Shiki.js 内存泄漏问题解析与解决方案
2025-05-20 08:26:18作者:裘晴惠Vivianne
问题现象
在使用 Shiki.js 进行代码高亮渲染时,特别是在 Next.js 14 应用中使用 React Server Components 的场景下,系统会出现间歇性崩溃。错误表现为 TypeError: onigBinding.UTF8ToString is not a function,通常发生在处理多个并行请求或长时间运行后。
根本原因分析
经过深入调查,发现这个问题由两个核心因素导致:
-
WASM 内存管理异常:当内存分配失败时,错误处理代码尝试调用
UTF8ToString方法,但此时该方法已不可用,导致程序崩溃。 -
高频调用 getHighlighter:许多开发者会在每次渲染时都创建新的高亮器实例,这会导致内存持续增长,最终触发 WASM 内存越界错误。
技术细节
Shiki.js 底层使用 WebAssembly(wasm)来实现高性能语法分析。WASM 的内存管理有其特殊性:
- 内存分配是手动管理的
- 内存一旦分配就不会自动回收
- 频繁创建高亮器实例会导致内存碎片化
当内存不足时,系统会抛出异常,但错误处理机制本身又依赖已失效的内存,形成恶性循环。
解决方案
1. 单例模式使用高亮器
最佳实践是在应用初始化时创建高亮器实例,并重复使用:
// 全局或模块级缓存
let highlighter: Highlighter | null = null
async function getCachedHighlighter() {
if (!highlighter) {
highlighter = await getHighlighter({
themes: ['dark-plus'],
langs: ['javascript', 'typescript']
})
}
return highlighter
}
2. 显式释放资源
从 v1.8 版本开始,Shiki 提供了 dispose 方法主动释放内存:
const highlighter = await getHighlighter({...})
// 使用完成后
highlighter.dispose()
3. 分批处理大量文件
当需要处理大量文件时,建议:
- 将文件分成多个批次
- 每批处理完成后调用 dispose
- 或者为每批启动独立的进程
框架集成建议
Next.js 最佳实践
// lib/shiki.ts
import { getHighlighter } from 'shiki'
let highlighter: Awaited<ReturnType<typeof getHighlighter>>
export async function highlight(code: string, lang: string) {
if (!highlighter) {
highlighter = await getHighlighter({
themes: ['github-dark'],
langs: [lang]
})
}
return highlighter.codeToHtml(code, { lang })
}
Nuxt/MDC 集成
通过创建插件来管理高亮器生命周期:
// plugins/shiki.ts
export default defineNuxtPlugin(async () => {
const highlighter = await getHighlighter({...})
return {
provide: {
shiki: highlighter
}
}
})
版本升级建议
建议所有用户升级到 Shiki v1.8 或更高版本,该版本包含:
- 更健壮的错误处理机制
- 内存泄漏修复
- 显式的资源释放API
总结
Shiki.js 作为优秀的代码高亮解决方案,其性能表现卓越,但在 WASM 内存管理方面需要开发者特别注意。通过采用单例模式、合理控制生命周期和及时升级版本,可以有效避免内存泄漏问题,保证应用的稳定性。对于服务端渲染场景,尤其要注意高亮器实例的复用,这是保证性能的关键所在。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
289
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
290
321
暂无简介
Dart
730
175
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
10
1
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
245
105
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++
850
450
🔥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
65
20
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885