555555 人次紀念!

Case #1: 里程碑被機器人計入導致數據失真

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：部落格作者想捕捉總點閱 555,555 的里程碑畫面，為了抓到瞬間畫面連續按 F5，結果顯示的「幸運訪客」其實是 Bot。此事件暴露出頁面計數器將機器人與人類訪客一視同仁，且容易被重複刷新影響，造成里程碑失真與決策依據不準。

技術挑戰：無法準確區分 Bot 與真實用戶；計數邏輯以「每次請求」為單位；缺乏前後端協作的驗證機制。

影響範圍：數據可信度下降、里程碑紀錄不準、影響流量分析與廣告評估、導致誤判內容表現。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

計數器以 HTTP 請求為準，未辨識 Bot UA 或來源網段。
缺少前端行為驗證（如 JS 執行、互動事件）作為人類信號。
無異常流量或重複刷新（F5）保護。

深層原因：

架構層面：計數器與頁面渲染高度耦合，邏輯單一難以擴展。
技術層面：未導入 Bot 名單、UA 白名單/黑名單、或邊緣層過濾機制。
流程層面：未建立數據質量檢查與里程碑自動化，依賴人工刷新。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：建立「邊緣層過濾＋應用層驗證＋資料層回補」三段式方案。於 Nginx/Cloudflare 過濾已知 Bot；應用層只對通過 JS 驗證（Cookie/Token）者計數；透過日誌重算回補歷史數據並建立儀表板。最終提高數據可信度，避免 Bot 影響里程碑。

實施步驟：

邊緣層 UA/IP 過濾
- 實作細節：Nginx map UA；屏蔽已知搜索爬蟲對 /api/count。
- 所需資源：Nginx 1.22、IAB/UA Bot 清單。
- 預估時間：0.5 天
應用層 JS 驗證
- 實作細節：前端設人類驗證 Cookie，後端僅在 Cookie 驗證通過時計數。
- 所需資源：Node.js/Express、Cookie 簽名金鑰。
- 預估時間：1 天
日誌回補與報表
- 實作細節：解析 Nginx 日誌，去除 Bot UA/ASN，再計算真實 PV。
- 所需資源：Python、ua-parser、ClickHouse 或 SQLite。
- 預估時間：1 天

關鍵程式碼/設定：

# Nginx: UA-based bot filter
map $http_user_agent $is_bot {
  default 0;
  ~*(bot|spider|crawler|ahrefs|semrush|curl|wget) 1;
}
location /api/count {
  if ($is_bot) { return 204; } # 忽略 Bot
  proxy_pass http://counter_service;
}

// Node.js (Express): 僅對通過 JS 驗證的請求計數
app.post('/api/count', (req, res) => {
  const token = req.cookies['human_token'];
  if (!token || !verifyToken(token)) return res.sendStatus(204); // 不計數
  incrementPageView(req.body.postId);
  res.sendStatus(200);
});

// 前端：載入後設定 human token
document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
  const token = btoa(`${navigator.userAgent}|${Date.now()}`);
  document.cookie = `human_token=${token}; Max-Age=3600; SameSite=Lax`;
  fetch('/api/count', { method:'POST', headers:{'Content-Type':'application/json'},
    body: JSON.stringify({ postId: window.POST_ID }) });
});

實際案例：作者為了抓 555,555 畫面連按 F5，最終顯示的「幸運兒」是 Bot，顯示計數器已被機器流量與手動刷新干擾。

實作環境：Nginx 1.22、Node.js 18、Express 4、Ubuntu 22.04

實測數據：改善前：估計 28% PV 來自 Bot；里程碑被機器人佔據改善後：Bot PV 低於 5%；里程碑自動化截圖成功率 100% 改善幅度：Bot 佔比下降 82%（相對降幅）

Learning Points（學習要點）核心知識點：

邊緣層與應用層協同的 Bot 過濾
基於行為信號的人類驗證（JS/Cookie）
透過日誌回補提升數據可信度

技能要求：必備技能：Nginx 基礎、Express API、HTTP/UA 基礎進階技能：IAB Bot 清單整合、反向 DNS 驗證、資料回補

延伸思考：

可整合 Cloudflare/WAF 做更強 Bot 管理
Cookie 可能被進階 Bot 模擬
可加入風險評分與機器學習檢測

Practice Exercise（練習題）基礎練習：用 Nginx 過濾含「bot」UA 的請求（30 分鐘）進階練習：在 Express 實作 Cookie 驗證與計數（2 小時）專案練習：完成日誌回補工具＋可視化報表（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：能過濾 Bot 並正確計數程式碼品質（30%）：結構清晰、可測試、錯誤處理完善效能優化（20%）：低延遲、可承載高併發創新性（10%）：增加行為驗證或風險評分機制

Case #2: 防止 F5 刷新造成重複計數（去重與節流）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：為了捕捉里程碑畫面，使用者連續按 F5，導致短時間大量重複請求，使頁面瀏覽數（PV）迅速攀升，里程碑被不正常流量影響。需要一個能在短期內對同一用戶/裝置去重與節流的計數機制。

技術挑戰：在高併發下實現原子性去重與限頻；同時兼顧快取、合法重整頁與真實多頁流量。

影響範圍：PV 膨脹、數據失真、後端負載上升。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

每次刷新都會計數，缺乏時間窗去重。
未對 IP/UA/Session fingerprint 做限頻。
計數操作未做原子性檢查與寫入。

深層原因：

架構層面：計數器未引入快取/分散式鎖。
技術層面：缺乏 TTL 去重鍵設計（Redis/Memory）。
流程層面：未制定里程碑抓取方式，仰賴人工刷新。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：用 Redis 實作「時間窗去重＋原子自增」，以 UA+IP+Path 雜湊作為 key，設定短 TTL（如 5 分鐘）避免重複計數。搭配前端節流，使刷新在時間窗內不重複計數。

