随着互联网时代的到来,网络已经成了人们生活中不可或缺的部分,人们也逐渐接受了网上购物的消费模式。网购者的急剧增加,给各个电商网站在技术设计和业务设计上都提出越来越高的要求。良好的网站设计以及提供能让消费者满意的服务对于网站经营者来说至关重要。而网站的设计难免会有疏漏,面对大量用户的访问,对于用户浏览网页时遇到的异常情况,网站管理员很难快速找到异常发生位置及原因,并及时解决,导致用户体验不佳甚至客户的流失,长此以往,会对网站经营带来严重的不良影响。针对此问题,并结合网站分析技术,设计电商网站用户行为实时监控系统获取大量的用户行为数据,对浏览中出现的异常进行追踪、分析、统计,以便网站管理员能够针对某些特定用户提出的问题,给出快速的解决方案,也使得管理者对网站设计上的缺陷有更直观的认识,有利于管理者对症下药,不断优化网站设计。本文以电商网站用户行为实时监控系统的开发为背景,论述了电商网站实时监控系统的设计与实现。论文首先阐述了课题来源及背景,比较了国内外相关技术的基本情况,分析对比了各种数据捕获方式的优缺点,确定本系统客户端数据捕获方式采用JavaScript页面标签法,服务器端数据捕获采用拦截器的方式。通过需求分析建立了本系统的功能模型,根据分析要求进行系统架构及功能模块的设计,并设计了相关接口。在详细设计与实现部分,按照功能模块的顺序,分别详细阐述了数据采集模块、数据处理模块、数据可视化模块的具体实现方法,并详细介绍了相关技术在本项目中的实际运用。最后给出本系统的测试方案。本系统使用Java语言开发,运用Spring MVC设计模式,前台界面实现使用SAP UI5技术,结合RestAPI并利用JSON(JavaScript Object Notation)进行模块间的数据传输。在系统设计与实现过程中,本人参与完成了系统需求分析、系统设计、模块设计与开发、UI界面设计与实现等工作,并配合完成了该项目的功能测试。目前本系统已经为联想公司澳洲电商平台所服务,每天为网站管理者提供大量有价值的数据,并收到了许多积极反馈。管理者根据本系统提供的错误追踪信息,很方便的对用户的异常进行分析定位,大大提升了解决问题的效率。通过当前网站运行的情况,以及对访问网站时出现错误信息的统计,能够让网站管理者发现用户在访问网站时出现的共性问题、用户访问网站的规律,为进一步优化网站提供依据。项目的后续版本,将提供更多用户行为分析数据,帮助网站管理者更好的了解用户。