Rolldown v1.0.0-beta.10 版本深度解析:模块打包工具的重大更新
Rolldown 是一款基于 Rust 开发的高性能 JavaScript 模块打包工具,它结合了 Rollup 的 API 设计和现代构建工具的高效特性。本次发布的 v1.0.0-beta.10 版本带来了多项重要改进和突破性变化,特别是在模块解析、代码转换和构建优化方面。
核心特性解析
模块解析条件标准化
本次更新对模块解析条件进行了标准化处理,默认添加了 module 解析条件。这一变化使得 Rolldown 能够更好地处理 ESM 模块的导入,特别是在处理同时提供 CommonJS 和 ESM 格式的包时,能更准确地选择 ESM 版本。
代码转换配置整合
Rolldown 对代码转换相关的配置进行了重大重构:
- 将
jsx选项整合到transform配置中 - 将
target选项也整合到transform配置中
这种整合使得配置更加集中和一致,减少了配置项的分散,提高了开发者的使用体验。
新增 preserveEntrySignatures 选项
新增的 preserveEntrySignatures 选项允许开发者更精确地控制入口模块的导出签名保留行为。这对于需要严格保持模块接口的库开发者特别有用,可以避免不必要的代码裁剪。
性能优化与构建改进
模块包装策略优化
Rolldown 改进了模块包装策略,现在能够智能判断哪些模块需要被包装:
- 不依赖其他模块且有副作用的模块将不会被包装
- 运行时模块默认不会被包装
- 动态导入的模块处理更加智能
这些优化减少了不必要的包装代码,使得输出更加精简。
调试信息增强
新版本增强了调试信息的输出能力:
- 添加了
StmtSideEffect类型来记录语句产生副作用的具体原因 - 改进了模块导入信息的显示细节
- 支持在输出中附加 chunk 的调试信息
这些改进使得开发者能够更清晰地理解构建过程中的决策依据,便于问题排查。
问题修复与稳定性提升
CommonJS 命名空间合并
修复了多个与 CommonJS 命名空间合并相关的问题:
- 增量构建中的命名空间合并问题
- 分块情况下的部分命名空间合并问题
- 与 React 相关的特殊情况处理
这些修复确保了在复杂场景下模块系统的行为更加可靠。
动态导入处理
改进了动态导入的处理逻辑:
- 修复了导出动态导入被错误标记为未使用的问题
- 确保正确移除未使用的动态导入 chunk
- 修复了与
preserveModules共用时的问题
跨平台兼容性
特别修复了 Windows 平台下对 Linux 路径的监视问题,提高了开发者在跨平台环境下的体验一致性。
构建工具链升级
本次更新包含了多项底层工具链的升级:
- 升级到 oxc v0.72.1 和 oxc-resolver v11
- 优化了 Rust 编译时的性能
- 改进了 CI 流程的缓存策略
这些底层改进虽然对终端用户不可见,但显著提高了构建过程的可靠性和效率。
总结
Rolldown v1.0.0-beta.10 版本在模块系统、构建优化和开发者体验方面都做出了重要改进。特别是对模块解析条件和代码转换配置的标准化,为未来的稳定版奠定了基础。虽然包含了一些突破性变化,但这些改进使得 Rolldown 在性能和功能上都更接近生产就绪状态。对于正在评估或使用 Rolldown 的开发者,建议仔细阅读变更说明,特别是那些标记为突破性变化的项目,以确保平滑升级。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00