Java SDK

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Java SDK

在使用前，请先阅读的介绍。

Java SDK 主要用于服务端 Java 应用，对于 Android App，请使用。

1. 集成神策分析 SDK

在服务端 Java 应用中集成，使用神策分析采集并分析用户行为。

我们推荐使用管理 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。

    <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 下载的源代码，并将其作为模块添加进项目中使用；
下载并添加到项目使用。

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）。

如果使用神策分析 Cloud 服务，需获取的配置信息为:

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：

（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：

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。

    // 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();

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：

    // 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);
    }

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

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；

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:

    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：

    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

    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：

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 distinctid 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)。

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：

    //  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);

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:

    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。

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：

    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：

    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

    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 ）与 item_type （物品所属类型）共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。

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。

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:

    // 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();

    // 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。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。
第 3 步后端程序升级切换到 ConcurrentLoggingConsumer。
第 4 步重新启动 LogAgent。
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。

    // 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();

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

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