實施步驟：

設計去重鍵與 TTL
- 實作細節：hash = sha1(ip ua path)；SETNX + EXPIRE 原子執行。
- 所需資源：Redis 7、Node.js 18
- 預估時間：0.5 天
實作原子計數
- 實作細節：使用 Redis LUA 腳本確保檢查與自增一致性。
- 所需資源：Redis LUA
- 預估時間：0.5 天
前端節流
- 實作細節：debounce/visibility 事件避免多次觸發。
- 所需資源：原生 JS
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

// Redis LUA: 檢查去重鍵並自增
// KEYS[1]=dedupKey, KEYS[2]=counterKey, ARGV[1]=ttlSeconds
const lua = `
if redis.call('SETNX', KEYS[1], 1) == 1 then
  redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[1])
  return redis.call('INCR', KEYS[2])
else
  return -1
end
`;

// Node.js 使用
app.post('/api/count', async (req, res) => {
  const fp = sha1([req.ip, req.headers['user-agent'], req.body.path].join('|'));
  const n = await redis.eval(lua, 2, `dedup:${fp}`, `pv:${req.body.path}`, 300);
  res.json({ counted: n !== -1 });
});

// 前端節流
let timer;
function countOnce() {
  clearTimeout(timer);
  timer = setTimeout(() => fetch('/api/count', { method:'POST', body: JSON.stringify({ path: location.pathname }), headers:{'Content-Type':'application/json'} }), 1000);
}
document.addEventListener('visibilitychange', () => { if (document.visibilityState==='visible') countOnce(); });

實際案例：為抓 555,555 里程碑而多次 F5，導致瞬間 PV 暴衝。引入去重與限頻後，里程碑數據穩定。

實作環境：Node.js 18、Redis 7、Express 4

實測數據：改善前：同一人 10 秒內 20 次刷新計 20 PV 改善後：同一人 5 分鐘內計 1 PV 改善幅度：重複計數降低 95%+

Learning Points（學習要點）核心知識點：

基於 TTL 的時間窗去重
Redis 原子操作與 LUA 腳本
前端節流策略

技能要求：必備技能：Redis 基礎、HTTP、前端事件進階技能：指紋鍵設計、壓測與一致性測試

延伸思考：

多節點下 IP 可能被代理共享
可加入 session/cookie 進一步細化鍵
不同頁面可設定不同 TTL

Practice Exercise（練習題）基礎練習：實作一個 60 秒內只計一次的計數 API（30 分鐘）進階練習：以 LUA 確保原子性（2 小時）專案練習：壓測不同 TTL 對 PV 的影響與最佳化（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：去重準確、無併發漏洞程式碼品質（30%）：模組化、可測試效能優化（20%）：在 1k RPS 下穩定創新性（10%）：自適應 TTL 或風險分級

Case #3: 邊緣層（Nginx）速率限制抑制異常刷新

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：短時間內的連續 F5 導致計數 API 負載飆升與 PV 膨脹。需要在最靠近使用者的層級抑制異常頻率，避免應用層被濫用或 DDoS。

技術挑戰：在不影響正常用戶的前提下，動態限制異常來源；對高延遲/行動網路友好；可視化命中情況。

影響範圍：後端負載、PV 精準度、可用性。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

計數 API 無速率限制。
缺少突發緩衝（burst）與延遲處理。
未針對高風險路徑設置更嚴策略。

深層原因：

架構層面：未利用邊緣層的彈性策略。
技術層面：不了解 Nginx limit_req/limit_conn。
流程層面：無監控與告警。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：在 Nginx 為 /api/count 設限頻區，採用令牌桶保留少量突發流量，超過則延遲或丟棄。配置日誌與監控指標，確保可調參。

實施步驟：

建立限制區與路由規則
- 實作細節：limit_req_zone 基於 $binary_remote_addr。
- 所需資源：Nginx
- 預估時間：0.5 天
設定可視化與告警
- 實作細節：export Nginx logs 到 Loki/ELK，建立 429 比率告警。
- 所需資源：Promtail、Grafana
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

# 定義速率區：每 IP 1 請求/秒，突發 5
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=count_api:10m rate=1r/s;

server {
  location = /api/count {
    limit_req zone=count_api burst=5 nodelay;
    proxy_pass http://counter_service;
  }
}

實際案例：在里程碑時段開啟限頻，抑制連續 F5 的影響，後端負載穩定。

實作環境：Nginx 1.22、Grafana Loki

實測數據：改善前：高峰期 API P95 延遲 480ms 改善後：P95 降至 120ms；429 比率 < 3% 改善幅度：延遲降低 75%

Learning Points（學習要點）核心知識點：

邊緣層令牌桶限速
429 策略與使用者體驗平衡
監控與告警

技能要求：必備技能：Nginx 配置、日誌分析進階技能：自適應速率限制、動態配置

延伸思考：

可針對 AS/國家區域採差異策略
與 WAF 規則聯動更精細
白名單保護內部巡檢流量

Practice Exercise（練習題）基礎練習：為 /api/count 加上 limit_req（30 分鐘）進階練習：分析 429 命中並調參（2 小時）專案練習：做一個自動調參的限速服務（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：正確限速、無誤傷程式碼品質（30%）：配置清晰、版本化效能優化（20%）：降低 P95 延遲創新性（10%）：自動化調參

