「大前端新趋势」专场 何庚坤 2023年05月28日 本期议题：Rspack 基于 Rust 的高性能 Web 构建工具 About me 何庚坤 字节跳动前端工程师 Rspack 团队成员 GitHub @ahabhgk 目录 1. Rspack 是什么？ 2. Rspack 解决了什么问题？ 3. Rspack 有哪些特性？ 4. 如何从 Webpack 迁移到 Rspack？ 的生态与未来 Rspack 是什么？ Rspack 是一个基于 Rust 的高性能构建引擎， 具备与 Webpack 生 态系统的互操作性，可以从 Webpack 低成本的迁移，并提供更好 的构建性能。 https://www.rspack.dev Rspack 解决了什么问题? ???️ 开发环境性能 巨型项目中 Dev 启动时间 5-10 分钟，HMR 时间 10-20 秒， Rspack 解决了什么问题? ??? 生产环境性能 巨型项目中 Build 时间 10-20 分钟，甚至更久，拖慢 CI/CD 效率 Rspack 解决了什么问题? ??? 灵活丰富的配置 不止覆盖 Web 开发场景，能够应对各种场景 Rspack 解决了什么问题? ??? 强大的生产环境优化 强大可自定义配置的拆包能力等决定了产物的性能 Rspack 解决了什么问题? ??? ♂️

CODE A BETTER LIFE 【前端篇】 前端 | 2021 1 让 Flutter 在鸿蒙系统上跑起来 1 FlutterWeb 在美团外卖的实践 14 FlutterWeb 性能优化探索与实践 36 设计稿（UI 视图）自动生成代码方案的探索 56 美团外卖终端容器无关化研发框架 74 一款可以让大型 iOS 工程编译速度提升 50% 的工具 96 从预编译的角度理解 蒙系统大规模落地的步伐，预计 2021 年底，鸿蒙系统会覆盖包括手机、平板、智能 穿戴、智慧屏、车机在内数亿台终端设备。对移动应用而言，新的系统理念、新的交 互形式，也意味着新的机遇。如果能够利用好鸿蒙的开发生态及其特性能力，可以让 应用覆盖更多的交互场景和设备类型，从而带来新的增长点。 与面临的机遇相比，适配鸿蒙系统带来的挑战同样巨大。当前手机端，尽管鸿蒙系统 仍然支持安卓 APK 安装及运行，但长期来看，华为势必会抛弃 之外再重新开发和维护一套鸿蒙应用，在如今业界越来越注 重开发迭代效率的环境下，所带来的开发成本也是难以估量的。因此，通过打造一套 合适的跨端框架，以相对低的成本移植应用到鸿蒙平台，并利用好该系统的特性能 力，就成为了一个非常重要的选项。 在现有的众多跨端框架当中，Flutter 以其自渲染能力带来的多端高度一致性，在新 系统的适配上有着突出的优势。虽然 Flutter 官方并没有适配鸿蒙的计划，但经过一

JS API 学习web开发工具 学习命令行的使用 学习 Node.js 学习 JS 模块系统 学习模块加载和打包工具 学习包管理工具 学习版本控制 学习构建及任务自动化技术 学习网站性能优化 学习测试 学习无头浏览器 学习离线开发 学习网络／浏览器／应用的安全 多平台开发学习 导向学习 前端课程 前端开发学习的起点 前端资讯、新闻站和播客 第三部分：前端开发工具 后端即服务工具 离线工具 安全工具 构建工具 部署工具 4 1.7.38 1.7.39 1.7.40 1.7.41 网站／应用监控工具 JavaScript 错误报告／监控 性能工具 寻找工具的工具 5 前端开发者指南（2017） Introduction 6 作者：科迪·林黎（Cody Lindley），由「前端大师（Frontend Masters）」倾情赞助。 学习命令行的使用 学习 Node.js 学习 JS 模块系统 学习模块加载和打包工具 学习包管理工具 Introduction 8 学习版本控制 学习构建及任务自动化技术 学习网站性能优化 学习测试 学习无头浏览器 学习离线开发 学习网络／浏览器／应用的安全 多平台开发学习 导向学习 前端课程 前端开发学习的起点 前端资讯、新闻站和播客 第三部分：前端开发工具

和AngularJS 是两种企业级的富 UI设计框架。 这篇文章从优势、架构、测试、性能等各个方面比较了 ExtJS 和 AngularJS 我们用ExtJS和AngularJS开发了一个简单测试的应用程序，进行完整的性能测 试。我们选取了同样的组件，规范了测试的流程，以保证测试的结果。 ExtJS 对比 AngularJS: 特性比较 性能比较 框架比较 架构比较 进一步的分析 Sencha Ext JS 自带了Karma用于端对端的测 试。 Protractor 是用于 Angular apps端对 端测试的框架 性能 性能 14. Dom算法 深度优先，自底向上 对于DOM树，指令是深度优先、自底 往上的算法。而对于控制器则是自上往 下的方式。 15. 性能 高度的封装，所以 ExtJS 相对较慢 在我们的性能测试中， AngularJS 比Ext JS快3倍。 16. 轻量级 - 下载的包 ✘ ✔ 移动端 Bootstrap concept is introduced to allow en d to end tests. 序号 序号 Features ExtJS AngularJS 性能比较 性能比较 为了全方位比价两个框架的性能，我们开发了一个包含简单的表格，树，绘图组件的应用。规范使用这两种技术构建应用的过程 - 这样我们能够构建一个 尽量小的应用来进行深度的测试。 YSlow 用于收集 performance数据。其他方面：

