icestark:构建大型应用的微前端解决方案
2024-09-19 19:41:37作者:郁楠烈Hubert
项目介绍
icestark 是一款专为大型应用设计的微前端解决方案。它允许开发者将一个大型应用拆分为多个独立的子应用,每个子应用可以独立开发、部署和运行。icestark 支持多种前端框架,如 React、Vue、Angular 等,使得不同技术栈的团队可以协同工作,共同构建一个统一的用户界面。
项目技术分析
icestark 的核心技术包括:
- 无框架约束:主应用和子应用不依赖于特定的前端框架,支持 React、Vue、Angular 等多种框架。
- 多类型入口:子应用支持多种类型的入口,包括 js&css、html 入口和 html 内容。
- 兼容 single-spa:与 single-spa 的子应用和生命周期兼容,方便已有项目的迁移。
- JavaScript 沙箱:通过
ProxyAPI 实现 JavaScript 沙箱,确保子应用之间的全局变量不会相互干扰。
项目及技术应用场景
icestark 适用于以下场景:
- 大型企业应用:当一个企业应用包含多个业务模块,且每个模块由不同的团队开发时,icestark 可以将这些模块拆分为独立的子应用,每个团队可以独立开发和部署。
- 多技术栈项目:当项目中需要集成不同技术栈的模块时,icestark 可以无缝集成 React、Vue、Angular 等不同框架的子应用。
- 渐进式迁移:对于已有的大型应用,icestark 可以逐步将部分功能迁移为独立的子应用,实现渐进式重构。
项目特点
icestark 具有以下显著特点:
- 灵活性:支持多种前端框架,不限制开发者的技术选型。
- 易用性:提供了丰富的脚手架和示例代码,帮助开发者快速上手。
- 兼容性:与 single-spa 兼容,方便已有项目的迁移。
- 安全性:通过 JavaScript 沙箱机制,确保子应用之间的全局变量不会相互干扰,提升应用的安全性。
结语
icestark 作为一款强大的微前端解决方案,为大型应用的开发和维护提供了极大的便利。无论你是正在开发一个大型企业应用,还是需要集成多种技术栈的项目,icestark 都能为你提供高效、灵活的解决方案。赶快尝试一下吧!
项目地址:icestark GitHub
文档地址:icestark 官方文档
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
245
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
9
1
暂无简介
Dart
672
157
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217