SolidJS项目中使用pnpm和Vitest时出现多实例警告的解决方案
2025-05-04 17:01:28作者:伍霜盼Ellen
问题背景
在SolidJS项目中,当开发者使用pnpm作为包管理器并配合Vitest进行测试时,可能会遇到两个关键警告信息:
- "You appear to have multiple instances of Solid. This can lead to unexpected behavior."(你似乎有多个Solid实例,这可能导致意外行为)
- "computations created outside a
createRootorrenderwill never be disposed"(在createRoot或render之外创建的计算将永远不会被释放)
这些警告通常表明项目中存在SolidJS库的多个实例,或者测试环境没有正确设置清理机制。
问题本质
这类问题通常源于依赖管理方式的不同。pnpm采用硬链接和符号链接的方式来管理node_modules,这与npm和yarn的扁平化node_modules结构有所不同。这种差异可能导致:
- 依赖解析时出现多个SolidJS实例
- 测试运行时的依赖隔离不完全
- 模块缓存机制与测试工具的冲突
解决方案
1. 更新依赖版本
确保项目中使用的关键依赖是最新版本,特别是:
- vitest
- vite-plugin-solid
- solid-js本身
使用pnpm update命令可以更新这些依赖到最新兼容版本。
2. 检查依赖解析
使用pnpm的依赖分析工具检查是否存在多个SolidJS实例:
pnpm why solid-js
如果发现多个版本,可以通过在package.json中添加resolutions字段来强制使用单一版本。
3. 配置Vitest测试环境
在vite.config.ts或vitest.config.ts中,确保正确配置了测试环境:
import { defineConfig } from 'vitest/config'
import solidPlugin from 'vite-plugin-solid'
export default defineConfig({
plugins: [solidPlugin()],
test: {
environment: 'jsdom',
globals: true,
setupFiles: ['./setupVitest.ts'],
transformMode: {
web: [/.[jt]sx?$/]
}
}
})
4. 添加测试清理代码
在测试文件中,确保每个测试用例都运行在正确的上下文中:
import { createRoot, onCleanup } from 'solid-js'
import { render } from 'solid-testing-library'
describe('组件测试', () => {
afterEach(() => {
// 清理测试环境
})
it('测试用例', () => {
createRoot(() => {
// 测试代码
})
})
})
最佳实践
- 保持依赖版本的一致性和最新状态
- 使用pnpm的shamefully-hoist选项(如果需要)
- 为测试环境编写专门的清理逻辑
- 考虑使用solid-testing-library等专门为SolidJS设计的测试工具
总结
SolidJS与pnpm和Vitest的组合使用时出现的多实例警告,通常可以通过更新依赖、正确配置测试环境和添加适当的清理逻辑来解决。理解pnpm的特殊依赖管理机制对于调试这类问题至关重要。开发者应当确保测试环境能够正确模拟应用运行时环境,并妥善处理组件生命周期。
通过遵循上述建议,开发者可以构建出更稳定可靠的SolidJS测试环境,避免多实例和内存泄漏等常见问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
659
150
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++
656
293
🎉 (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
1.17 K
644
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!
C
1.03 K
489
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216
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