京东到家小程序最初只有微信小程序,随着业务的发展,同样的功能需要支持容器越来越多,包括支付宝小程序、京东小程序、到家 APP、京东 APP 等,然而每个端分开实现要面临研发成本高、不一致等问题。
为了提高研发效率,经过技术选型采用了 taro3+ 原生混合开发模式,本文主要讲解我们是如何基于 taro 框架,进行多端能力的探索和性能优化。
框架分层解释
1.配置层:主要包含编译配置、路由配置、分包加载、拓展口子。
2.视图层:主要完成 App 生命周期初始化、页面初始化、注入宿主事件、解析配置为页面和组件绑定事件和属性。
3.组件库:是一个单独维护的项目,多端组件库包括业务组件和原子组件,可由视图层根据配置动态加载组件。
//渲染主入口
render() {
let { configData, isDefault, isLoading } = this.state;
const pageInfo = { ...this.pageInfoValue, ...this._pageInfo }
return (
<MyContext.Provider value={pageInfo}>
<View
className={style.bg}
>
{//动态渲染模板组件
configData &&
configData.map((item, key) => {
return this.renderComponent(item, key);
})
}
</View>
{isLoading && <Loading></Loading>}
</MyContext.Provider>
);
}
//渲染组件 注入下发配置事件和属性
renderComponent(item, key) {
const AsyncComponent = BussinesComponent[item.templateName];
if (AsyncComponent) {
return (
<AsyncComponent
key={key}
dataSource={item.data}
{...item.config}
pageEvent={pageEvent}
></AsyncComponent>
);
} else {
return null;
}
}
4.逻辑层:包括业务处理逻辑,请求、异常、状态、性能、公共工具类,以及与基础库对接的适配能力。
5.基础库: 提供基本能力,定位、登录、请求、埋点等基础功能,主要是抹平各端基础功能的差异。
关于基础库我们采用分端实现的方式,即统一接口的多端文件。
基础库如何对接在项目里,修改 config/index.js,结合 taro 提供的 MultiPlatformPlugin 插件编译。
const baseLib = '@dj-lib/login'
//增加别名,便于后续基础库调整切换
alias: {
'@djmp': path.resolve(__dirname, "..", `./node_modules/${baseLib}/build`),
},
//修改webpack配置,h5和mini都要修改
webpackChain(chain, webpack) {
chain.resolve.plugin('MultiPlatformPlugin')
.tap(args => {
args[2]["include"] = [`${baseLib}`]
return args
})
}
业务里使用方式
import { goToLogin } from '@djmp/login/index';
goToLogin()
基础库不应该耦合框架,那么基础库应该如何设计,使其既能满足 taro 项目又能满足原生项目使用呢?
npm 基础库 在 taro 经过编译后生成为 vendors 文件
npm 基础库 在小程序原生项目 npm 构建后 生成 miniprogram_npm
一样的基础库经过编译后会存在 2 种形态,多占了一份空间呢。
我们对小程序包体积大小是比较敏感的,为了节约空间,那么如何让 taro 使用小程序的 miniprogram_npm 呢?
先简单说一下思路,更改 webpack 的配置项,通过 externals 配置处理公共方法和公共模块的引入,保留这些引入的语句,并将引入方式设置成 commonjs 相对路径的方式,详细代码如下所示。
const config = {
// ...
mini: {
// ...
webpackChain (chain) {
chain.merge({
externals: [
(context, request, callback) => {
const externalDirs = ['@djmp/login']
const externalDir = externalDirs.find(dir => request.startsWith(dir))
if (process.env.NODE_ENV === 'production' && externalDir) {
const res = request.replace(externalDir, `../../../../${externalDir.substr(1)}`)
return callback(null, `commonjs ${res}`)
}
callback()
},
],
})
}
// ...
}
// ...
