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本篇文章給大家分享的是有關高德JS依賴分析工程及關鍵原理是什么，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
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一、背景
高德 App 進行 Bundle 化后，由于業(yè)務的復雜性，Bundle 的數量非常多。而這帶來了一個新的問題——Bundle 之間的依賴關系錯綜復雜，需要進行管控，使 Bundle 之間的依賴保持在架構設計之下。
并且，為了保證 Bundle 能實現獨立運轉，在業(yè)務持續(xù)迭代的過程中，需要逆向的依賴關系來迅速確定迭代的影響范圍。同時，對于切面 API（即對容器提供的系統(tǒng) API，類似瀏覽器中的 BOM API），也需要確定每個切面 API 的影響范圍以及使用趨勢，來作為修改或下線某個 API 的依據。
以組件庫為例，由于組件會被若干業(yè)務項目所使用，我們對組件的修改會影響這些業(yè)務項目。在計劃修改前，需要根據正向的依賴關系（業(yè)務依賴組件）來算出逆向的依賴關系——該組件被哪些地方所依賴，從而確定這個組件修改的影響范圍。
比文件更高的維度，是 Bundle 間的依賴。我們有業(yè)務 Bundle，也有公共 Bundle。公共 Bundle 也分為不同層級的 Bundle。
對于公用 Bundle，業(yè)務 Bundle 可以依賴它，但公用 Bundle 不能反過來依賴業(yè)務 Bundle；同樣的，底層的 Bundle 也禁止依賴上層封裝的 Bundle。我們需要通過依賴分析，來確保這些依賴按照上述規(guī)則進行設計。
二、實現關鍵步驟
實現 JS 依賴分析，整個實現過程大致如下圖所示：
下面挑一些關鍵步驟來展開介紹。
使用 AST 提取依賴路徑
要做文件級別的依賴分析，就需要提取每個文件中的依賴路徑，提取依賴路徑有 2 個方法：
使用正則表達式，優(yōu)點是方便實現，缺點是難以剔除注釋，靈活度也受限；
先進行詞法分析和語法分析，得到 AST（抽象語法樹）后，遍歷每個語法樹節(jié)點，此方案的優(yōu)點是分析精確，缺點是實現起來要比純正則麻煩，如果對應語言沒有提供 parser API（如 Less），那就不好實現。
一般為了保證準確性，能用第 2 個方案的都會用第 2 個方案。
以類 JS（.js、.jsx、.ts、.tsx）文件為例，我們可以通過 TypeScript 提供的 API ts.createSourceFile 來對類 JS 文件進行詞法分析和語法分析，得到 AST：
const ast = ts.createSourceFile( abPath, content, ts.ScriptTarget.Latest, false, SCRIPT_KIND[path.extname(abPath)] );
得到 AST 后，就可以開始遍歷 AST 找到所有我們需要的依賴路徑了。遍歷時，可以通過使用 typeScript 模塊提供的 ts.forEachChild 來遍歷一個語法樹節(jié)點的所有子節(jié)點，從而實現一個遍歷函數 walk：
function walk (node: ts.Node) {
ts.forEachChild(node, walk); // 深度優(yōu)先遍歷
// 根據不同類型的語法樹節(jié)點，進行不同的處理
// 目的是找到 import、require 和 require.resolve 中的路徑
// 上面 3 種寫法分為兩類——import 聲明和函數調用表達式
// 其中函數調用表達式又分為直接調用（require）和屬性調用（require.resolve）
switch (node.kind) {
// import 聲明處理
case ts.SyntaxKind.ImportDeclaration:
// 省略細節(jié)……
break;
// 函數調用表達式處理
case ts.SyntaxKind.CallExpression:
