客户端本地分流实验也属于客户端实验的一种，当前仅编程实验支持，主要适用于例如应用的新用户开屏实验场景，通常来不及生成设备id（did）且通常处于非登录状态，此时可在编程实验中，选择实验类型为“客户端-本地分流”来建一个空实验，通过在客户端内部实现分流并调用客户端SDK，实现曝光事件上报和后续的实验报告计算。本文为您介绍客户端本地分流实验的使用操作。

开始创建实验前，需先根据实验设计，先完成实验所需数据埋点接入，您根据实验类型通过客户端SDK进行数据接入，本地分流实验的接入操作与通用客户端SDK的接入操作类似，在引入初始化时有少量变动，本地分流实验的区别点详见下文，其他SDK接入的详细操作详情可参见：数据接入概述。

Android

依赖接入

• AppLog接入

  注意

  • 由于本地分流实验需要依赖 AppLog 主 SDK，可以参考Android SDK集成。
  • 本地分流插件需要配合 6.16.1 及以上 AppLog 版本，请确保 AppLog 版本填写正确。

  依赖仓库补全：
  // 火山组件需要
  maven{
      url 'https://artifact.bytedance.com/repository/Volcengine/'
  }
  
  AppLog 依赖
  // 添加 6.16.1 及以后版本依赖
  implementation 'com.bytedance.applog:RangersAppLog-Lite-cn:6.16.7'
  

• 本地分流SDK接入：

  // 添加依赖
  implementation 'com.bytedance.applog:RangersAppLog-Local-AbTest:1.0.1'
  

SDK初始化

• AppLog初始化

  注意

  由于本地分流依赖 AppLog，请先初始化 AppLog。

  AppLog 初始化
  InitConfig config = new InitConfig(appId, "test");
  // AB 开关一定要打开
  config.setAbEnable(true);
  // SDK 日志，会控制 AppLog + 本地分流 SDK 内部日志打印
  config.setLogEnable(true);
  // 添加数据回调，里面有 vid 变化 + 服务端 ab 配置
  AppLog.addDataObserver(this);
  // 初始化
  AppLog.init(this, config);
  

• AB本地分流插件初始化

  // 创建 AbClientExperiment 实例
  AbClientExperiment abClientExperiment = AbClientExperiment.newInstance();
  // 绑定 AppLogInstance 实例
  // 此处绑定的是全局默认实例，如果使用多实例请绑定正确实例
  // bindAppLog 前请确保 AppLog 已正常初始化
  abClientExperiment.bindAppLog(this, AppLog.getInstance());
  
  // AppLog 多实例绑定演示
  IAppLogInstance appLogInstance = AppLog.newInstance();
  appLogInstance.init(this, new InitConfig("appId", "channel"));
  abClientExperiment.bindAppLog(this, appLogInstance);
  
  // 如果找不到对应 AbClientExperiment 也支持通过 AppLog 实例查找
  AbClientExperiment abClientExperiment = AbClientExperiment.findAbClientExperiment(appLogInstance);
  

IOS

依赖接入

CocoaPod 引入 ClientABTest。

pod 'RangersAppLog', 'SDK-VERSION', 
    :subspecs => [
        'ClientABTest',
    ]

头文件引用

//相关的功能设置引入头文件
//modular方式集成 @import RangersAppLog;
#import <RangersAppLog/BDAutoTrackClientABTest.h>

在实验列表页点击“+创建实验”，选择编程实验，进入实验创建流程，参考以下步骤配置实验的详细信息。

step1 输入基本信息

实验基本信息相关参数主要用于标识实验、明确实验类型等，配置详情如下。

step2 设置生效策略

本地分流实验无需流量设置，客户端自主控制生效策略，您直接单击下一步即可。

step3 配置实验版本

step4 实验指标

配置详情与普通编程实验一致，详情请参见编程实验。

实验创建完成后，在实验详情页面获取各实验版本的VID信息。

创建实验

// 设置默认值不为 null 的实验
ExperimentKey<Integer> ALIVE_IS_MONITOR_ENABLE = new SettingKey<>("alive_is_monitor_enable", 5555)
        // 设置实验层
        .layer("default_layer")
        // 实验分组，指定流量 20%，vid 为 111，实验结果为 1
        .clientGroup(0.2, "111", 1)
         // 实验分组，指定流量 20%，vid 为 1111，实验结果为 11
        .clientGroup(0.2, "1111", 11);
        
// 设置默认值为 null 的实验
ExperimentKey<String> OTHER = new ExperimentKey<String>("other", String.class, null)
        // 设置实验层
        .layer("other_layer")
        // 实验分组，指定流量 20%，vid 为 111，实验结果为 1
        .clientGroup(0.2, "111", "yes")
        // 实验分组，指定流量 20%，vid 为 1111，实验结果为 11
        .clientGroup(0.2, "1111", "no");        