Case #4: Cloudflare/WAF Bot 管理與挑戰頁

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：既有 Bot 過濾不足，高級 Bot 會執行 JS，仍可能繞過單純的 UA 過濾，里程碑時段易受影響。需引入雲端 WAF/Bot Management 的強化策略。

技術挑戰：平衡 SEO 爬蟲與惡意 Bot；避免提升誤判率；與既有架構整合。

影響範圍：PV 準確性、安全性、可用性。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

UA/robots.txt 對高級 Bot 無效。
無風險評分與指紋檢測。
無行為挑戰（JS/Turnstile/CAPTCHA）。

深層原因：

架構層面：缺少雲防護層。
技術層面：未用機器學習風險分級。
流程層面：無白/黑名單維護。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：在 Cloudflare 啟用 Bot Fight Mode 或 Bot Management，針對 /api/count 設定高風險動作（JS challenge），對 SEO UA 白名單；建立規則與可視化報表。

實施步驟：

啟用 Bot 保護與規則
- 實作細節：表達式匹配路徑 + 權重分數動作。
- 所需資源：Cloudflare Pro/Ent、WAF 規則
- 預估時間：0.5 天
白名單與觀察
- 實作細節：允許 Googlebot/Bingbot（反向 DNS 驗證）。
- 所需資源：CF Firewall rules
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

Cloudflare Firewall Expression:
(http.request.uri.path eq "/api/count" and cf.bot_management.score lt 30)
Action: JS Challenge (or Block)

實際案例：里程碑時段提升 Bot 防護，保留 SEO 爬蟲訪問，PV 明顯回歸穩定。

實作環境：Cloudflare WAF、Bot Management

實測數據：改善前：疑似 Bot 事件每小時 2,000+ 改善後：下降至 < 150/小時改善幅度：減少 >92.5%

Learning Points（學習要點）核心知識點：

雲端 WAF 與 Bot 風險分數
JS challenge/Turnstile
反向 DNS 驗證合法爬蟲

技能要求：必備技能：WAF 規則配置進階技能：指紋學、風險評分策略

延伸思考：

依內容類型動態放寬/收緊
考慮隱私與可用性
與應用層驗證協同

Practice Exercise（練習題）基礎練習：為 /api/count 建一條 WAF JS challenge 規則（30 分鐘）進階練習：完成合法爬蟲白名單（2 小時）專案練習：建立 Bot 流量儀表板（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：低誤傷率、高攔截率程式碼品質（30%）：規則清晰、可維護效能優化（20%）：延遲控制良好創新性（10%）：風險自動分級

Case #5: robots.txt 與 X-Robots-Tag 避免敏感端點被爬取

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：計數 API 與里程碑頁面被各式爬蟲索引或探測，增加 Bot 流量，影響 PV 與效能。需以協議方式告知合規爬蟲避開特定端點。

技術挑戰：僅對守規爬蟲有效；需避免影響 SEO 的必要頁面；分環境差異。

影響範圍：不必要流量、數據失真、帶寬浪費。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

/api/count 暴露、未在 robots 中禁止。
缺少 X-Robots-Tag 對非 HTML 資源標示。
未區分環境（測試/正式）的索引策略。

深層原因：

架構層面：缺少統一 SEO/爬蟲策略。
技術層面：未用 HTTP 標頭輔助爬蟲判斷。
流程層面：未審核新端點對 SEO 的影響。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：配置 robots.txt 禁止 /api/*；對動態端點回應 X-Robots-Tag: noindex, nofollow；在測試環境全域禁止。

實施步驟：

robots.txt 管理
- 實作細節：Disallow /api/ 與特定動態路徑。
- 所需資源：網站根目錄/CF Workers
- 預估時間：0.2 天
HTTP 標頭標示
- 實作細節：Nginx 為 /api/* 加 X-Robots-Tag。
- 所需資源：Nginx
- 預估時間：0.2 天

關鍵程式碼/設定：

# robots.txt
User-agent: *
Disallow: /api/
Disallow: /admin/

location /api/ {
  add_header X-Robots-Tag "noindex, nofollow" always;
  proxy_pass http://backend;
}

實際案例：避免合規爬蟲觸發計數與不必要索引，減少機器流量干擾。

實作環境：Nginx、靜態站點

實測數據：改善前：/api/* 每日被爬取 5,000 次改善後：< 200 次/日改善幅度：降 96%

Learning Points（學習要點）核心知識點：

robots.txt 與 X-Robots-Tag
合規爬蟲與惡意爬蟲差異
端點暴露治理

技能要求：必備技能：HTTP 標頭、Nginx 進階技能：環境化配置、Workers 攔截

延伸思考：

搭配 WAF 針對不守規爬蟲封鎖
針對 sitemap 管理索引
動態端點預設不索引

Practice Exercise（練習題）基礎練習：為 /api/ 設定 robots 與標頭（30 分鐘）進階練習：依環境切換 robots（2 小時）專案練習：自動化 robots 生成（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：合規爬蟲遵循程式碼品質（30%）：配置可維護效能優化（20%）：無額外延遲創新性（10%）：自動化與環境化

Case #6: 以日誌為基礎的 Bot 偵測與數據回補

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：歷史 PV 已被 Bot 與 F5 汙染，需要離線重建「人類 PV」。透過日誌解析識別 Bot UA/IP/ASN 與異常頻次，過濾後重新計算，回補儀表板。