}
想要实现跨端组件,难点有三个
第一:如何在多个技术栈中找到最恰当的磨平方案,不同的方案会导致 开发适配的成本不同,而人效提升才是我们最终想要实现的目的;
第二:如何在一码多端实现组件之后,确保没有对各个组件的性能产生影响
第三:如何在各项目中进行跨端组件的使用
基于以上,在我们已经确定的以 Taro 为基础开发框架的前提下,我们进行了整体跨端组件方案实现的规划设计:
在组件层面,划分为三层:UI 基础组件和业务组件 为最底层;容器组件是中间层,最上层是业务模板组件;我们首先从 UI 基础组件与业务组件入手,进行方案的最终确认;
调研过程中,UI 组件和业务组件主要从 API、样式、逻辑三个方面去调研跨端的复用率:
经过以上调研得出结论:API 层面仍需要使用各自技术栈进行实践,通过属性一致的方式进行 API 层面的磨平;样式上,基础都使用 Sass 语法,通过 babel 工具在转化过程中生成各端可识别的样式形式;逻辑上基本是平移,不需要做改动;所以当我们想做跨端组件时,我们最大工作量在于:API 的磨平和样式的跨端写法的探索;
例:图片组件的磨平:
基于以上,跨端组件的复用方案经过调研是可行的,但是接下来,我们该如何保证转化后的组件能够和原生组件的性能媲美呢?我们的跨端组件又该如何在各个项目中使用呢?
在这个过程中,我们主要调研对比两种方案:
第一:直接利用 Taro 提供的跨端编辑功能进行转换,转换编译成 RN . 微信小程序 以及 H5;
第二:通过 babel 进行编译,直接转换成 RN 原生代码,微信小程序原生代码,以及 H5 原生代码
对比方向 | 原码大小 | 编译成本 | 生成的组件性能 |
---|---|---|---|
Taro 直接编译 | 大(携带了 Taro 环境) | 中(Taro 直接提供,但需要各端调试) | 与原生相同 |
通过 babel 转义 | 小(只有当前组件的源码代码) | 中(需要开发 Babel 转义组件) | 与原生相同 |
经过以上几组对比,我们最终选用了 babel 转义的方式。在项目中使用时,发布到 Npm 服务器上,供各个项目进行使用。
方案落地与未来规划:
在确认整体的方案方向之后,我们进行了项目的落地,首先搭建了跨端组件库的运行项目:能够支持预览京东小程序、微信小程序以及 H5 的组件生成的页面;以下是整个组件从生成到发布到对应项目的全部流程。
目前已经完成了个 5 种 UI 组件的实现,4 种业务组件;其中优惠券模块已经落地在到家小程序项目中,并已经沉淀了跨端组件的设计规则和方案。未来一年中,会继续跨端组件的实现与落地,从 UI、业务层到复杂容器以及复杂页面中。
1.构建微信小程序
因为存在多个 taro 项目由不同业务负责,需要将 taro 聚合编译后的产物,和微信原生聚合在一起,才能构成完整的小程序项目。
下面是设计的构建流程。
为了使其自动化,减少人工操作,在迪迦发布后台( 到家自研的小程序发布后台 ) 创建依赖任务即可,完成整体构建并上传。
其中执行【依赖任务】这个环节会进行,taro 项目聚合编译,并将产物合并到原生项目。
迪迦发布后台
2.构建京东小程序
yarn deploy:jd 版本号 描述
//集成CI上传工具 jd-miniprogram-ci
const { upload, preview } = require('jd-miniprogram-ci')
const path = require('path')
const privateKey = 'xxxxx'
//要上传的目录-正式
const projectPath = path.resolve(__dirname, '../../', `dist/jddist`)
//要上传的目录-本地调试
const projectPathDev = path.resolve(__dirname, '../../', `dist/jddevdist`)
const version = process.argv[2]
const desc = process.argv[3]
//预览版
preview({
privateKey: privateKey,
projectPath: projectPathDev,
base64: false,
})
//体验版
upload({
privateKey: privateKey,
projectPath: projectPath,
uv: version,
desc: desc,
base64: false,
})
3.构建发布 h5
yarn deploy:h5
h5 的应用通常采用 cdn 资源 +html 入口 这种模式。先发布 cdn 资源进行预热,在发布 html 入口进行上线。
主要进行 3 个操作
1.编译出 h5dist 产物,即 html+ 静态资源
2.静态资源,利用集成 @jd/upload-oss-tools 工具上传到 cdn。
3.触发【行云部署编排】发布 html 文件入口
关于 cdn: 我们集成了 cdn 上传工具,辅助快速上线。
//集成 @jd/upload-oss-tools上传工具
