Vike项目中Vite JavaScript API构建服务端渲染包的注意事项
2025-06-11 15:22:05作者:温艾琴Wonderful
问题背景
在使用Vike框架结合Vite构建工具开发服务端渲染应用时,开发者可能会遇到一个常见问题:当通过Vite的JavaScript API进行构建时,无法生成服务端渲染包,而只能生成客户端包。这与直接使用命令行npx vite build的行为不同,后者会正确生成客户端和服务器端两个构建结果。
技术原理分析
Vite的构建过程实际上需要分两个阶段执行:
- 客户端构建:处理浏览器端运行的代码,包括样式、图片等静态资源
- 服务端构建:处理Node.js环境运行的服务端渲染代码,通常包含页面渲染逻辑
当使用Vite JavaScript API的build()方法时,默认只会执行客户端构建。这是因为Vite的设计理念是提供细粒度的控制,让开发者可以明确指定每个构建的目标环境。
解决方案
要实现完整的服务端渲染构建流程,需要显式地调用两次build()方法:
import { build } from 'vite';
// 客户端构建
await build({
build: {
outDir: 'dist/client'
}
});
// 服务端构建
await build({
build: {
ssr: true,
outDir: 'dist/server'
}
});
配置要点
- 输出目录分离:建议将客户端和服务端构建输出到不同的目录(如dist/client和dist/server),避免文件冲突
- 服务端渲染标志:服务端构建必须设置
build.ssr: true选项 - 插件处理:确保Vike插件在两次构建中都被正确加载
- 环境变量:某些配置可能需要根据构建目标动态调整
最佳实践
对于Vike项目,推荐创建一个专门的构建脚本,封装完整的构建逻辑:
// build.js
import { build } from 'vite';
import { resolve } from 'path';
async function fullBuild() {
const root = resolve(__dirname, '.');
// 并行执行客户端和服务端构建
await Promise.all([
build({
root,
build: {
outDir: 'dist/client'
}
}),
build({
root,
build: {
ssr: true,
outDir: 'dist/server'
}
})
]);
console.log('构建完成');
}
fullBuild().catch(console.error);
常见误区
- 认为单次构建会自动处理服务端渲染:Vite不会自动推断是否需要服务端渲染构建
- 配置混淆:客户端和服务端构建可能需要不同的Vite配置
- 构建顺序依赖:某些情况下可能需要先构建客户端再构建服务端
总结
通过Vite JavaScript API实现服务端渲染应用构建时,开发者需要明确区分客户端和服务端构建目标。Vike框架虽然简化了服务端渲染开发的许多方面,但在构建流程上仍然需要开发者理解底层机制。正确配置两次构建调用,可以确保生成完整的服务端渲染应用包,为生产环境部署做好准备。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
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
12
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
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
342
405
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++
886
596
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
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178