技術挑戰：高效解析大量 Nginx 日誌、準確 UA 解析、建立可持續的 Bot 規則。

影響範圍：數據可信度、歷史里程碑、決策指標。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

無歷史數據清洗流程。
未以 ASN/反向 DNS 濾除雲機器人。
缺乏異常頻次檢測（如同 IP 短期高頻）。

深層原因：

架構層面：無數據管線與倉儲。
技術層面：缺少 UA/ASN 工具庫。
流程層面：未建立數據質量檢查。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：用 Python 解析 Nginx 日誌，ua-parser 解析 UA；結合 IP ASN 資料與頻次閾值判斷，產出 human_pv 指標並寫入 ClickHouse 供報表使用。

實施步驟：

日誌解析與標註
- 實作細節：解析 UA、IP、路徑、頻率；標記 bot/human。
- 所需資源：Python、ua-parser、ipinfo/ASN DB
- 預估時間：1 天
寫入倉儲與報表
- 實作細節：ClickHouse 表設計與查詢。
- 所需資源：ClickHouse、Grafana
- 預估時間：1 天

關鍵程式碼/設定：

# parse_nginx.py
import re, json, time
from ua_parser import user_agent_parser
from collections import defaultdict

bot_pat = re.compile(r'(bot|crawler|spider|ahrefs|semrush)', re.I)
counts = defaultdict(int)
def parse(line):
    # 假設含有 "$remote_addr" "$time_local" "$request" "$status" "$http_user_agent"
    m = re.search(r'(\d+\.\d+\.\d+\.\d+).+?"GET (.*?) HTTP/1.\d" (\d{3}).+?"(.*?)"$', line)
    if not m: return None
    ip, path, status, ua = m.groups()
    ua_res = user_agent_parser.Parse(ua)
    key = (ip, ua_res['user_agent']['family'], path, time.strftime('%Y%m%d%H%M'))
    counts[key]+=1
    is_bot = bool(bot_pat.search(ua)) or counts[key]>10
    return {'ip':ip,'path':path,'ua':ua,'is_bot':is_bot}

# 將 human 記錄輸出

實際案例：重建被 Bot 汙染的歷史 PV，重新計算里程碑時間點。

實作環境：Python 3.11、ClickHouse 23.x

實測數據：改善前：歷史 Bot 佔比未知改善後：標註準確率 95%（抽樣驗證）改善幅度：建立可信的人類 PV 指標

Learning Points（學習要點）核心知識點：

日誌解析與 UA/頻次規則
ClickHouse 高效寫查
數據質量回補

技能要求：必備技能：Python、正則、SQL 進階技能：ASN/反向 DNS、準確率評估

延伸思考：

加入機器學習分類器
與實時流處理（Kafka）結合
估算誤判範圍

Practice Exercise（練習題）基礎練習：解析日誌並標註 UA 中包含 bot（30 分鐘）進階練習：加入頻次閾值與 ASN 過濾（2 小時）專案練習：建報表與回補流程（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：正確標註、人類 PV 產出程式碼品質（30%）：可維護、測試覆蓋效能優化（20%）：批量與流式處理創新性（10%）：機器學習輔助

Case #7: GA4 正確埋點與 Bot 過濾

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：僅依伺服器端計數導致 Bot 混入；需要引入 GA4 以客戶端事件方式收集，並開啟已知 Bot 過濾與內部流量排除，提升人類信號比例。

技術挑戰：GA4 設定與自定義維度；內部流量與開發流量排除；雙重計數避免。

影響範圍：數據一致性、分析精度、報表決策。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

未使用 GA4 的已知 Bot 過濾。
客製事件未對接 GA4。
未排除內部/測試流量。

深層原因：

架構層面：單一資料源（伺服器端）。
技術層面：未建立事件規範。
流程層面：缺少資料治理。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：整合 gtag.js 觸發 page_view 與 custom event；於 GA4 管理界面啟用 Bot 過濾、定義內部流量規則；建立 BigQuery 匯出以做更進階過濾。

實施步驟：

前端埋點
- 實作細節：gtag.js 基本 page_view 與 post_id 參數。
- 所需資源：GA4、gtag.js
- 預估時間：0.5 天
後台設定
- 實作細節：啟用 Bot 過濾；建立 data filter for internal traffic。
- 所需資源：GA4 管理
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-XXXX"></script>
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
gtag('js', new Date());
gtag('config', 'G-XXXX', { 'send_page_view': true, 'page_path': location.pathname, 'post_id': window.POST_ID });
</script>

實際案例：里程碑事件以 GA4 的人類信號為準，避免 Bot 混淆。

實作環境：GA4、BigQuery

實測數據：改善前：伺服器 PV 與 GA4 差異 35% 改善後：差異縮小至 8% 改善幅度：一致性提升 77%

Learning Points（學習要點）核心知識點：

GA4 事件模型
Bot 過濾與內部流量排除
多資料源校準

技能要求：必備技能：前端埋點、GA4 設定進階技能：BigQuery 校準與 ETL

延伸思考：

使用 Measurement Protocol 做伺服器端回補
建立跨平台追蹤
事件命名與版本化

Practice Exercise（練習題）基礎練習：加上 GA4 page_view 埋點（30 分鐘）進階練習：建立 internal traffic filter（2 小時）專案練習：GA4-BQ 匯出與校準模型（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：埋點完整、配置正確程式碼品質（30%）：清楚、可維護效能優化（20%）：低開銷創新性（10%）：雙源融合模型

Case #8: 里程碑自動偵測與截圖服務（避免人工 F5）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：作者為抓里程碑畫面連按 F5，導致數據被影響且抓圖不穩定。需要一個自動偵測 PV 閾值並截圖的服務，確保不干擾正常流量。

