MSW.js 与 Undici v6 兼容性问题解析
问题概述
在使用 MSW.js(Mock Service Worker)进行 API 模拟测试时,当项目中依赖 Undici 6.x 版本时,会出现网络错误(Network Error)。这一问题主要发生在 Node.js 环境下,特别是与 Jest 测试框架结合使用时。
技术背景
Undici 是 Node.js 官方维护的高性能 HTTP/1.1 客户端,从 v6 版本开始引入了对 structuredClone() 的依赖。这个方法是现代 JavaScript 中用于深度克隆复杂对象结构的标准 API。
问题根源
问题的核心在于 Jest 测试框架(通过其依赖的 core-js)对 structuredClone() 的实现存在缺陷。当 MSW.js 尝试通过 Undici v6 返回模拟响应时,由于这个不完整的实现导致了网络错误。
解决方案
1. 使用 Vitest + HappyDOM 替代方案
推荐开发者考虑迁移到 Vitest 测试框架配合 HappyDOM 环境。这种组合提供了更好的标准兼容性,能够正确处理 structuredClone() 等现代 JavaScript 特性,同时保持与 Jest/JSDOM 相似的 API 设计。
优势:
- 更符合 Web 标准规范
- 性能更优
- 更好的开发体验
2. 降级使用 Undici v5
如果暂时无法迁移测试框架,可以将 Undici 降级到 v5 版本。v5 版本不依赖 structuredClone(),因此可以避免这个问题。
实施方法:
npm install undici@5
深入分析
这个问题实际上反映了 JavaScript 生态系统中测试工具与现代 Web 标准之间的兼容性挑战。structuredClone() 是近年来引入的重要 API,用于处理复杂对象的深度复制,但一些传统测试环境尚未完全实现这一标准。
对于使用 MSW.js 的开发者来说,理解这种底层依赖关系非常重要。MSW.js 作为一个 API 模拟工具,需要与各种 HTTP 客户端和测试环境协同工作,而不同版本的依赖可能会带来不同的兼容性表现。
最佳实践建议
- 保持依赖更新:定期检查并更新测试相关依赖
- 理解工具链:深入了解测试工具、模拟库和 HTTP 客户端之间的关系
- 考虑现代替代方案:评估 Vitest 等新兴测试工具的优势
- 锁定版本:在确认稳定工作的版本组合后,通过 package-lock 或 yarn.lock 锁定版本
总结
MSW.js 与 Undici v6 的兼容性问题本质上是一个由测试环境限制引发的技术挑战。开发者可以通过选择更现代的测试工具组合或暂时使用旧版依赖来解决这个问题。随着 JavaScript 生态系统的不断发展,这类兼容性问题有望逐步减少,但现阶段了解这些技术细节对于构建稳定的测试环境仍然至关重要。
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