深入理解qiankun:企业级微前端解决方案指南

深入理解qiankun:企业级微前端解决方案指南

qiankun 📦 🚀 Blazing fast, simple and complete solution for micro frontends. qiankun 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qi/qiankun

什么是qiankun

qiankun是一个基于Single-SPA的企业级微前端解决方案,由蚂蚁金服团队开源。它提供了一套完整的微前端架构实现方案,能够帮助开发者将大型前端应用拆分为多个独立开发、独立部署的子应用,同时保持统一的用户体验。

核心特性解析

1. 多框架支持

qiankun最显著的特点是它对各种前端框架的广泛支持。无论是React、Vue还是Angular,甚至是原生JavaScript应用,都可以作为子应用无缝集成到主应用中。这种框架无关性使得团队可以根据技术栈特点自由选择最适合的子应用开发框架。

2. 样式隔离机制

qiankun通过两种方式实现样式隔离:

  • 隔离DOM:利用浏览器原生支持的隔离DOM特性实现严格的样式隔离
  • 动态样式表:通过动态加载/卸载样式表实现近似隔离效果

3. JavaScript沙箱环境

qiankun为每个子应用创建独立的JavaScript执行环境,通过Proxy等技术拦截全局API调用,防止子应用间的全局变量污染。这种沙箱机制确保了子应用的独立性和安全性。

4. 资源预加载优化

qiankun提供了资源预加载功能,可以在子应用尚未激活时提前加载其静态资源,显著提升用户切换子应用时的响应速度。

快速上手指南

安装qiankun

使用npm或yarn安装qiankun核心库:

npm install qiankun --save
# 或
yarn add qiankun

基本使用示例

以下是一个简单的qiankun主应用配置示例:

import { loadMicroApp } from 'qiankun';

// 加载微应用
const microApp = loadMicroApp({
  name: 'reactApp',       // 应用名称
  entry: '//localhost:7100', // 应用入口
  container: '#container', // 挂载节点
  props: {                // 传递给子应用的props
    slogan: 'Hello Qiankun',
  },
});

生命周期管理

qiankun为子应用提供完整的生命周期管理:

const microApp = loadMicroApp(
  {
    name: 'reactApp',
    entry: '//localhost:7100',
    container: '#container',
  },
  {
    // 生命周期钩子
    beforeLoad: [app => console.log('before load', app)],
    beforeMount: [app => console.log('before mount', app)],
    afterMount: [app => console.log('after mount', app)],
    beforeUnmount: [app => console.log('before unmount', app)],
    afterUnmount: [app => console.log('after unmount', app)],
  }
);

生产环境实践建议

1. 子应用独立部署

建议将子应用的静态资源部署到独立的CDN域名下,利用浏览器并行加载能力提高性能。同时确保子应用的资源路径使用绝对路径或动态publicPath。

2. 通信机制选择

qiankun提供了多种子应用间通信方式:

  • props传递:主应用通过props向子应用传递数据
  • 全局状态管理:如Redux或Vuex的共享store
  • 自定义事件:基于浏览器原生CustomEvent实现

3. 性能优化策略

  • 合理使用预加载功能,但避免过度预加载导致主应用性能下降
  • 对于不常用的子应用,考虑实现按需加载或懒加载
  • 监控子应用的资源加载性能,优化大资源文件

常见问题解决方案

1. 样式冲突问题

如果发现样式隔离不完全,可以:

  • 检查是否启用了合适的隔离模式
  • 在子应用中使用CSS Modules或Scoped CSS
  • 为子应用的样式添加特定前缀

2. 路由跳转问题

主应用和子应用的路由系统需要协调:

  • 使用history路由模式而非hash模式
  • 主应用应处理顶层路由,子应用处理自身路由
  • 考虑使用路由基路径(base path)避免冲突

3. 静态资源加载失败

确保子应用的webpack配置正确设置了publicPath:

// 在子应用的入口文件中动态设置publicPath
if (window.__POWERED_BY_QIANKUN__) {
  __webpack_public_path__ = window.__INJECTED_PUBLIC_PATH_BY_QIANKUN__;
}

总结

qiankun作为一款成熟的企业级微前端解决方案,提供了从开发到部署的全套工具链支持。通过合理的架构设计和配置,它能够帮助团队解决大型前端项目的维护难题,实现技术栈的自由选择和独立部署。本文介绍了qiankun的核心概念、基本用法和最佳实践,希望能为开发者采用微前端架构提供有价值的参考。

qiankun 📦 🚀 Blazing fast, simple and complete solution for micro frontends. qiankun 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qi/qiankun

