Module Federation Core v0.12.0 发布:共享模块层与ESM性能优化
Module Federation Core 是一个用于实现前端微前端架构的核心库,它允许开发者将应用程序拆分为多个独立的模块,这些模块可以在运行时动态加载和组合。最新发布的 v0.12.0 版本带来了几项重要改进,包括共享模块层支持、ESM性能优化以及多项问题修复。
共享模块层支持
v0.12.0 版本最显著的改进之一是新增了对共享模块层的支持。这项功能允许开发者在多个微前端应用之间共享特定的模块层,从而减少重复代码并提高性能。
在实际应用中,不同微前端模块可能依赖相同的底层库或工具函数。传统方式下,每个模块都会打包自己的依赖副本,导致资源浪费。通过共享模块层,这些公共依赖可以被提取到共享层中,所有模块都从这一层获取依赖,显著减少了最终打包体积。
这项改进特别适合大型企业级应用,其中多个团队开发的微前端模块可能使用相同的UI组件库、状态管理工具或工具函数集。
默认切换至ESM模块系统
性能方面,v0.12.0 版本做出了一个重大决策:默认使用ESM(ECMAScript Modules)模块系统。ESM是现代JavaScript的官方模块标准,相比传统的CommonJS,它具有以下优势:
- 静态分析能力:ESM支持静态导入/导出,使打包工具能进行更好的tree-shaking
- 浏览器原生支持:现代浏览器可直接运行ESM模块,无需转换
- 异步加载特性:ESM天生支持顶层await,更适合现代前端开发模式
这一改变意味着使用Module Federation Core的项目将默认获得更好的性能优化空间和更现代的模块化体验。对于仍需要CommonJS的项目,开发者可以通过配置显式指定。
类型声明文件优化
在类型支持方面,新版本改进了dts-plugin插件,新增了排除指定第三方类型声明文件的功能。这使得开发者可以更精细地控制哪些类型需要被提取和处理,避免不必要的类型处理开销。
同时,团队还优化了类型相关的错误提示信息,使开发者能更清晰地理解并解决类型相关问题。这些改进对于大型TypeScript项目尤为重要,能显著提升开发体验。
问题修复与稳定性提升
v0.12.0版本还包含了一些重要的问题修复:
- 修正了manifest中共享资源的处理逻辑,确保资源正确共享
- 改进了暴露资源的过滤机制,避免不必要资源被包含
- 更新了本地备份manifest数据,使用更有效的模拟数据进行测试
这些修复进一步提升了Module Federation Core的稳定性和可靠性,特别是在复杂项目场景下的表现。
总结
Module Federation Core v0.12.0通过引入共享模块层、默认采用ESM模块系统以及多项优化改进,为微前端开发提供了更强大、更高效的解决方案。这些改进不仅提升了性能,也改善了开发者体验,使得构建大型、复杂的微前端应用变得更加容易和高效。
对于正在使用或考虑采用微前端架构的团队,升级到v0.12.0版本将能获得更好的开发体验和运行时性能。特别是对于那些由多个团队协作开发、共享大量公共依赖的企业级应用,新版本的共享模块层功能将带来显著的资源优化效果。
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