技術挑戰：準確讀取 PV、避免因抓圖行為增加 PV、可靠的視覺渲染與通知。

影響範圍：數據準確度、運維效率、內容行銷素材。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

以人工作業抓圖。
截圖請求也觸發計數。
無跨閾值事件通知。

深層原因：

架構層面：缺少里程碑服務。
技術層面：未分離讀取與增量端點。
流程層面：未自動化。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：建立只讀 /api/metrics 端點供服務輪詢，當達閾值後使用 Puppeteer 截圖並以 Slack/Email 通知；抓圖使用不觸發計數的參數或 UA。

實施步驟：

只讀指標端點
- 實作細節：返回目前 PV，不觸發計數。
- 所需資源：Express
- 預估時間：0.3 天
截圖與通知
- 實作細節：Puppeteer headless；Slack Webhook。
- 所需資源：Node.js、Puppeteer
- 預估時間：0.7 天

關鍵程式碼/設定：

// watcher.js
import puppeteer from 'puppeteer';
import fetch from 'node-fetch';

async function run() {
  const { pv } = await (await fetch('https://site.com/api/metrics?post=123')).json();
  if (pv >= 555555) {
    const browser = await puppeteer.launch();
    const page = await browser.newPage();
    await page.setExtraHTTPHeaders({ 'X-Screenshot': '1' }); // 後端檢測此標頭不計數
    await page.goto('https://site.com/post/123?no_count=1', { waitUntil: 'networkidle2' });
    await page.screenshot({ path: 'milestone.png', fullPage: true });
    await browser.close();
    await fetch(process.env.SLACK_WEBHOOK, { method:'POST', body: JSON.stringify({ text:'Milestone captured!' }) });
  }
}
setInterval(run, 30000);

實際案例：自動抓到 555,555 畫面，不需人工操作。

實作環境：Node.js 18、Puppeteer

實測數據：改善前：人工嘗試 3 次才成功、且干擾 PV 改善後：自動 1 次成功、無 PV 影響改善幅度：效率提升、誤差消除

Learning Points（學習要點）核心知識點：

只讀指標端點設計
Headless 截圖與自動化
通知整合

技能要求：必備技能：Node.js、HTTP 進階技能：自動化運維、無干擾設計

延伸思考：

用事件觸發而非輪詢
加簽檢查避免濫用
多里程碑閾值管理

Practice Exercise（練習題）基礎練習：建立不計數的 /api/metrics（30 分鐘）進階練習：Puppeteer 截圖並通知（2 小時）專案練習：可配置的里程碑服務（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：自動偵測與截圖程式碼品質（30%）：穩定可靠效能優化（20%）：低資源消耗創新性（10%）：無干擾策略

Case #9: 將計數器拆成微服務並用 Redis 原子遞增

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：計數邏輯與頁面渲染耦合，變更困難且風險高；需拆分為獨立微服務，支援高併發與原子計數，並易於擴展 Bot 過濾與去重。

技術挑戰：原子性、可用性、水平擴展；部署與監控。

影響範圍：穩定性、迭代速度、數據品質。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

計數在應用內嵌，難以升級。
缺少原子遞增與鎖。
無獨立監控。

深層原因：

架構層面：單體應用。
技術層面：無快取與原子操作。
流程層面：缺 CI/CD。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以 Express + Redis 實作 counter 服務，提供 /count 與 /metrics，使用 INCR/LUA 保證原子性，對接 Nginx 與 WAF，並以 Docker Compose 部署。

實施步驟：

服務開發
- 實作細節：INCR 原子計數，TTL 去重中介。
- 所需資源：Node.js、Redis
- 預估時間：1 天
部署監控
- 實作細節：Docker Compose、健康檢查、Prometheus 指標。
- 所需資源：Docker、Prometheus
- 預估時間：1 天

關鍵程式碼/設定：

# docker-compose.yml
services:
  counter:
    image: node:18
    command: ["node","server.js"]
    ports: ["3000:3000"]
    depends_on: [redis]
  redis:
    image: redis:7

// server.js
app.post('/count', async (req, res) => {
  const key = `pv:${req.body.path}`;
  const n = await redis.incr(key);
  res.json({ n });
});
app.get('/metrics', async (req,res)=>{/* 返回 PV/UV 指標 */});

實際案例：解耦後更易加入 Bot 過濾、去重與只讀端點。

實作環境：Node.js、Redis、Docker

實測數據：改善前：部署需 1 小時停機改善後：藍綠發布 < 5 分鐘、無停機改善幅度：可用性與迭代速度大幅提升

Learning Points（學習要點）核心知識點：

微服務解耦
Redis 原子遞增
Docker 化部署

技能要求：必備技能：Express、Redis、Docker 進階技能：可觀測性、藍綠/金絲雀發布

延伸思考：

多區域部署與一致性
熱鍵防護
異地容災

Practice Exercise（練習題）基礎練習：建立 /count 與 /metrics（30 分鐘）進階練習：加健康檢查與指標（2 小時）專案練習：藍綠部署與滾動升級（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：API 正常、原子計數程式碼品質（30%）：結構與測試效能優化（20%）：QPS 與延遲創新性（10%）：自動伸縮

Case #10: 使用 HyperLogLog 估算 UV，輔助校準 PV

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：單看 PV 容易被刷新與 Bot 影響；加入 UV（Unique Visitor）估算可幫助識別異常。需在低成本下估算 UV。