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/502b0f9d0e26 在进行STM32F103C8T6与HC - 06蓝牙模块、PC端以及ROS(机器人操作系统)的串口通信测试时,我们编写了以下程序。 硬件连接 将STM32F103C8T6的USART1的TX(PA9)引脚与HC - 06的RX引脚相连,同时将USART1的RX(PA10)引脚与HC - 06的TX引脚相连,以实现两者之间的串口通信。 另外,通过串口转USB模块(如CH340等)将STM32F103C8T6与PC端连接起来,方便在PC端进行通信数据的发送和接收。 程序功能 初始化USART1,设置波特率为9600,用于与HC - 06通信。同时,初始化USART2(连接串口转USB模块),波特率同样设置为9600,用于与PC端通信。 在主循环中,STM32F103C8T6不断检测USART1和USART2是否有数据接收。当从USART1(HC - 06)接收到数据时,将数据暂存到一个缓冲区中,然后通过USART2发送给PC端。反之,当从USART2(PC端)接收到数据时,也暂存到缓冲区,再通过USART1发送给HC - 06。这样就实现了STM32F103C8T6作为中间节点,将HC - 06与PC端的数据进行转发。 硬件连接 HC - 06蓝牙模块通过串口与STM32F103C8T6连接,如上所述。 程序功能(蓝牙通信部分) HC - 06在默认状态下会自动进入配对模式,等待与手机或其他蓝牙设备配对。当配对成功后,它会将从蓝牙设备接收到的数据通过串口发送给STM32F103C8T6。同时,它也会将STM32F103C8T6发送过来的数据转发给已配对的蓝牙设备。在本测试程序中,主要关注其与STM32F103C8T6之间的串口通信功能,确保数据能够正确地在两者之间传输。 硬件连接 通过串口
内容概要:本文详细介绍了一个基于两个单片机串行通信的电子密码锁项目。项目背景指出随着信息技术的发展,电子密码锁因其高可靠性、低成本等优势成为主流选择。项目采用主控和辅助两个单片机分别负责不同功能模块,并通过串行通信(如UART协议)实现数据交互。主控单片机处理密码输入验证、用户界面显示等,辅助单片机负责锁控制。系统还涉及多级安全防护、低功耗设计、友好的用户界面等特性。项目挑战包括确保通信稳定、提升密码验证安全性、优化电源管理和用户交互设计等。项目创新点在于双单片机协同工作、串行通信协议优化、多级安全防护以及低功耗设计。; 适合人群:对嵌入式系统开发有一定了解,特别是对单片机编程、串行通信协议、密码锁设计感兴趣的工程师或学生。; 使用场景及目标:①适用于家庭安防、商业办公、银行金融、智能酒店、医疗行业等需要高安全性的场所;②帮助开发者掌握双单片机协同工作的原理,提高系统的稳定性和安全性;③通过实际项目加深对串行通信协议的理解,掌握密码锁系统的软硬件设计方法。; 阅读建议:建议读者结合实际硬件设备进行实践操作,重点理解串行通信协议的设计与实现,同时关注密码验证的安全性设计和电源管理优化。此外,可以通过提供的代码示例加深对各功能模块的理解,并尝试修改和优化代码以适应不同的应用场景。
内容概要:本文档详细介绍了基于局部均值分解(LMD)结合长短期记忆网络(LSTM)进行时间序列预测的MATLAB项目实例。项目旨在应对非线性、非平稳时间序列预测中的挑战,通过LMD将复杂信号分解为多个局部模态成分(LMC),然后利用LSTM对每个成分进行建模,最终通过加权融合各成分预测结果,实现对整体时序的精准还原。项目涵盖了从数据预处理、LMD分解、LSTM模型训练到预测融合及评估的完整流程,并提供了详细的代码实现和GUI设计。此外,项目还讨论了模型部署、性能优化及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB及其深度学习和信号处理工具箱的研发人员,以及从事时间序列预测相关工作的工程师。 使用场景及目标:①工业设备故障诊断与预测;②电力负荷和能源消耗预测;③金融市场时间序列分析;④气象数据建模与短期预报;⑤生物医学信号处理;⑥智能制造过程监控;⑦交通流量与运输需求预测;⑧生态环境监测与分析;⑨智能城市数据驱动管理。 其他说明:项目不仅提高了时间序列预测的精度和稳定性,还为后续的故障诊断和异常检测奠定了基础。通过深入探究LMD与LSTM的融合机制及优化策略,实现了对复杂时序信号的高精度解读与预测,具有重要的理论价值和广泛的工程实用意义。项目未来将进一步引入更先进的信号分解与深度学习技术,提升模型的解释性和轻量化能力,拓展多领域应用,推动智能预测技术持续创新。
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