Modern.js Module 构建支持模块联邦功能解析
模块联邦作为现代前端架构中的重要技术,正在被越来越多的项目采用。Modern.js 作为新一代前端开发解决方案,其 Module 构建能力近期迎来了对模块联邦的原生支持,这将为开发者带来全新的架构可能性。
模块联邦的核心价值
模块联邦技术允许不同构建产物之间实现代码共享和动态加载,特别适合微前端架构和插件化系统开发。传统方案中,开发者往往需要自行处理复杂的依赖管理和加载逻辑,而模块联邦则提供了开箱即用的解决方案。
Modern.js 的两种构建方案
Modern.js 提供了两种构建方案来支持模块联邦:
-
基于 ESBuild 的 Modern Module
这是 Modern.js 原有的模块构建方案,使用 ESBuild 作为底层构建工具。开发者可以通过配置 modern.config.ts 文件来启用模块联邦功能,但需要注意该方案对模块联邦的支持相对基础。 -
基于 Rspack 的 RSLib
这是 Modern.js 新推出的构建方案,采用 Rspack 作为构建引擎。RSLib 对模块联邦提供了更完善的支持,包括更好的性能优化和更丰富的配置选项。官方推荐在新项目中使用此方案。
典型应用场景
-
基座式架构开发
主项目作为基座使用 Modern.js Framework 开发打包,功能模块则通过模块联邦从 Nginx 动态加载,实现灵活的插件架构。 -
微前端解决方案
多个独立开发的前端应用可以通过模块联邦共享公共依赖和组件,减少重复代码,提升整体性能。
配置示例
对于使用 RSLib 的项目,配置模块联邦非常简单:
import { defineConfig } from '@modern-js/rslib';
import { moduleFederationPlugin } from '@module-federation/rslib';
export default defineConfig({
plugins: [moduleFederationPlugin()],
buildConfig: {
// 其他构建配置
}
});
技术选型建议
对于新项目,建议直接采用 RSLib 方案,因为它不仅支持模块联邦,还提供了更好的构建性能和更丰富的功能。对于已有项目,可以根据实际情况评估迁移成本,逐步过渡到 RSLib。
随着前端架构的不断演进,模块联邦将成为大型应用开发的标配技术。Modern.js 通过提供两种构建方案的支持,为开发者提供了灵活的选择空间,能够满足不同规模和复杂度项目的需求。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