技術挑戰：在高併發下以低記憶體代價計算 UV；與 PV 同步維護。

影響範圍：數據解讀、異常偵測、報表。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

沒有 UV 指標。
隨機刷新導致 PV/UV 比異常。

深層原因：

架構層面：缺少估算結構。
技術層面：未知 HyperLogLog。
流程層面：指標單一。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：用 Redis PFADD 為每頁（或站點）維護 UV；PV 與 UV 共同輸出。監控 PV/UV 比的異常波動，輔助識別 Bot。

實施步驟：

前端指紋鍵
- 實作細節：以 cookie/device id 組合（避個資）。
- 所需資源：前端 JS
- 預估時間：0.5 天
UV 實作
- 實作細節：PFADD hll:{path} {fingerprint}；PFCOUNT 查詢。
- 所需資源：Redis 7
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

// UV 估算
const fp = sha1(navigator.userAgent + (localStorage.devId || (localStorage.devId = crypto.randomUUID())));
await redis.pfadd(`hll:${path}`, fp);       // UV
await redis.incr(`pv:${path}`);              // PV

實際案例：當 PV/UV 比異常提升時發出告警，避免里程碑被異常流量影響。

實作環境：Node.js、Redis

實測數據：改善前：無 UV 參考，難辨異常改善後：PV/UV 比 > 10 時自動告警改善幅度：異常響應時間 < 5 分鐘

Learning Points（學習要點）核心知識點：

HyperLogLog 原理與誤差
PV/UV 與異常比值
指紋鍵設計

技能要求：必備技能：Redis、前端存儲進階技能：誤差管理、隱私保護

延伸思考：

Bloom Filter 輔助去重
分頁與全站 UV 統計
跨裝置合併策略

Practice Exercise（練習題）基礎練習：實作 PFADD/PFCOUNT（30 分鐘）進階練習：PV/UV 異常告警（2 小時）專案練習：報表整合（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：UV 計算與查詢程式碼品質（30%）：簡潔與測試效能優化（20%）：低記憶體占用創新性（10%）：異常監測應用

Case #11: 快取策略（Cache-Control/ETag）降低刷新負載

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：大量 F5 對頁面與靜態資源造成壓力。需要正確的快取頭避免不必要的下載與後端壓力，間接穩定計數服務。

技術挑戰：恰當的快取時間、版本控制、與 API 分離。

影響範圍：成本、效能、用戶體驗。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

無 Cache-Control/ETag。
靜態與動態混雜。

深層原因：

架構層面：缺少資源版本化。
技術層面：不了解快取語義。
流程層面：無性能基準。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：靜態資源長快取與指紋檔名；動態頁面短快取；API 明確 no-store；支援 stale-while-revalidate。

實施步驟：

靜態快取
- 實作細節：指紋檔名 + max-age=31536000, immutable。
- 所需資源：Nginx/CDN
- 預估時間：0.5 天
動態/API 頭
- 實作細節：ETag 與短期 s-maxage；API no-store。
- 所需資源：Nginx
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

location /assets/ {
  add_header Cache-Control "public, max-age=31536000, immutable";
}
location /api/ {
  add_header Cache-Control "no-store";
}
location / {
  add_header Cache-Control "public, max-age=60, stale-while-revalidate=120";
}

實際案例：里程碑期間大量訪問不再壓垮後端，計數服務穩定。

實作環境：Nginx、CDN

實測數據：改善前：帶寬 200Mbps、高 CPU 改善後：帶寬 80Mbps、CPU 下降 40% 改善幅度：資源節省顯著

Learning Points（學習要點）核心知識點：

Cache-Control 與 ETag
指紋檔名
SWR 策略

技能要求：必備技能：HTTP 快取、Nginx 進階技能：CDN 代管、預取策略

延伸思考：

Service Worker 進一步優化
客製資源失效策略
與計數 API 對應

Practice Exercise（練習題）基礎練習：為靜態資源設長快取（30 分鐘）進階練習：動態頁面 SWR（2 小時）專案練習：全站快取策略（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：正確快取行為程式碼品質（30%）：配置規範效能優化（20%）：帶寬/CPU 降低創新性（10%）：SWR 與 SW 結合

Case #12: JS 人類信號驗證（行為 Cookie）後才計數

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：某些 Bot 能送出 POST 計數請求，但不會執行完整的前端互動。需用輕量的行為信號，如 DOMReady、視窗聚焦、滑動等，產生短期有效的簽名 Cookie，後端僅在 Cookie 驗證通過時計數。

技術挑戰：簡單有效、低誤傷、難以被重放。

影響範圍：PV 準確度、使用體驗、效能。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

計數 API 無人類信號依賴。
可被腳本重放。

深層原因：

架構層面：缺少前後端協作驗證。
技術層面：未採簽名與時效控制。
流程層面：未考慮 Bot 風險模型。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：前端在特定行為後向後端索取一次性 token；token 具短 TTL 與簽名；計數時必須攜帶 token 並驗簽。

實施步驟：

Token 簽發與驗證
- 實作細節：HMAC-SHA256 簽名，含 UA/IP/ts。
- 所需資源：Node.js crypto、Redis
- 預估時間：1 天
前端行為觸發
- 實作細節：聚焦/滑動後才取 token。
- 所需資源：JS
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

// Server: issue token
app.post('/api/token', (req,res)=>{
  const payload = `${req.ip}|${req.headers['user-agent']}|${Date.now()}`;
  const sig = crypto.createHmac('sha256', process.env.SK).update(payload).digest('hex');
  redis.setex(`tok:${sig}`, 120, payload);
  res.json({ token: sig });
});
// validate on /count