天然的MVC（HTML+CSS+JavaScript） 当前的Web开发 ● Web 开发越来越复杂：项目大，团队成员多 ● 前端功能越来越多：CS→BS→CS ● 大型应用维护和协作难 ● 性能弱，启动速度慢 ● 工具支持弱 ● 仔细选择技术方案和开发规范 Web 开发中还有许多问题有待解决... 未来的方向？ Chrome OS 和 Chromebook Chrome OS 基于浏览器和云端环境的 近两年：AMD、CommonJS 模块化标准 当前：正在制定 ECMAScript 6 标准 JavaScript 并不完美 JavaScript 并不完美 ● 程序结构不明显 ● 并非为性能设计的语言 ● 缺少一些基础功能的支持 ● 缺少统一的基础特性，共享复用难 变量提升（hoisting） var foo = 'top-level'; function bar() { App 5. 可以用来写服务器后台程序 6. 可以写 Web 前端程序，在浏览器内运行 @蔡学镛 ● 结构化并且灵活的Web语言 ● 简单、有生产力 ● 适合从小型到大型的项目 ● 高性能、快速启动 ● 适合各种设备的Web环境 Dart 语言的目标 Dart 语言的组成 ● 语言规范 ● Dart VM ● 丰富的类库 ● 工具： ○ Dartium：Chrome +

H5、Hybrid：虽然UI⾃自⼰己渲染， 但是渲染性能太低，⽽而且JS运⾏行行 效率太低 RN：虽然是Native渲染，但多了了 布局解析的性能损耗，⽽而且JS运⾏行行 效率太低。 WEB流 ⽅方案2 转化为Native渲染 Mono AOT ARM CODE IL JIT Mono C# c#：同时⽀支持JIT和AOT Xamarin：虽然性能好了了⼀一些，但是跨 平台的UI⽀支持不不好，⽆无法实现复杂的 UI布局。 编译流/虚拟机流 ⽅方案3 ⾃自⼰己负责渲染 Unity：虽然渲染性能很强⼤大，但渲染 机制为实时刷新，耗电量量太⼤大，在 APP⾥里里都是局部刷新；⽽而且安装包也 很⼤大 游戏引擎 最终⽅方案 渲染：⾃自⼰己负责渲染 dart：同时⽀支持JIT和AOT，性能⾼高 跨平台 性能 WebView Hybrid Native ReactNative Xamarin Widget Stateful Widget 状态 功能 Visual Layout Painting Intera ction Platform 代码写UI 组合Widget ⾼高性能 动画 Platform Channel Java Native Flutter Engine Dart 真的要学Flutter了了吗？还有没有坑？ Guangzhou 包太⼤大？

涂金林 东南大学 腾讯企鹅辅导 & 腾讯课堂 & IMWeb团队 iOS & Flutter负责人 目录 / contents • Flutter简介 • 实践框架及页面栈管理 • 性能优化 • Flutter For Web Flutter简介 1 Flutter简介 跨平台 1 201 3 201 5 201 6 Web页面 • H5 + CSS3 + Flutter简介 1 快速开发 富有表现力和灵活的UI 原生性能 初识Flutter Flutter是谷歌的移动UI框架，可以快速在iOS和Android上构建高质量的原生用户界面 Flutter简介 1 原生性能 生态与模式 C/C++ 引擎操作OpenGL、GPU直接渲染 平台一致性 Flutter简介 1 生态与模式 原生性能 实践框架及页面栈管理 2 实践框架及页面栈管理 Todo Page Route 保存页面栈信息 FlutterEngine/FlutterNativeView Route Navigator 性能优化 3 性能优化 3 泄漏 内存 增量 内存 - 降低20% 引擎 图片加载 性能优化 3 分析调 试 渲染 页面渲染 - 降低20-30% 定制规 则 优先使用StatelessWidget 最小封装原则 减少build函数中过多操作

题时能够作出专业的反应和判断，从而提升工作的整体质量。举一个简单例子，每种编程语言都内置了排序 函数： ‧ 如果我们没有学过数据结构与算法，那么给定任何数据，我们可能都塞给这个排序函数去做了。运行顺 畅、性能不错，看上去并没有什么问题。 ‧ 但如果学过算法，我们就会知道内置排序函数的时间复杂度是 ?(? log ?) ；而如果给定的数据是固定 位数的整数（例如学号），那么我们就可以用效率更高的“基数排序”来做，将时间复杂度降为 的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 CPU 上运行，一个算法的内存操作密集，那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说，算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致的。这意味着我们需要在各种机器上进行测试，统计 平均效率，而这是不现实的。 www.hello‑algo.com 19 ‧ 它无需实际运行代码，更加绿色节能。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，使我们可以衡量执行某个算法所需的时间和空间资 源，对比不同算法之间的效率。

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