Module Federation Core v0.12.0 发布:共享模块层与ESM性能优化
2025-06-25 22:24:39作者:田桥桑Industrious
Module Federation Core 是一个用于实现前端模块联邦的核心库,它允许开发者将多个独立构建的应用组合成一个完整的应用程序。模块联邦是现代前端架构中的重要技术,特别适合微前端和组件化开发场景。
核心功能增强
共享模块层支持
本次版本最显著的改进是新增了对共享模块层的支持。这项功能允许不同模块之间共享特定层次的代码实现,而不是简单地共享整个模块。这种细粒度的共享机制带来了几个重要优势:
- 更精细的代码复用:开发者可以精确控制哪些代码层需要共享,哪些需要保持独立
- 减少包体积:避免了不必要的代码重复,优化了最终构建产物的体积
- 更好的隔离性:非共享层可以保持完全的独立性,降低模块间的耦合度
这项改进特别适合大型项目,其中不同团队开发的模块可能需要共享某些基础功能,同时保持业务逻辑的独立性。
性能优化
默认切换至ESM模块系统
v0.12.0版本将默认模块系统从CommonJS切换到了ESM(ECMAScript Modules),这是一项重要的架构调整:
- 现代浏览器原生支持:ESM是现代浏览器的标准模块系统,无需转换即可直接运行
- 静态分析优势:ESM的静态特性使得构建工具能进行更好的优化
- Tree-shaking支持:更有效的消除未使用代码,减小包体积
- 异步加载特性:更适合现代前端应用的按需加载需求
这一变化虽然对现有代码的兼容性有一定影响,但为未来的性能优化和功能扩展打下了坚实基础。
类型声明改进
第三方类型声明排除功能
TypeScript用户现在可以更灵活地控制类型声明的提取过程:
- 新增了排除特定第三方库类型声明的功能
- 避免了不必要的类型冲突
- 减少了最终类型声明文件的大小
- 提升了类型检查的效率
这项改进特别适合在大型项目中使用多个第三方库的场景,开发者可以精确控制哪些类型需要包含在最终产物中。
问题修复与稳定性提升
本次版本还包含了一些重要的稳定性改进:
- 修正了清单(manifest)中共享资源的问题
- 优化了暴露资源的过滤逻辑
- 改进了类型检查的错误提示信息
- 更新了测试用的模拟数据,提高了测试的可靠性
这些改进虽然不引入新功能,但对于生产环境的稳定运行至关重要。
升级建议
对于计划升级到v0.12.0的用户,建议注意以下几点:
- 由于默认切换到ESM,确保构建工具链支持ESM模块
- 检查现有的共享模块配置,考虑是否可以利用新的共享层功能
- TypeScript项目可以评估是否需要排除某些第三方类型声明
- 全面测试应用的所有模块联邦功能,特别是资源加载部分
Module Federation Core v0.12.0的这些改进为大型前端应用的模块化架构提供了更强大的工具集,特别是在性能优化和代码共享方面迈出了重要一步。
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.87 K
暂无简介
Dart
671
155
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
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
310
🎉 (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
1.19 K
653
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1