深入解析ant-design/pro-components在SSR环境下的ESM兼容性问题
问题背景
ant-design/pro-components作为Ant Design生态中的重要组成部分,近期在2.16.0版本中出现了一个影响Node.js服务端渲染(SSR)的兼容性问题。该问题主要表现为当项目使用纯ESM模块系统时,系统会抛出ERR_REQUIRE_ESM错误,导致服务端渲染失败。
问题根源分析
经过技术团队深入排查,发现该问题主要由两个关键因素导致:
-
模块系统混用问题:在CommonJS(CJS)构建产物中错误地引用了ESM模块lodash-es,而Node.js在SSR环境下不支持这种混合使用方式。具体表现为transformKeySubmitValue模块中直接require了lodash-es模块。
-
包导出定义缺失:ESM构建产物缺少package.json中必要的exports字段定义,导致像vitest这样的工具无法正确识别模块类型,错误地将ESM模块当作CJS处理,从而再次触发第一个问题。
技术细节剖析
在Node.js生态中,ESM和CJS模块系统有着本质区别:
- 加载机制:CJS使用同步的require()加载,而ESM使用异步的import()
- 作用域:CJS模块有独立的模块作用域,而ESM使用严格的模块作用域
- 解析规则:Node.js会根据package.json中的type字段和文件扩展名确定模块类型
当CJS代码尝试require一个ESM模块时,Node.js会抛出ERR_REQUIRE_ESM错误,这正是本次问题的直接表现。
解决方案
针对这一问题,技术团队提出了多层次的解决方案:
-
临时解决方案:回退到7.19.11版本,该版本尚未引入相关变更,可以暂时规避问题。
-
根本解决方案:
- 在构建过程中将lodash-es替换为lodash,确保CJS构建产物不依赖ESM模块
- 完善package.json中的exports字段定义,明确标识ESM模块
- 考虑提供并行的.mjs构建产物,实现真正的纯ESM兼容
最佳实践建议
对于使用ant-design/pro-components的开发者,我们建议:
- 在SSR项目中,暂时使用7.19.11稳定版本
- 密切关注官方更新,及时升级到修复后的版本
- 在项目配置中明确指定模块类型,避免Node.js自动推断
- 考虑使用动态import()替代require(),提高代码的模块系统兼容性
总结
模块系统兼容性问题是现代JavaScript开发中的常见挑战。ant-design/pro-components团队已经意识到这一问题,并正在积极修复。作为开发者,理解ESM和CJS的区别,掌握它们的互操作方式,将有助于更好地应对类似问题,构建更健壮的应用程序。
随着JavaScript生态向ESM的全面迁移,这类过渡期问题将逐渐减少,但在当前阶段,保持对模块系统兼容性的关注仍然是每个前端开发者的必修课。
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