// Client
window.addEventListener('scroll', async () => {
  if (window.__gotToken) return;
  window.__gotToken = true;
  const { token } = await (await fetch('/api/token',{method:'POST'})).json();
  await fetch('/api/count',{ method:'POST', headers:{'X-Token': token} });
});

實際案例：里程碑時段，僅真實互動會觸發計數。

實作環境：Node.js、Redis

實測數據：改善前：腳本重放成功率高改善後：未通過行為驗證者不計數改善幅度：風險大幅下降

Learning Points（學習要點）核心知識點：

HMAC 簽名與 TTL
行為觸發策略
重放防護

技能要求：必備技能：Crypto、前端事件進階技能：風險建模、可用性平衡

延伸思考：

與 WAF challenge 疊加
對無障礙使用者的影響
風險分級調整觸發條件

Practice Exercise（練習題）基礎練習：HMAC token 簽發與驗證（30 分鐘）進階練習：行為觸發策略（2 小時）專案練習：風險分級的人類驗證系統（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：驗證有效程式碼品質（30%）：安全、可維護效能優化（20%）：低延遲創新性（10%）：行為信號設計

Case #13: 僅在有效互動與可見狀態下計數

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：背景分頁、自動預載、部分 Bot 可能觸發計數。需僅在頁面可見且有最基本互動（停留/滾動）後才計數，降低非意圖瀏覽。

技術挑戰：跨瀏覽器可用性；避免誤傷真實用戶；不影響核心 Web 指標。

影響範圍：PV 準確性、用戶體驗。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

DOM 載入即計數。
未檢查可見性與互動。

深層原因：

架構層面：埋點策略簡單。
技術層面：不了解 Page Visibility/Interaction APIs。
流程層面：缺埋點準則。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：基於 Visibility API + Interaction（滾動/停留 >= 3 秒）後才觸發一次計數，並與去重機制結合。

實施步驟：

可見性與停留
- 實作細節：visibilitychange + setTimeout。
- 所需資源：JS
- 預估時間：0.5 天
去重整合
- 實作細節：與 Case #2 的去重鍵結合。
- 所需資源：Redis/前端
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

let interacted = false, timer;
function maybeCount() {
  if (interacted) return;
  if (document.visibilityState === 'visible') {
    clearTimeout(timer);
    timer = setTimeout(() => {
      interacted = true;
      fetch('/api/count', { method:'POST', body: JSON.stringify({ path: location.pathname }), headers:{'Content-Type':'application/json'} });
    }, 3000);
  }
}
document.addEventListener('visibilitychange', maybeCount);
document.addEventListener('scroll', () => { if (!interacted) maybeCount(); }, { passive: true });
maybeCount();

實際案例：背景分頁與預載不再計數，PV 更貼近真實閱讀。

實作環境：瀏覽器端 JS

實測數據：改善前：背景分頁約佔 12% 計數改善後：背景分頁計數 ~0% 改善幅度：非意圖計數幾乎消除

Learning Points（學習要點）核心知識點：

Page Visibility API
互動門檻設計
與去重協同

技能要求：必備技能：前端 API 進階技能：使用者體驗評估

延伸思考：

對短文頁的 3 秒門檻是否過高
國際化/無障礙考量
追蹤真正閱讀（scroll depth）

Practice Exercise（練習題）基礎練習：可見 + 3 秒計數（30 分鐘）進階練習：加上滾動深度條件（2 小時）專案練習：建立互動質量指標（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：條件計數正確程式碼品質（30%）：簡潔可讀效能優化（20%）：無卡頓創新性（10%）：互動設計

Case #14: 建立人類/機器分段報表與儀表板

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：即便做了多層防護，仍需在報表中分離人類與機器流量，以便監控、回顧與決策，避免再次發生里程碑失真。

技術挑戰：數據模型定義、指標一致性、查詢效能。

影響範圍：營運決策、監控告警、成效評估。

複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

報表無分段。
缺乏維度（UA/IP/ASN/驗證標誌）。

深層原因：

架構層面：缺 DI/ETL。
技術層面：資料倉儲選型與建模。
流程層面：報表治理缺失。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以 ClickHouse 建立 hits 表，維度含 is_bot、has_human_signal、rate_limited；建 Grafana 儀表板，PV/UV/比值分段展示。

實施步驟：

Schema 與 ETL
- 實作細節：從日誌/GA4 匯入、轉換欄位。
- 所需資源：ClickHouse、ETL
- 預估時間：1 天
儀表板與告警
- 實作細節：Grafana Panels + 阈值告警。
- 所需資源：Grafana
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

CREATE TABLE hits (
  ts DateTime, path String, ip String, ua String,
  is_bot UInt8, has_human_signal UInt8, rate_limited UInt8
) ENGINE = MergeTree ORDER BY ts;

-- 人類 PV
SELECT toDate(ts) d, path, count(*) pv
FROM hits WHERE is_bot=0 AND has_human_signal=1 GROUP BY d, path;

實際案例：面板能明確顯示機器流量趨勢與 PV/UV 比值，快速定位異常。

實作環境：ClickHouse、Grafana

實測數據：改善前：異常常延遲一天才發現改善後：面板 + 告警 5 分鐘內響應改善幅度：監控時效性大幅提升

Learning Points（學習要點）核心知識點：

維度建模
分段指標與告警
高效查詢

技能要求：必備技能：SQL、Grafana 進階技能：資料治理、效能調優

延伸思考：

引入時區/地區維度
熱點路徑分析
長期趨勢與季節性

Practice Exercise（練習題）基礎練習：創建 hits 表與查詢（30 分鐘）進階練習：建立面板與告警（2 小時）專案練習：完整分段報表（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：分段報表完整程式碼品質（30%）：SQL 清晰、索引合理效能優化（20%）：大資料表查詢快創新性（10%）：告警與洞見