获取实验结果

// 通过实验.getValue(abClientExperiment) 的方式获取实验结果
// 需要传入 abClientExperiment 对应实例
Integer value = ALIVE_IS_MONITOR_ENABLE.getValue(abClientExperiment);

清除本层实验结果

String layer = "default_layer";
// 调用 abClientExperiment 的 clearLayerAssign 进行本层实验重置
abClientExperiment.clearLayerAssign(layer);

自定义本地实验随机策略

// 内置两种策略 IRandomStrategy：
RandomIntStrategy：使用 Random().nextInt(1000) 生成
RandomHashStrategy：使用 AndroidId Hash 值结合试验 key 生成

// 默认随机策略 
abClientExperiment.updateRandomStrategy(RandomIntStrategy.INSTANCE);

// key 结合 Android Id 的随机方式
abClientExperiment.updateRandomStrategy(RandomHashStrategy.INSTANCE);

// 自定义随机策略
abClientExperiment.updateRandomStrategy(new IRandomStrategy() {
    @Override
    public void initStrategy(@NonNull Context context) {
        
    }

    @Override
    public int getNextRandom(@NonNull String s) {
        return 0;
    }
});

清除本地实验Vid

目前支持两种 vid 传入方式
// 直接传入 List
List<String> vidList = new ArrayList<>();
vidList.add("vid1");
vidList.add("vid2");
vidList.add("vid3");
abClientExperiment.clearClientVid(vidList);

// 通过 , 分割传入字符串
abClientExperiment.clearClientVid("vid1,vid2,vid3");

设置调试回调

// 设置调试回调
abClientExperiment.setDebugInfoCallback((key, value, from, vid, clientVidList) -> Log.d(
        "[AbClientExperiment]",
        "debugCallback " + key + "，vid：" + vid + "，value：" + value + "，from：" + from + "，clientVidList：" + clientVidList
));

// 日志结果输出如下：
debugCallback alive_is_monitor_enable，vid：111，value：1，from：client，clientVidList：[Pair{111 0.2}, Pair{1111 0.2}]

配置本地实验

• layerName：指定实验层，实验层下的实验是互斥的，分流后，最多只有一个实验组命中
• key：实验的标识，获取实验值时，将通过该标识查找命中的实验组
• rate：实验组占当前实验层的流量比例，取值范围 0～1，0 代表 0%，1 代表 100%，精度 0.01%
• vid：ABTest 的本地实验页面上生成的 vid，唯一标记每个实验组，用于统计实验曝光
• value：实验组所属实验的实验值，获取实验值时，如果当前实验组命中，则返回该值

BDAutoTrackExperiment *experiment1 = [[BDAutoTrackExperiment alloc] initWithKey:@"pageType" groups:@[
    [[BDAutoTrackExperimentGroup alloc] initWithRate:0.4 vid:@"1002" value:@(1)],
    [[BDAutoTrackExperimentGroup alloc] initWithRate:0.4 vid:@"1003" value:@(2)],
]];
[BDAutoTrack.sharedTrack addABClientExperiment:experiment1 layerName:@"layer1"];

获取实验结果

NSNumber *value = [BDAutoTrack.sharedTrack ABTestConfigValueForKey:@"pageType" defaultValue:@(3)];

移除本地实验已曝光的Vids

本地实验已曝光的 vid 会缓存在本地，在实验结束后，缓存的 vid 依然会上报，可以通过该接口移除.

[BDAutoTrack.sharedTrack clearABClientExposedVids];

完整示例

本地实验的完整示例如下：

BDAutoTrackExperiment *experiment1 = [[BDAutoTrackExperiment alloc] initWithKey:@"pageType" groups:@[
    [[BDAutoTrackExperimentGroup alloc] initWithRate:0.4 vid:@"1002" value:@(1)],
    [[BDAutoTrackExperimentGroup alloc] initWithRate:0.4 vid:@"1003" value:@(2)],
]];
[BDAutoTrack.sharedTrack addABClientExperiment:experiment1 layerName:@"layer1"];

NSNumber *value = [BDAutoTrack.sharedTrack ABTestConfigValueForKey:@"pageType" defaultValue:@(3)];
NSString *vids = [BDAutoTrack.sharedTrack abExposedVids];
NSLog(@"pageType >>> value: %@, vids: %@", value, vids);

实验创建完成后，您可以在A/B测试>实验列表中查看已创建的实验。

调试中：新创建完成的实验，实验状态为调试中，本地分流实验无需手动开启，创建完成状态为调试中即可。

实验生效后，您也可以在实验列表中，通过实验操作入口点击进入实验报告页面，查看实验报告，详情请参见实验报告概述。