Yudao UI Admin Vue3 项目中的表单设计器优化实践
2025-07-02 20:15:27作者:何将鹤
背景介绍
在基于Vue3的Yudao UI Admin项目中,表单设计器作为核心功能组件之一,其性能优化一直是开发团队关注的重点。近期项目团队针对表单设计器的打包体积进行了专项优化,通过合理的代码分割策略显著减少了最终构建产物的体积。
问题分析
表单设计器功能通常集成了多个重量级第三方库,包括但不限于:
- ECharts图表库
- form-create表单生成器
- form-designer设计器组件
在未优化前,这些库会被打包到主文件中,导致以下问题:
- 首屏加载时间延长
- 资源浪费(用户可能不会立即使用所有功能)
- 缓存利用率低(公共库更新时需重新下载整个包)
优化方案
项目采用了Rollup的手动代码分割(manualChunks)功能,将关键第三方库分离为独立chunk:
rollupOptions: {
output: {
manualChunks: {
echarts: ['echarts'], // 将echarts单独打包
'form-create': ['@form-create/element-ui'],
'form-designer': ['@form-create/designer'],
}
},
},
技术实现细节
1. 代码分割原理
Rollup的manualChunks配置允许开发者明确指定哪些模块应该被拆分到单独的chunk中。这种策略相比自动分割更能精确控制打包结果。
2. 优化效果
实施该优化后:
- ECharts库从主包中分离,体积减少约1MB
- 表单相关功能模块独立打包
- 实现了按需加载,提升了首屏渲染速度
3. 配套优化措施
为确保最佳效果,项目还实施了以下配套措施:
- 配置合理的缓存策略(利用chunkhash)
- 实现动态导入(配合路由懒加载)
- 设置预加载提示(使用)
最佳实践建议
对于类似Vue3管理后台项目,推荐以下优化路径:
-
分析阶段:
- 使用webpack-bundle-analyzer分析打包产物
- 识别体积较大的第三方库
-
实施阶段:
- 对超过一定阈值(如100KB)的库进行单独打包
- 考虑功能相关性进行分组
-
验证阶段:
- 检查分割后的加载顺序
- 确保没有重复依赖
- 测试各场景下的加载性能
总结
Yudao UI Admin Vue3项目通过对表单设计器的打包优化,不仅提升了用户体验,也为大型Vue3项目的性能优化提供了可复用的实践方案。这种基于手动代码分割的优化方法,特别适合包含多个重量级功能模块的管理系统项目。开发者可以根据项目实际情况,灵活调整分割策略,在代码组织与性能之间取得最佳平衡。
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
222
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++
661
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
217