// 省略細節(jié)
break;
}
}通過這種方式，我們就可以精確地找到類 JS 文件中所有直接引用的依賴文件了。
當然了，在 case 具體實現中，除了用戶顯式地寫依賴路徑的情況，用戶還有可能通過變量的方式動態(tài)地進行依賴加載，這種情況就需要進行基于上下文的語義分析，使得一些常量可以替換成字符串。
但并不是所有的動態(tài)依賴都有辦法提取到，比如如果這個動態(tài)依賴路徑是 Ajax 返回的，那就沒有辦法了。不過無需過度考慮這些情況，直接寫字符串字面量的方式已經能滿足絕大多數場景了，之后計劃通過流程管控+編譯器檢驗對這類寫法進行限制，同時在運行時進行收集報警，要求必需顯式引用，以 100% 確保對切面 API 的引用是可以被靜態(tài)分析的。
建立文件地圖進行尋路
我們對于依賴路徑的寫法，有一套自己的規(guī)則：
引用類 JS 文件支持不寫擴展名；
引用本 Bundle 文件，可直接只寫文件名；
使用相對路徑；
引用公用 Bundle 文件，通過 @${bundleName}/${fileName} 的方式引用，fileName 同樣是直接只寫該 Bundle 內的文件名。
這些方式要比 CommonJS 或 ECMAScript Module 的規(guī)劃要稍復雜一些，尤其是「直接只寫文件名」這個規(guī)則。對于我們來說，需要找到這個文件對應的真實路徑，才能繼續(xù)進行依賴分析。
要實現這個，做法是先構建一個文件地圖，其數據結構為 { [fileName]: ‘relative/path/to/file’ } 。我使用了 glob 來得到整個 Bundle 目錄下的所有文件樹節(jié)點，篩選出所有文件節(jié)點，將文件名作為 key，相對于 Bundle 根目錄的路徑作為 value，生成文件地圖。在使用時，「直接只寫文件名」的情況就可以直接根據文件名以 O(1) 的時間復雜度找到對應的相對路徑。
此外，對于「引用類 JS 文件支持不寫擴展名」這個規(guī)則，需要遍歷每個可能的擴展名，對路徑進行補充后查找對應路徑，復雜度會高一些。
依賴是圖的關系，需先建節(jié)點后建關系
在最開始實現依賴關系時，由于作為前端的慣性思維，會認為「一個文件依賴另一些文件」是一個樹的關系，在數據結構上就會自然地使用類似文件樹中 children: Node[] 的方式——鏈式樹結構。而實際上，依賴是會出現這種情況的：
如果使用樹的方式來維護，那么 utils.js 節(jié)點就會分別出現在 page.jsx 和 comp.jsx 的 children 中，出現冗余數據，在實際項目中這種情況會非常多。
但如果僅僅是體積的問題，可能還沒那么嚴重，頂多費點空間成本。但我們又會發(fā)現，文件依賴還會出現這種循環(huán)依賴情況：
寫 TypeScript 時在進行類型聲明的時候，就經常會有這樣循環(huán)依賴的情況。甚至兩個文件之間也會循環(huán)依賴。這是合理的寫法。
但是，這種寫法對于直接使用鏈式樹結構來說，如果創(chuàng)建鏈式樹的算法是「在創(chuàng)建節(jié)點時，先創(chuàng)建子節(jié)點，待子節(jié)點創(chuàng)建返回后再完成自身的創(chuàng)建」的話，就不可能實現了，因為我們會發(fā)現，假如這樣寫就會出現無限依賴：
const fooTs = new Node({
name: 'foo.ts',
children: [
new Node({
name: 'bar.ts',
children: [
new Node({
name: 'baz.ts',
children: [
new Node({
name: 'foo.ts', // 和最頂的 foo.ts 是同一個
children: [...] // 無限循環(huán)……
})
]
})
]
})
]
})此問題的根本原因是，這個關系是圖的關系，而不是樹的關系，所以在創(chuàng)建這個數據結構時，不能使用「在創(chuàng)建節(jié)點時，先創(chuàng)建子節(jié)點，待子節(jié)點創(chuàng)建返回后再完成自身的創(chuàng)建」算法，必須把思路切換回圖的思路——先創(chuàng)建節(jié)點，再創(chuàng)建關系。
