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1. 需求分析与设计：为解决视频播放卡顿、加载缓慢等问题，需监控帧率、缓冲时间、分辨率等关键指标。设计包括数据收集模块，在插件中嵌入代码采集视频播放各阶段数据；数据传输模块，将数据实时或定时发送至服务器；数据分析与展示模块，在服务器端处理数据并以图表等形式展示。
2. 技术选型：前端采用JavaScript实现数据收集，利用浏览器的API获取视频元素相关信息。后端选用Python的Flask框架搭建服务器，处理数据请求和分析。数据库选择SQLite存储监控数据，其轻量级且易于集成。
3. 数据收集实现：通过JavaScript监听视频元素的事件，如播放、暂停、卡顿等，记录发生时间及相关参数。例如，使用`requestAnimationFrame`方法监测帧率变化，计算每帧的渲染时间，同时记录视频的缓冲起始和结束时间，以及当前分辨率等信息，将这些数据整理成JSON格式准备传输。
4. 数据传输优化：为减少对视频播放的影响，采用异步传输方式。设置合理的传输间隔，如每5秒发送一次数据包，避免频繁传输导致网络拥堵。使用WebSocket建立前端与后端的实时通信连接，确保数据传输的及时性和可靠性。
5. 后端数据处理与分析：Flask服务器接收到数据后，将其存入SQLite数据库。通过编写SQL查询语句，对数据进行统计分析，如计算平均帧率、总缓冲时间等。利用Python的绘图库（如Matplotlib）生成可视化图表，直观展示视频播放性能的变化趋势。
6. 前端展示与交互：在插件界面中开辟专门的监控数据显示区域，以图表（折线图、柱状图等）形式实时展示帧率、缓冲时间等数据。提供用户交互功能，如点击图表可查看详细数据，设置监控参数（如监控时间范围、数据刷新频率等），方便用户根据实际需求进行调整。