const UploadOssPlugin = require("@jd/upload-oss-tools");
const accessKey = new Buffer.from('xxx', 'base64').toString()
const secretKey = new Buffer.from('xxx', 'base64').toString()
module.exports = function (localFullPath, folder) {
return new Promise((resolve) => {
console.log('localFullPath', localFullPath)
console.log('folder', folder)
// 初始化上传应用
let _ploadOssPlugin = new UploadOssPlugin({
localFullPath: localFullPath, // 被上传的本地绝对路径,自行配置
access: accessKey, // http://oss.jd.com/user/glist 生成的 access key
secret: secretKey, // http://oss.jd.com/user/glist 生成的 secret key
site: "storage.jd.local",
cover: true, // 是否覆盖远程空间文件 默认true
printCdnFile: true, // 是否手动刷新cdn文件 默认false
bucket: "wxconfig", // 空间名字 仅能由小写字母、数字、点号(.)、中划线(-)组成
folder: folder, // 空间文件夹名称 非必填(1、默认创建当前文件所在的文件夹,2、屏蔽字段或传undefined则按照localFullPath的路径一层层创建文件夹)
ignoreRegexp: "", // 排除的文件规则,直接写正则不加双引号,无规则时空字符串。正则字符串,匹配到的文件和文件夹都会忽略
timeout: "", // 上传请求超时的毫秒数 单位毫秒,默认30秒
uploadStart: function (files) { }, // 文件开始上传回调函数,返回文件列表参数
uploadProgress: function (progress) { }, // 文件上传过程回调函数,返回文件上传进度
uploadEnd: (res) =>{
console.log('上传完成')
resolve()
},
// 文件上传完毕回调函数,返回 {上传文件数组、上传文件的总数,成功数量,失败数量,未上传数量
});
_ploadOssPlugin.upload();
})
}
性能优化是一个亘古不变的话题,总结来说优化方向:包下载阶段、js 注入阶段、请求阶段、渲染阶段。
以下主要介绍在下载阶段如何优化包体积,请求阶段如何提高请求效率。
相信使用过 taro3 的同学,都有个同样的体会,就是编译出来的产物过大,主包可能超 2M!
1.主包是否开启
优化主包的体积大小 :optimizeMainPackage。
像下面这样简单配置之后,可以避免主包没有引入的 module 不被提取到commonChunks
中,该功能会在打包时分析 module 和 chunk 的依赖关系,筛选出主包没有引用到的 module 把它提取到分包内。
module.exports = {
// ...
mini: {
// ...
optimizeMainPackage: {
enable: true,
},
},
}
2.使用压缩插件 terser-webpack-plugin
//使用压缩插件
webpackChain(chain, webpack) {
chain.merge({
plugin: {
install: {
plugin: require('terser-webpack-plugin'),
args: [{
terserOptions: {
compress: true, // 默认使用terser压缩
keep_classnames: true, // 不改变class名称
keep_fnames: true // 不改变函数名称
}
}]
}
}
})
}
3.把公共文件提取到分包。
mini.addChunkPages:
为某些页面单独指定需要引用的公共文件。
例如在使用小程序分包的时候,为了减少主包大小,分包的页面希望引入自己的公共文件,而不希望直接放在主包内。那么我们首先可以通过 webpackChain 配置 来单独抽离分包的公共文件,然后通过 mini.addChunkPages
为分包页面配置引入分包的公共文件,其使用方式如下:
mini.addChunkPages
配置为一个函数,接受两个参数
•pages
参数为 Map 类型,用于为页面添加公共文件
•pagesNames
参数为当前应用的所有页面标识列表,可以通过打印的方式进行查看页面的标识
例如,为 pages/index/index
页面添加 eating
和 morning
两个抽离的公共文件:
mini: {
// ...