采用這種做法后，就相當于使用的是圖的鄰接鏈表結構了。我們來看看換成「先創(chuàng)建節(jié)點，再創(chuàng)建關系」后的寫法：
// 先創(chuàng)建各節(jié)點，并且將 children 置為空數組const fooTs = new Node({
name: 'foo.ts',
children: []
});const barTs = new Node({
name: 'bar.ts',
children: []
});const bazTs = new Node({
name: 'baz.ts',
children: []
});// 然后再創(chuàng)建關系fooTs.children.push(barTs);
barTs.children.push(bazTs);
bazTs.children.push(fooTs);使用這種寫法，就可以完成圖的創(chuàng)建了。
但是，這種數據結構只能存在于內存當中，無法進行序列化，因為它是循環(huán)引用的。而無法進行序列化就意味著無法進行儲存或傳輸，只能在自己進程里玩這樣子，這顯然是不行的。
所以還需要對數據結構進行改造，將鄰接鏈表中的引用換成子指針表，也就是為每個節(jié)點添加一個索引，在 children 里使用索引來進行對應：
const graph = {
nodes: [
{ id: 0, name: 'foo.ts', children: [1] },
{ id: 1, name: 'bar.ts', children: [2] },
{ id: 2, name: 'baz.ts', children: [0] }
]
}這里會有同學問：為什么我們不直接用 nodes 的下標，而要再添加一個跟下標數字一樣的 id 字段？原因很簡單，因為下標是依賴數組本身的順序的，如果一旦打亂了這個順序——比如使用 filter 過濾出一部分節(jié)點出來，那這些下標就會發(fā)生變化。而添加一個 id 字段看起來有點冗余，但卻為后面的算法降低了很多復雜度，更加具備可擴展性。
用棧來解決循環(huán)引用（有環(huán)有向圖）的問題
當我們需要使用上面生成的這個依賴關系數據時，如果需要進行 DFS（深度遍歷）或 BFS（廣度遍歷）算法進行遍歷，就會發(fā)現由于這個依賴關系是循環(huán)依賴的，所以這些遞歸遍歷算法是會死循環(huán)的。要解決這個問題很簡單，有三個辦法：
在已有圖上添加一個字段來進行標記
每次進入遍歷一個新節(jié)點時，先檢查之前是否遍歷過。但這種做法會污染這個圖。
創(chuàng)建一個新的同樣依賴關系的圖，在這個新圖中進行標記
這種做法雖然能實現，但比較麻煩，也浪費空間。
使用棧來記錄遍歷路徑
我們創(chuàng)建一個數組作為棧，用以下規(guī)則執(zhí)行：
每遍歷一個節(jié)點，就往棧里壓入新節(jié)點的索引（push）；
每從一個節(jié)點中返回，則移除棧中的頂部索引（pop）；
每次進入新節(jié)點前，先檢測這個索引值是否已經在棧中存在（使用 includes），若存在則回退。
這種方式適用于 DFS 算法。
三、總結
依賴關系是源代碼的另一種表達方式，也是把控巨型項目質量極為有利的工具。我們可以利用依賴關系挖掘出無數的想象空間，比如無用文件查找、版本間變動測試范圍精確化等場景。若結合 Android、iOS、C++ 等底層依賴關系，就可以計算出更多的分析結果。
目前，依賴關系掃描工程是迭代式進行的，我們采用敏捷開發(fā)模式，從一些簡單、粗略的 Bundle 級依賴關系，逐漸精確化到文件級甚至標識符級，在落地的過程中根據不同的精確度來逐漸滿足對精度要求不同的需求，使得整個過程都可獲得不同程度的收益和反饋，驅使我們不斷持續(xù)迭代和優(yōu)化。
以上就是高德JS依賴分析工程及關鍵原理是什么，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注創(chuàng)新互聯行業(yè)資訊頻道。
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