vite-plugin-federation中flattenModule函数对CommonJS模块的影响分析
2025-06-29 10:29:09作者:戚魁泉Nursing
vite-plugin-federation是一个用于实现微前端架构的Vite插件,它允许不同的Vite构建应用共享模块和依赖。在1.3.2版本中,该插件在处理CommonJS模块时存在一个值得注意的问题。
问题背景
当使用vite-plugin-federation共享一个CommonJS模块(如dayjs)时,如果该模块导出一个函数作为默认导出(default export),在使用时会出现"xxx不是一个函数"的错误。这是因为插件内部的flattenModule函数在处理模块时对函数类型的默认导出进行了不恰当的处理。
技术细节分析
flattenModule函数的原始实现如下:
function flattenModule(module, name) {
if (module.default)
module = Object.assign({}, module.default, module);
moduleCache[name] = module;
return module;
}
这个函数的设计初衷是将模块的默认导出和命名导出合并到一个对象中。然而,当模块的默认导出是一个函数时,Object.assign会将函数的所有可枚举属性复制到新对象中,但函数本身会丢失其可调用性(callable nature)。
影响范围
这个问题主要影响以下情况:
- 使用CommonJS规范的库
- 该库导出一个函数作为默认导出
- 该库被配置为共享依赖
常见的受影响的库包括dayjs等工具函数库。
解决方案
在1.3.3版本中,这个问题得到了修复。修复后的实现考虑了函数类型的默认导出,确保函数保持其可调用性。开发者可以通过升级到最新版本来解决这个问题。
最佳实践建议
- 当遇到共享依赖不是函数的问题时,首先检查vite-plugin-federation的版本
- 对于函数类型的共享依赖,确保使用1.3.3或更高版本
- 在微前端架构中共享工具类库时,特别注意其导出形式
总结
这个案例提醒我们,在模块联邦和微前端架构中,正确处理各种模块规范(ESM/CommonJS)和导出类型(对象/函数)非常重要。vite-plugin-federation的快速响应和修复也展示了开源社区解决问题的效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218