Misskey项目中SSR渲染用户资料页面的问题分析
2025-05-22 06:36:11作者:齐冠琰
问题背景
在Misskey社交平台项目中,开发者发现了一个关于服务器端渲染(SSR)的技术问题。具体表现为当用户访问其他实例用户的个人资料页面时,页面无法正常显示用户信息,控制台会报出"roles未定义"的错误。
技术原因
这个问题源于SSR渲染时对用户数据结构的处理不够严谨。核心问题点在于:
- 对于远程实例的用户,服务端返回的是简化版的用户数据结构(UserLite),但这个结构缺少了前端页面渲染所需的一些字段
- 前端代码直接假设这些字段一定存在,没有做防御性编程检查
解决方案
开发团队通过以下方式修复了这个问题:
-
后端修改:在ClientServerService.ts中,明确区分本地用户和远程用户的返回数据结构
- 对于远程用户,强制使用UserLite结构
- 对于本地用户,使用UserDetailedNotMe结构
- 同时禁止对远程用户的页面进行SSR渲染
-
前端加固:在user/home.vue组件中
- 增加对roles字段的判空检查
- 增加对createdAt字段的判空检查
- 确保即使用户数据结构不完整,页面也能正常渲染而不报错
技术启示
这个案例给我们几个重要的技术启示:
-
前后端数据结构约定:前后端必须严格约定各种场景下返回的数据结构,特别是边界情况
-
防御性编程:前端代码不能假设后端返回的数据结构总是完整的,必须对关键字段进行判空处理
-
SSR的特殊性:SSR渲染时数据获取路径与客户端渲染不同,需要特别考虑各种边界情况
-
远程用户处理:在联邦式社交网络中,远程用户的数据可能不完整,需要特殊处理
总结
Misskey团队通过这个问题的修复,不仅解决了特定场景下的渲染问题,还增强了系统的健壮性。这个案例展示了在复杂分布式社交网络系统中处理用户数据时需要考虑的各种因素,为类似项目提供了有价值的参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878