基于 Webpack 的工程化应用治理方案

Dear 丶 2022-09-03 05:30 203阅读 0赞

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> 当前市面上大部分前端应用都是基于webpack进行构建，而随着应用日益庞大，webpack应用就会出现构建速度慢，构建结果体积大等一系列问题。

### 1.webpack应用治理应该从哪个方向入手？ ###

随着应用的不断迭代，webpack应用最常见的两个问题就是：

1.  构建速度慢
2.  构建体积大

有一个很简单的划分方式，就是以构建（build）为分界线，分成前向治理和后向治理：

*  前向治理：提升构建速度
 *  后向治理：保证构建结果质量

我们的治理方向，就是围绕前向治理和后向治理。

![3756e7166a591d92b39f2d5a44fa144e.png][]

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### 2.前向治理包含哪些内容？ ###

前向治理的核心概念，就是一个字 `快` ，目的就是提升构建速度，市面上大部分webpack优化文章都是这一类提升构建速度的文章，所以这里就简单介绍一些不错的实践

#### 2.1 利用SMP采集webpack数据指标 ####

![605c8f0286eddaff4133d50942f68be4.png][]

数据先行，通过speed-measure-webpack-plugin\[1\]采集性能指标，可以得到webpack在整个编译过程中在loader、plugin上花费的时间，基于该数据可以专项的进行优化和治理。

#### 2.2 开启缓存 ####

如果通过SMP分析得知在loader编译过程耗时较多，那么可以在核心loader，例如babel-loader中添加缓存。

{
      loader: 'babel-loader',
        options: {
          cacheDirectory: true
        }
    }
    复制代码

#### 2.3 开启happyPack多线程编译 ####

如果通过SMP分析得知在loader编译过程耗时较多，还可以通过使用happyPack\[2\]，开启多线程编译，提升开发效率。

#### 2.4 使用dll技术 ####

dll可以简单理解成提前打包，例如lodash、echarts等大型npm包，可以通过dll将其提前打包好，这样在业务开发过程中就不用再重复去打包了，可以大幅缩减打包时间。

#### 2.5 升级到webpack5 ####

webpack5利用 `持久缓存` 来提高构建性能，或许升级webpack后，前述的各种优化，都将成为历史。

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### 3. 后向治理包含哪些内容？ ###

后向治理主要保证构建结果的质量

#### 3.1可视化分析构建结果 ####

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很常见的就是webpack-bundle-analyzeer\[3\]，提供打包结果的可视化展示，如上图给予的决策帮助是：

1.  是否需要按需加载
2.  是否需要提取公共代码
3.  是否需要制定cacheGroup的策略

#### 3.2 清理deadcode ####

业务开发过程中，随着业务迭代，经常有些文件、模块及代码被废弃，这些废弃代码随着时间推移，将逐渐变为历史包袱，所以针对构建后结果，我们要做的就是清理其中的deadcode。

前面webpack-bundle-analyzeer虽然是最常用的插件，但依旧有一些缺陷：

##### 3.2.1. 体积超小的deadcode模块引用，无法被准确识别 #####

![1660dcbd0c200f4cca1a433ddc241a61.png][]

例如上图：

*  lodash体积大一下子就能被发现，就会意识到重复引用或者是未使用
 *  但deadcode模块c体积很小，即便被chunk1、chunk2都引用了，也不一定能立刻发现，很容易被带到线上
 *  而且这种deadcode也无法通过splitchunk来进行优化，因为splitchunk根据引用次数提取公共代码，无法分辨是否是废弃代码，所以对模块c.js这种的deadcode就无力了

##### 3.2.2. tree-sharking只保留有用的代码，但deadcode还在那里 #####

tree-sharking大家都了解，摇掉不需要的代码，做为最终的输出结果，但反过来说，这些废弃代码依旧在本地真实不虚的存在着。

所以如何能准确的清理掉deadcode呢？这就需要通过webpack的 `统计信息(stats)` 来进行更细节的分析

#### 3.3 统计信息(stats) ####

stats\[4\]是通过 webpack 编译源文件时，生成的包含有关于模块的统计数据的 JSON 文件，这些统计数据不仅可以帮助开发者来分析应用的依赖图表，还可以优化编译的速度。

webpack --profile --json > compilation-stats.json
    复制代码

通过上述全局命令即可输出统计信息,例如：

{
      "version": "1.4.13", // Version of webpack used for the compilation
      "hash": "11593e3b3ac85436984a", // Compilation specific hash
      "time": 2469, // Compilation time in milliseconds
      "filteredModules": 0, // A count of excluded modules when `exclude` is passed to the `toJson` method
      "assetsByChunkName": {
        // Chunk name to emitted asset(s) mapping
        "main": "web.js?h=11593e3b3ac85436984a",
        "named-chunk": "named-chunk.web.js",
        "other-chunk": [
          "other-chunk.js",
          "other-chunk.css"
        ]
      },
      "assets": [
        // A list of asset objects
      ],
      "chunks": [
        // A list of chunk objects
      ],
      "modules": [
        // A list of module objects
      ],
      "errors": [
        // A list of error strings
      ],
      "warnings": [
        // A list of warning strings
      ]
    }
    复制代码

*  modules：表示module的集合
 *   *  module：webpack依赖树中的真实模块
 *  chunks：表示chunk的集合
 *   *  chunk：包含entry入口、异步加载模块、代码分割（code spliting）后的代码块

通过对modules和chunks加以分析，就可以得到webpack完整的依赖关系，从而梳理出废弃文件及废弃代码，同时也可以根据业务形态进行定制。

#### 3.4 webpack-deadcode-plugin ####

前面提到分析stats.json，但因为是原始数据，数据量比较大，有一定处理和清洗成本，所以可以使用开源的webpack-deadcode-plugin\[5\]这个插件

![25f51c7d4d005d0d50dbdbe5248ca3e4.png][]

通过webpack-deadcode-plugin，可以快速筛选出：

1.  未使用的文件
2.  未使用的已暴露变量

#### 3.5 结合eslint、tslint进行治理 ####

lint可以快速的扫描出未使用的变量，这能够极大的提升我们的deadcode清理效率。

1.  首先通过lint对未使用变量进行清理
2.  再通过webpack-deadcode-plugin再扫描出未使用文件和未使用的导出变量

顿时整个应用干干净净，舒舒服服！

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### 参考 ###

#### 1. speed-measure-webpack-plugin\[6\] ####

#### 2. happyPack\[7\] ####

#### 3. webpack-bundle-analyzeer\[8\] ####

#### 4. stats\[9\] ####

#### 5. webpack-deadcode-plugin\[10\] ####

关于本文

# 来源：百命 #

https://juejin.cn/post/6844904033434468359

## 最后 ##

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