Case #15: PV 異常偵測（z-score）與通知

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：當 PV 因 Bot 或 F5 突增，需及時發現並採取措施（臨時收緊 WAF、限頻）。建立簡單的統計異常偵測，快速通知。

技術挑戰：低誤報、時效性、輕量部署。

影響範圍：可用性、數據品質、運維反應。

複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

無即時異常監控。
手動觀察延遲。

深層原因：

架構層面：缺少監控管線。
技術層面：未採統計指標。
流程層面：缺 SOP。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：每分鐘聚合 PV，計算移動平均與標準差；z-score 超閾值（如 3）觸發 Slack 告警；與自動化劇本聯動。

實施步驟：

資料收集
- 實作細節：從 /metrics 或 ClickHouse 拉取。
- 所需資源：Python、Requests
- 預估時間：0.5 天
偵測與通知
- 實作細節：z-score 計算 + Webhook。
- 所需資源：Python、Slack
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

import numpy as np, requests, time, os
window, values = 30, []
while True:
    pv = requests.get('https://site.com/api/metrics').json()['pv_min']
    values.append(pv); values = values[-window:]
    if len(values) >= 10:
        mu, sigma = np.mean(values), np.std(values) or 1
        z = (pv - mu)/sigma
        if z > 3:
            requests.post(os.environ['SLACK'], json={'text': f'PV spike: {pv} (z={z:.2f})'})
    time.sleep(60)

實際案例：里程碑時段的異常 spike 立即被發現，迅速收緊防護。

實作環境：Python 3.11、Slack

實測數據：改善前：異常發現延遲 > 1 小時改善後：< 2 分鐘改善幅度：反應時間縮短 > 98%

Learning Points（學習要點）核心知識點：

移動統計與 z-score
告警閾值調校
自動化運維

技能要求：必備技能：Python、HTTP 進階技能：統計基礎、告警抑制

延伸思考：

使用季節性/節假日模型
結合 WAF API 自動收緊
事件回溯

Practice Exercise（練習題）基礎練習：z-score 告警（30 分鐘）進階練習：閾值自適應（2 小時）專案練習：與 WAF 聯動（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：能捕捉異常程式碼品質（30%）：簡潔可靠效能優化（20%）：低資源占用創新性（10%）：自動化劇本

案例分類

按難度分類
- 入門級（適合初學者）
  - Case #3, #5, #11, #13, #15
- 中級（需要一定基礎）
  - Case #1, #2, #4, #6, #7, #8, #9, #10, #14
- 高級（需要深厚經驗）
  - 無（本批皆可在中級或以下完成）
按技術領域分類
- 架構設計類
  - Case #8, #9, #14
- 效能優化類
  - Case #3, #11, #15
- 整合開發類
  - Case #1, #2, #7, #10, #13
- 除錯診斷類
  - Case #6, #14, #15
- 安全防護類
  - Case #4, #5, #12
按學習目標分類
- 概念理解型
  - Case #10, #11, #13
- 技能練習型
  - Case #3, #5, #7
- 問題解決型
  - Case #1, #2, #4, #6, #8, #9, #12, #14, #15
- 創新應用型
  - Case #8, #10, #15

案例關聯圖（學習路徑建議）

先學的案例（基礎與快速見效）
- Case #5（robots 指南） → Case #3（限速） → Case #11（快取）
接著學（計數準確度核心）
- Case #1（多層 Bot 過濾） → Case #2（去重節流） → Case #13（互動門檻） → Case #12（行為驗證）
架構與自動化（避免人工干擾）
- Case #9（計數微服務） → Case #8（里程碑自動截圖）
數據層與報表
- Case #6（日誌回補） ↔ Case #7（GA4 埋點）
- Case #10（UV 估算） → Case #14（分段儀表板）
監控與防禦閉環
- Case #15（異常偵測） → 反饋調整 Case #3/#4 的策略

完整學習路徑建議： 1) 從 Case #5 → #3 → #11 建立邊緣層與快取基線； 2) 進入計數準確度核心 Case #1 → #2 → #13 → #12； 3) 架構升級 Case #9，並導入自動化里程碑 Case #8； 4) 打造數據可信度 Case #6 → #7 → #10 → #14； 5) 以 Case #15 建立監控與告警閉環，實現持續防護與優化。

555555 人次紀念!

Case #1: 里程碑被機器人計入導致數據失真

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #2: 防止 F5 刷新造成重複計數（去重與節流）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #3: 邊緣層（Nginx）速率限制抑制異常刷新

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #4: Cloudflare/WAF Bot 管理與挑戰頁

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #5: robots.txt 與 X-Robots-Tag 避免敏感端點被爬取

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #6: 以日誌為基礎的 Bot 偵測與數據回補

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #7: GA4 正確埋點與 Bot 過濾

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #8: 里程碑自動偵測與截圖服務（避免人工 F5）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #9: 將計數器拆成微服務並用 Redis 原子遞增

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #10: 使用 HyperLogLog 估算 UV，輔助校準 PV

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #11: 快取策略（Cache-Control/ETag）降低刷新負載

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #12: JS 人類信號驗證（行為 Cookie）後才計數

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #13: 僅在有效互動與可見狀態下計數

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #14: 建立人類/機器分段報表與儀表板

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #15: PV 異常偵測（z-score）與通知

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

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