Rspack 基于 Rust 的高性能Web 构建工具
「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? ??? ♂️0 码力 | 29 页 | 4.51 MB | 1 年前32019-2021 美团技术年货 前端篇
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 Swift 与 Objective-C 及混编机制 108 美团民宿跨端复用框架设计与实践 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,但经过一0 码力 | 738 页 | 50.29 MB | 1 年前3Hello 算法 1.2.0 简体中文 Dart 版
本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解,内容清晰易懂、学习曲线平滑,引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行,帮助读者在练习中提升编程技能,了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习,欢迎大家在评论区提出问题与分享见解,在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 若你是算法初学者,从未接触过算法,或者已 空间占用尽量少,以节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽可能快速,涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息,以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升,往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组,在数据添加和删除操作上更加便捷,但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 我认为学算法(以及其他基础科目)的意义不是在于在工作中从零实现它,而是基于学到的知识,在解决问 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 ?)0 码力 | 378 页 | 18.46 MB | 9 月前3Hello 算法 1.2.0 简体中文 JavaScript 版
本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解,内容清晰易懂、学习曲线平滑,引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行,帮助读者在练习中提升编程技能,了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习,欢迎大家在评论区提出问题与分享见解,在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 若你是算法初学者,从未接触过算法,或者已 空间占用尽量少,以节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽可能快速,涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息,以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升,往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组,在数据添加和删除操作上更加便捷,但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 我认为学算法(以及其他基础科目)的意义不是在于在工作中从零实现它,而是基于学到的知识,在解决问 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 ?)0 码力 | 379 页 | 18.47 MB | 9 月前3Hello 算法 1.2.0 简体中文 TypeScript 版
本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解,内容清晰易懂、学习曲线平滑,引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行,帮助读者在练习中提升编程技能,了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习,欢迎大家在评论区提出问题与分享见解,在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 若你是算法初学者,从未接触过算法,或者已 空间占用尽量少,以节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽可能快速,涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息,以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升,往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组,在数据添加和删除操作上更加便捷,但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 我认为学算法(以及其他基础科目)的意义不是在于在工作中从零实现它,而是基于学到的知识,在解决问 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 ?)0 码力 | 383 页 | 18.49 MB | 9 月前3Hello 算法 1.1.0 Dart版
hello‑algo.com 14 ‧ 数据操作尽可能快速,涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息,以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升,往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组,在数据添加和删除操作上更加便捷,但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 的方法 是找一台计算机,运行这两个算法,并监控记录它们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。比如在某台计算机中,算法 A 的运行 时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,可能得到相反的测试结果。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。 另一方 在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境,分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 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。0 码力 | 378 页 | 18.45 MB | 1 年前3Hello 算法 1.1.0 JavaScript版
hello‑algo.com 14 ‧ 数据操作尽可能快速,涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息,以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升,往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组,在数据添加和删除操作上更加便捷,但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 的方法 是找一台计算机,运行这两个算法,并监控记录它们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。比如在某台计算机中,算法 A 的运行 时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,可能得到相反的测试结果。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。 另一方 在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境,分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 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。0 码力 | 379 页 | 18.46 MB | 1 年前3Hello 算法 1.1.0 TypeScript版
hello‑algo.com 14 ‧ 数据操作尽可能快速,涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息,以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升,往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组,在数据添加和删除操作上更加便捷,但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 的方法 是找一台计算机,运行这两个算法,并监控记录它们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。比如在某台计算机中,算法 A 的运行 时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,可能得到相反的测试结果。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。 另一方 在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境,分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 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。0 码力 | 383 页 | 18.49 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0 JavaScript版
hello‑algo.com 14 ‧ 数据操作尽可能快速,涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息,以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升,往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组,在数据添加和删除操作上更加便捷,但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 的方法 是找一台计算机,运行这两个算法,并监控记录它们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。比如在某台计算机中,算法 A 的运行 时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,可能得到相反的测试结果。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。 另一方 在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境,分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 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。 � 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。0 码力 | 376 页 | 17.57 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0 Dart版
hello‑algo.com 14 ‧ 数据操作尽可能快速,涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息,以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升,往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组,在数据添加和删除操作上更加便捷,但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表,提供了更丰富的逻辑信息,但需要占用更大的内存空间。 的方法 是找一台计算机,运行这两个算法,并监控记录它们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。比如在某台计算机中,算法 A 的运行 时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,可能得到相反的测试结果。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。 另一方 在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境,分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 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。 � 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。0 码力 | 377 页 | 17.56 MB | 1 年前3
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