前言

一般地，网站配置 Google Analytics 的常见方式是在网站前端引用 Google Analytics 的 trackercode，然后获取 analytics.js 并开始统计用户行为。由于国内访问Google不顺畅，这种方式使用Google Analytics造成国内的访问缓慢。虽然通过使用大公司的 ga.js 的 CDN ，可以很大程度上加快加载 ga.js 文件的速度（ ga.js 的更新频率很高，并不适合缓存到本地或服务器）。但无论如何还是要向 Google 发送一个请求来发送访客数据，所以取巧地使用 CDN 并不能从根本上解决问题。

在 JerryQu 的《本博客零散优化点汇总》一文中提到他是如何处理 Google Analytics 的：

把统计逻辑挪到了服务端；自己生成用户唯一标识，获取访问页面的标题、URL、Referer，获取用户 IP 和浏览器 UA，随着每次访问发给 Google 的统计地址。服务端向 Google 发起的请求是异步的，用户端访问速度丝毫不受影响。

Google Analytics 的官方文档给出了相关介绍，Google 也提供了 Measurement Protocol。

Google Analytics 异步方案

目前常见的是这两种方法：完整的后端方案和前端和后端搭配的方案。

前者通过配置 Nginx，使用 uid 模块和 proxy_pass 向后端转发请求；后者的方案则是通过 JS 发送请求给中转服务，再由中转服务器异步发送给 Google。对于前者的解决方案的实现可以阅读下述文章：

还有一种方案，就是在前端通过 JS 发起一个请求、生成用户端的信息带到请求的 URI 上，然后后端的有关程序监听这个请求，并异步发送给 Google。

对于这种解决方案，有人写了一个 Node.js（基于 ThinkJS）的程序实现：《服务端使用 Google Analytics》

PHP异步方案

我想，没有 Node.js 支持的虚拟主机，又不是所有人都有独立的 VPS 的，也不是所有人都使用 Node.js 的。所以我根据这种思路，找到了个 PHP 版的。


<?php
// ********************
// * Author: stneng
// * Date: 2016.12.11
// * Introduction: https://u.nu/ytq
// *********************
    header("status: 204");
    header("Cache-Control: no-cache, max-age=0");
    header("Pragma: no-cache");

    $tid='';  // 在这里写 Google Analytics 给的 tid，形如：UA-XXXX-Y

    function create_uuid(){$str = md5(uniqid(mt_rand(), true));
        $uuid = substr($str,0,8) . '-';
        $uuid .= substr($str,8,4) . '-';
        $uuid .= substr($str,12,4) . '-';
        $uuid .= substr($str,16,4) . '-';
        $uuid .= substr($str,20,12);
        return $uuid;
    }

    if (!isset($_COOKIE["uuid"])) {$uuid=create_uuid();
        setcookie("uuid", $uuid , time()+368400000);
    }else{$uuid=$_COOKIE["uuid"];
    }

    if (function_exists("fastcgi_finish_request")) {fastcgi_finish_request(); // 对于 fastcgi 会提前返回请求结果，提高响应速度。
    }

    $url='v=1&t=pageview&';
    $url.='tid='.$tid.'&';
    $url.='cid='.$uuid.'&';
    $url.='dl='.rawurlencode(rawurldecode($_SERVER['HTTP_REFERER'])).'&';
    $url.='uip='.rawurlencode(rawurldecode($_SERVER['REMOTE_ADDR'])).'&';
    $url.='ua='.rawurlencode(rawurldecode($_SERVER['HTTP_USER_AGENT'])).'&';
    $url.='dt='.rawurlencode(rawurldecode($_GET['dt'])).'&';
    $url.='dr='.rawurlencode(rawurldecode($_GET['dr'])).'&';
    $url.='ul='.rawurlencode(rawurldecode($_GET['ul'])).'&';
    $url.='sd='.rawurlencode(rawurldecode($_GET['sd'])).'&';
    $url.='sr='.rawurlencode(rawurldecode($_GET['sr'])).'&';
    $url.='vp='.rawurlencode(rawurldecode($_GET['vp'])).'&';
    $url.='z='.$_GET['z'];
    $url='https://www.google-analytics.com/collect?'.$url;
    $ch=curl_init();
      curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
      curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
      curl_exec($ch);
      curl_close($ch);

?>

将上述代码保存为 google.php，放在网站根目录。

当然你也可以命名为其它的，不过你需要修改下述提到的 script。

在页面中插入下述代码：

<script>!function(e,n,o){var t=e.screen,a=encodeURIComponent,r=["dt="+a(n.title),"dr="+a(n.referrer),"ul="+(o.language||o.browserLanguage),"sd="+t.colorDepth+"-bit","sr="+t.width+"x"+t.height,"vp="+e.innerWidth+"x"+e.innerHeight,"z="+ +new Date],i="?"+r.join("&");e.__beacon_img=new Image,e.__beacon_img.src="/google.php"+i}(window,document,navigator,location);</script>

上面这段代码是直接修改自 imququ.com 的 ana_js如下：


(function(window, document, navigator, location) {
var screen = window.screen;
var encode = encodeURIComponent;

var data = ['dt=' + encode(document.title),
'dr=' + encode(document.referrer),
'ul=' + (navigator.language || navigator.browserLanguage),
'sd=' + screen.colorDepth + '-bit',
'sr=' + screen.width + 'x' + screen.height,
'_=' + (+new Date)
];

var query = '?' + data.join('&amp;');

window.__beacon_img = new Image();
window.__beacon_img.src = '/ga.php' + query;
})(window, document, navigator, location);

这段 JS 代码完成了 URI 生成和发起请求两个操作。

后端 PHP 程序包含了 uuid 生成、cookie 校验和转发请求三个部分。

首先是用 md5 生成符合 Google Analytics 的唯一用户 uid，作为辨别不同用户的依据。
然后会从客户端的 cookie 来进行匹配，判断是否是回访的访客。如果客户端没有相关 cookie，这个请求就会把 uuid 写进用户端的 cookie 中。
然后就是解析 URI，通过请求采集请求的 URI 获取有关信息，然后组成 www.google-analytics.com/collect 适用的 URI。
最后就是服务端通过发起 cURL 请求 www.google-analytics.com，把统计的页面行为提交给 Google 即可。

转载修改自：Google Analytics 异步化方案