Rspack v1.2.3 版本发布:性能优化与新特性解析
Rspack 是一个基于 Rust 的高性能构建工具,它结合了 Webpack 的生态系统和 Rust 语言的性能优势,旨在为现代前端开发提供更快的构建体验。作为 Webpack 的替代方案,Rspack 在保持兼容性的同时,通过底层优化显著提升了构建速度。
性能优化亮点
本次 v1.2.3 版本在性能方面做了多项重要改进:
-
核心依赖升级:将
swc_core更新至 v13 版本,这是 Rspack 底层使用的 Rust 编译工具链,新版本带来了更高效的代码转换能力。 -
存储优化:在加载完成后释放打包内容的内存占用,这一改动显著降低了长时间构建过程中的内存压力,对于大型项目尤为有利。
-
编译速度提升:通过优化内部编译流程,减少了不必要的计算和内存操作,使得整体编译时间进一步缩短。
这些优化使得 Rspack 在处理复杂项目时能够保持更稳定的性能表现,特别是在增量构建场景下效果更为明显。
值得关注的新特性
1. 增强的模块系统 API
本次版本扩展了模块系统的 JavaScript API,新增了多个实用功能:
- 支持获取模块图中缺失的模块信息
- 提供了更完整的模块元数据访问能力
- 实现了 chunkGroup.childrenIterable 和 dependency.ids 等实用属性
这些 API 的增强使得插件开发者能够更灵活地操作模块依赖关系,为高级定制提供了更多可能性。
2. 分层(layer)功能支持函数配置
现在 layer 选项不仅支持静态配置,还可以通过函数动态生成。这一改进使得开发者可以根据模块的不同特性(如路径、内容等)动态决定其所属层级,为更精细的代码分割策略提供了支持。
3. CSS 层(layer)与媒体查询支持
CSS 处理能力得到增强,现在能够正确处理 CSS 层与媒体查询的组合场景。这意味着开发者可以更自由地使用现代 CSS 特性,而不用担心构建过程中的兼容性问题。
4. 原生插件支持
引入了 Rsdoctor 原生插件,这是一款专为 Rspack 设计的诊断工具,能够提供更深入的构建过程分析和性能诊断能力。同时,还添加了原生真实内容哈希(real content hash)插件支持,优化了长期缓存策略。
重要问题修复
-
AMD 模块处理:修复了 AMD 模块中数组形式的 require 调用问题,以及模块别名在 AMD 环境下的重命名问题。
-
增量构建:解决了增量构建时可能出现的模块重建问题,确保在修改代码后能够正确识别变更范围。
-
资源哈希:优化了资源哈希生成逻辑,避免不必要的重新构建。
-
别名解析顺序:修正了模块别名解析的顺序问题,确保配置的优先级得到正确应用。
开发者体验改进
-
默认项目模板更新:create-rspack 现在默认创建 React 19 项目,帮助开发者快速上手最新技术栈。
-
文档增强:全面改写了插件使用指南和配置文档,增加了大量实用示例,特别是针对模块解析器和生成器的配置说明。
-
错误处理改进:构建统计信息(toJson)现在会正确抛出异常,而不是静默失败,便于开发者及时发现和解决问题。
总结
Rspack v1.2.3 版本在保持稳定性的同时,通过多项性能优化和新特性增强了构建能力。特别是对模块系统的扩展和原生插件支持,为复杂项目的构建提供了更多可能性。对于正在使用或考虑迁移到 Rspack 的团队,这个版本值得关注和升级。
随着 Rust 在前端工具链中的普及,Rspack 正在成为一个兼具性能和生态优势的构建工具选择。其持续的迭代更新也展示了团队对开发者体验的重视,未来值得期待更多创新功能的加入。
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。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0127
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