tiptap/html 3.0.0版本在服务端渲染时的兼容性问题分析
2025-05-05 16:49:29作者:廉彬冶Miranda
问题背景
tiptap/html作为tiptap富文本编辑器生态中的重要组成部分,负责处理HTML与编辑器内容模型之间的转换。在3.0.0版本更新后,开发者报告在服务端渲染(SSR)环境下运行时会出现"window is not defined"的错误。
技术原理分析
问题的根源在于DOM解析器的初始化逻辑。在浏览器环境中,我们可以直接使用window.DOMParser来解析HTML字符串;而在Node.js等非浏览器环境中,则需要使用替代方案如HappyDOMParser。
3.0.0版本之前的实现方式:
const parseInstance = window ? new window.DOMParser() : new HappyDOMParser
这种直接检查window对象的方式在服务端渲染时会抛出错误,因为在Node.js环境中window对象根本不存在,直接访问未定义的全局变量会导致ReferenceError。
正确的解决方案
正确的做法应该是使用typeof操作符来安全地检查window对象是否存在:
const parseInstance = typeof window !== 'undefined'
? new window.DOMParser()
: new HappyDOMParser
这种检查方式不会尝试访问window对象本身,而是先检查其是否已定义,从而避免了在服务端环境下的运行时错误。
影响范围
此问题影响所有使用tiptap/html 3.0.0及以上版本的服务端渲染应用,包括但不限于:
- Next.js、Nuxt.js等SSR框架
- 静态站点生成(SSG)场景
- 服务端预渲染应用
临时解决方案
对于急需解决问题的开发者,可以采取以下临时方案:
- 降级到3.0.0之前的版本
- 在项目中手动添加补丁,覆盖有问题的代码
官方修复情况
tiptap维护团队已经确认了这个问题,并在开发分支(next)中修复了此问题。修复后的版本将正确处理服务端渲染场景。
最佳实践建议
对于富文本编辑器与服务端渲染结合的场景,开发者应该注意:
- 所有浏览器全局对象的访问都应该使用typeof检查
- 考虑使用同构(isomorphic)的替代方案
- 在构建配置中正确处理Node.js与浏览器环境的差异
总结
tiptap/html 3.0.0版本的服务端兼容性问题提醒我们,在处理跨环境代码时需要格外小心。通过使用typeof安全检查等最佳实践,可以确保代码在浏览器和服务端都能正常运行。开发者应关注官方更新,及时获取修复后的版本。
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
246
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137