个物品

如果物品不可被推荐需要下线，删除该物品即可，如不存在则忽略。

除物品 ID 与 物品所属类型外，不解析其他物品属性。

```java
public void itemDelete(String itemType, String itemId);

// 例如
sensorsAnalytics.itemDelete("book", "0321714113");
```

## 7. 设置神策分析 SDK

以下内容说明如何更精细地控制神策分析 SDK 的行为。

### 7.1. 数据采集

Java 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:

* `DebugConsumer`: 用于校验数据导入是否正确，关于 [Debug 模式](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/data_import/debug_mode) 的详细信息，请进入相关页面查看。请注意，*不要在生产环境中使用 Debug 模式*。

```java
    // 从神策分析获取的数据接收的 URL
    final String SA_SERVER_URL = "YOUR_SERVER_URL";
    // 使用 Debug 模式，并且导入 Debug 模式下所发送的数据
    final boolean SA_WRITE_DATA = true;

    // 使用 DebugConsumer 初始化 SensorsAnalytics
    final SensorsAnalytics sa = new SensorsAnalytics(
            new SensorsAnalytics.DebugConsumer(SA_SERVER_URL, SA_WRITE_DATA));

    // 使用神策分析记录用户行为数据
    // ...

    // 程序结束前，停止神策分析 SDK 所有服务
    sa.shutdown();
```

* `ConcurrentLoggingConsumer`:  用于将数据输出到指定目录并按天切割生成日志，并使用 [LogAgent](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/import_tool) 等工具导入，该工具能保证导入不重复、不遗漏。ConcurrentLoggingConsumer 内部有一个缓存队列，当缓存队列写满时落盘写入磁盘日志文件中。缓存队列的长度可在构造函数中设置，也可以调用 `flush()` 方法强制落盘。**推荐在生产环境中使用 ConcurrentLoggingConsumer 导入数据。**&#x652F;持多个进程写同一个目录（目录不能是 nas、nfs 类文件系统），生成的文件始终是带日期后缀的，每天一个。 **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。** Windows 环境中使用请参考下面关于文件锁的描述。

```java
    // 使用 ConcurrentLoggingConsumer 初始化 SensorsAnalytics
    // 将数据输出到 /data/sa 下的 access.log.2017-01-11 文件中，每天一个文件
    final SensorsAnalytics sa = new SensorsAnalytics(
            new SensorsAnalytics.ConcurrentLoggingConsumer("/data/sa/access.log"));

    // !! 注意 !! 如果是在 Windows 环境下使用 ConcurrentLoggingConsumer 并使用 LogAgent 发送数据，
    // 需要额外通过构造函数的第二个参数指定一个文件地址用于文件锁，例如：
    // SensorsAnalytics sa = new SensorsAnalytics(
    //      new SensorsAnalytics.ConcurrentLoggingConsumer("D:\\data\\service", "D:\\var\\sa.lock"));
    // 若该文件与数据文件同目录，配置 LogAgent 的 pattern 时请不要匹配到这个文件。

    // 使用神策分析记录用户行为数据
    // ...

    // 程序结束前，停止神策分析 SDK 所有服务
    sa.shutdown();
```

* `LoggingConsumer`: **已不推荐在生产环境中使用，因为在多进程下文件切分可能有问题。**&#x5DF2;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。

  第 3 步 后端程序升级切换到 ConcurrentLoggingConsumer。

  第 4 步 重新启动 LogAgent。

  关于 LogAgent 操作请参见 [LogAgent 使用说明](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/import_tool/log_agent)
* `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。由于是同步发送数据，因此不要用在任何线上的服务中**。批量发送数据的 Consumer，当数据达到指定的量（默认50条）时，才将数据进行发送。也可以调用 `flush()` 方法去强制发送。

```java
    // 从神策分析获取的数据接收的 URL
    final String SA_SERVER_URL = "YOUR_SERVER_URL";
    // 当缓存的数据量达到50条时，批量发送数据
    final int SA_BULK_SIZE = 50

    // 使用 BatchConsumer 初始化 SensorsAnalytics
    // 不要在任何线上的服务中使用此 Consumer
    final SensorsAnalytics sa = new SensorsAnalytics(
            new SensorsAnalytics.BatchConsumer(SA_SERVER_URL, SA_BULK_SIZE));

    // 使用神策分析记录用户行为数据
    // ...

    // 程序结束前，停止神策分析 SDK 所有服务
    sa.shutdown();
```

* `ConsoleConsumer`: 用于将数据输出到特定 Writer，一般用于在生产环境的 Java 程序中处理历史数据，生成日志文件并使用 [BatchImporter](https://54td.gitbook.io/shence/technical_guide/import_tool) 等工具导入

```java
    // 将数据输出到标准输出
    final Writer writer = new PrintWriter(System.out);

    // 使用 ConsoleConsumer 初始化 SensorsAnalytics
    final SensorsAnalytics sa = new SensorsAnalytics(
            new SensorsAnalytics.ConsoleConsumer(writer));

    // 使用神策分析记录用户行为数据
    // ...

    // 程序结束前，停止神策分析 SDK 所有服务
    sa.shutdown();
    // Flush the writer
    writer.flush();
```

### 7.2. 其它设置

* 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 Time Free 选项来绕过这个限制。

  ```java
  // 初始化 SensorsAnalytics
  final SensorsAnalytics sa = new SensorsAnalytics(...);
  // 开启 Time Free 以便导入历史数据
  sa.setEnableTimeFree(true);
  ```