addChunkPages(pages: Map<string, string[]>, pagesNames: string[]) {
pages.set('pages/index/index', ['eating', 'morning'])
},
},
4.代码分析
如果以上方式,还达不到我们想要的效果,那么我们只能静下心来分析下 taro 的打包逻辑。
可以执行 npm run dev 模式查看产物里的
xxx
.LICENSE.txt 文件, 里面罗列打包了哪些文件,需要自行分析去除冗余。
以下以 vendors.LICENSE.txt 为例
•runtime.js
: webpack 运行时入口 ,只有 2k,没有优化空间。
•taro.js
: node_modules 中 Taro 相关依赖,112k,可以魔改源码,否则没有优化空间。
•vendors.js
: node_modules 除 Taro 外的公共依赖,查看vendors.js.LICENSE.txt文件分析包括哪些文件
•common.js
: 项目中业务代码公共逻辑,查看common
.js.LICENSE.txt文件分析包括哪些文件
•app.js app 生命周期中依赖的文件。查看 app .js.LICENSE.txt文件分析包括哪些文件
•app.wxss 公共样式文件 ,看业务需求优化,去除非必要的全局样式。
•base.wxml 取决于使用组件的方式,可优化空间较小。
相信大家的业务里有多种类型的请求,业务类、埋点类、行为分析、监控、其他 sdk 封装的请求。然而在不同的宿主环境有不同的并发限制,比如,微信小程序请求并发限制 10 个,京东等小程序限制为 5 个。
如下图,以微信小程序为例,在请求过多时,业务与埋点类的请求争抢请求资源,造成业务请求排队,导致页面展示滞后,弱网情况甚至造成卡顿。
那么基于以上问题,如何平衡业务请求和非业务请求呢?
这里我们有 2 个方案:
1.动态调度方案 https://www.cnblogs.com/rsapaper/p/15047813.html
思路就行将请求分为高优和低优请求,当发生阻塞时,将高优请求放入请求队列,低优进入等待队列。
请求分发器 QueueRequest:对新的请求进行分发。
◦加入等待队列:正在进行的请求数超过设置的 threshold,且请求为低优先级时;
◦加入请求池:请求为高优先级,或并发数未达到 threshold。
等待队列 WaitingQueue:维护需要延时发送的请求等待队列。在请求池空闲或请求超过最长等待时间时,补发等待请求。
请求池 RequestPool:发送请求并维护所有正在进行的请求的状态。对外暴露正在进行的请求数量,并在有请求完成时通知等待队列尝试补发。
2.虚拟请求池方案
该思路是将微信的 10 个请求资源,分成 3 个请求池,业务请求:埋点类:其他请求的比例为 6:2:2。比例可以自行调整。
这样各类型请求都在自己的请求池,不存在争抢其他请求池资源,保障了业务不被其他请求阻塞。
实现方式
方案对比
优缺点 | 动态调度(方案一) | 虚拟请求池(方案二) |
---|---|---|
拓展性 | 低 | 高 |
成本 (开发、测试、维护) | 高 | 低 |
请求效率 | 低 | 高 |
2 个方案都可以完成请求资源的分配,但结合业务实际采用的是虚拟请求方案,经测试在弱网情况下,请求效率可以提升15%.
未来一定是一码多端的方向,所以我们未来在基础建设上会投入更多的精力,包括框架层升级优化、基础库建设、组件库建设、工程化建设快速部署多端。
在性能优化上我们还可以探索的方向有京东小程序分包预加载、分包异步化、京东容器 flutter 渲染、腾讯 skyLine 渲染引擎等。
在团队沟通协作上会与 Taro 团队、京东小程序容器团队、nut-ui、拼拼等团队进行学习沟通, 也希望能与大家合作共建。
京东小程序开放平台是京东自研平台,提供丰富的开放能力和底层的引擎支持,目前有开发者工具、转化工具、可视化拖拽等多种开发工具可供内部研发同事使用,提升开发质量同时快速实现业务功能的上线。内部已有京东支付、京东读书、京东居家等业务使用京东小程序作为技术框架开展其业务。
如您想深入了解和体验京东小程序,可前往京东小程序官网(https://mp.jd.com/?entrance=shendeng)查看更多信息。
参考:
https://www.cnblogs.com/rsapaper/p/15047813.html
https://taro-docs.jd.com/docs/next/config-detail#minioptimizemainpackage
https://taro-docs.jd.com/docs/next/dynamic-import
https://zhuanlan.zhihu.com/p/396763942
作者:京东零售 邓树海、姜微
来源:京东云开发者社区