使用 Workers 反代 Google Analytics 加速访问

之前写过一篇《使用 Nginx 反代 Google Analytics 加速访问》通过在 nginx 配置文件中设置替换规则，将脚本内的 /g/collect 网址替换为反代服务器的地址，从而实现数据的转发 。然而，随着 Google Analytics 脚本的更新以及内部变量的动态更新，其网址结构也可能发生变化。
因我将服务器全面迁移至本地环境，反带时需要先让 Google Analytics 经过本地路由搭建的代理进行访问。但代理的稳定性一直是一个难题，尤其是在网络环境复杂的情况下，代理经常会出现连接中断、延迟过高的问题，而且，代理的不稳定还会导致数据丢失，因为当代理连接中断时，正在上报的数据可能会被丢弃，从而影响数据的完整性。

使用 CloudFlare Workers 进行反代

通过 CloudFlare 的全球节点优势，能够将请求路由到离用户最近的节点进行处理，从而减少网络延迟。无论用户位于世界的哪个角落，都能够快速地访问 Google Analytics，获取准确的数据。而且，CloudFlare Workers 的响应速度非常快，能够在毫秒级的时间内处理请求，确保数据上报的及时性 。

JAVASCRIPT
export default {
  async fetch(request, env, ctx) {
    var src = null;
    // 请求网址
    const url = new URL(request.url);
    // 请求路径
    const route = url.pathname;
    // 获取真实地址
    const location = request.headers.get('CF-Connecting-IP') || '';
    // 复制头
    const header = new Headers( request.headers );
    // 删除源站地址，避免校验异常
    header.delete('Host');
 
    // 核心脚本
    if ( route.startsWith('/analytics.js') )
    {
      src = 'https://www.googletagmanager.com/gtag/js' + url.search;
    }
    // 数据上报
    else if ( route.startsWith('/analytics/g/collect') )
    {
      src = 'https://www.google-analytics.com/g/collect' + url.search + '&_uip=' + location;
    }
    // 无效请求
    else
    {
      return new Response('Not found', { status: 404 });
    }
 
    // 发起请求
    return await fetch( src, {
      method: request.method,
      headers: header,
      body: request.body
    });
  }
};

借助 CloudFlare Workers 将核心脚本 gtag.js 以及上报接口 /g/collect 先行进行反代，在由前端 Google Analytics 配合 transport_url 接口，达到原生反代及响应上报接口，无需担心服务器的维护和性能问题。而且，CloudFlare Workers 还提供了丰富的 API 和工具，方便我对反代进行监控和管理，确保其稳定运行。

前端 Google Analytics 引用及入口

JAVASCRIPT
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag() { dataLayer.push( arguments ); };
gtag('js', new Date() );
gtag('config', 'G-XXXXXXXXXX', {
    transport_url: '//res.example.com/analytics/'
});

如上所述，直接使用官方原生 transport_url 接口就能直接替换 /g/collect 为 Workers 所反代的地址，不会因 gtag.js 脚本更新及内部动态变更而导致替换网址失效。

注意事项

我的服务器全局使用 CloudFlare 做为隧道并使用了优选，使用 Workers 亦是与服务器同一个地址方便维护管理。但 Workers 本身有 100, 000 次/日请求的限制，访问量大的站点建议做好缓存，减少请求次数。