Mako 项目中 HMR 机制的优化与 RSC 场景适配
2025-07-04 10:17:05作者:廉皓灿Ida
在现代前端开发中,热模块替换(HMR)是提升开发者体验的重要功能。Mako 项目近期针对 React Server Components(RSC)场景对 HMR 机制进行了重要优化,本文将深入解析这些改进的技术细节。
背景与挑战
随着 React Server Components 的普及,传统的 HMR 机制在 RSC 场景下面临两个主要挑战:
- 服务端主动触发客户端刷新的需求
- 异步加载模块的标记处理问题
这些问题在传统的客户端渲染场景中并不突出,但在 RSC 架构下变得尤为关键。
技术解决方案
服务端主动触发机制
Mako 团队最初考虑通过扩展 HMR runtime 来支持 action 消息,使服务端能够主动触发客户端刷新。这种机制对于 RSC server 产物更新时的热重载特别重要。
然而,经过深入的技术评估后,团队决定采用更直接的 HMR 方案而非完整的页面重载。这种决策基于以下考虑:
- 减少不必要的页面状态丢失
- 提供更平滑的开发者体验
- 保持与现有生态的一致性
异步模块标记优化
针对异步加载模块的标记问题,Mako 做出了重要改进:
- 移除了对异步加载模块的
_main标记 - 特别处理了客户端组件通过异步 chunk 加载的情况
- 避免了 HMR 成功但仍然触发页面重载的问题
这项优化确保了在 RSC 架构下,无论是服务端组件还是客户端组件,都能获得正确的 HMR 行为。
实现细节
在技术实现层面,这些优化涉及:
- HMR 消息协议的扩展
- 模块依赖图的精确追踪
- 异步加载边界的特殊处理
- 服务端与客户端 HMR 逻辑的协调
这些改进不仅解决了 RSC 场景下的特定问题,也为 Mako 构建系统的整体稳定性做出了贡献。
总结
Mako 项目对 HMR 机制的这些优化,展示了构建工具如何适应新兴的 React 架构模式。通过精细调整模块标记策略和扩展 HMR 协议,Mako 为开发者提供了更流畅的 RSC 开发体验。这些改进也为未来更复杂的服务端/客户端组件交互场景奠定了基础。
对于使用 Mako 进行 RSC 开发的团队来说,这些优化意味着更可靠的热更新行为和更高的工作效率。随着 React 生态的不断演进,我们可以期待 Mako 团队带来更多类似的创新性解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
475
3.54 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
225
94
暂无简介
Dart
725
175
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
Ascend Extension for PyTorch
Python
284
316
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
701
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
441
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19