likes
comments
collection
share

幽灵依赖

作者站长头像
站长
· 阅读数 20

前言

现在pnpm发展的很快，大家都因为pnpm的出现，逐步替换掉项目中的npm，但大家知道pnpm解决了什么关键问题吗？其中之一就是幽灵依赖的问题，那么什么是幽灵依赖呢？我们接着往下看

正文

什么是幽灵依赖？

先来看一个问题

  • 在npm3的环境当中，假设我安装了一个包，@shein-components/Icon，此时我当然可以import Icon from "@shein-components/Icon"进行使用
  • 但我是否还能通过import classnames from "classnames"来使用classnames这个包呢？
  • import Icon from "@shein-components/Icon"  // ✅
import classnames from "classnames"  // ？？？
  • 答案是可以的，为什么呢？我们可以看下此时node_modules的目录结构
  • node_modules (npm v3)
├─ @shein-components/Icon
└─ classnames

看上面的目录结构，大家应该也能够猜到具体原因了

  • 就是因为Icon这个包里面又依赖使用了classnames，所以当我们运行项目的时候，NodeJS的require()函数能够在依赖目录找到classnames。这就导致了明明有一个库压根没被作为依赖定义在package.json文件中，但我们却引用了它。这也就是幽灵依赖的定义了
“幽灵依赖”指的是：
   那些在项目中被使用，但却没有被定义在项目 package.json 文件中的包
  • 幽灵依赖

npm2

在前面提到的场景中，为什么目录结构不是像下面这样嵌套下去呢？

  • node_modules (npm v2)
└─ @shein-components/Icon
   └─ classnames
  • 其实我也标注了的，只有使用npm1、npm2安装依赖包的时候，生成的node_modules才会是嵌套结构的，这种嵌套结构有什么问题呢？
    • 层级太深。试想套娃的情况下，不停地依赖，一层又一层，导致层级过深，文件路径过长
    • 重复安装，占用内存，增加耗时。假设A包依赖版本1的C包，然后B包也依赖版本1的C包，那么最终生成的node_modules目录结构将会是如下这样的。那C包岂不是多安装了一遍，浪费内存，并且增加安装耗时
    • node_modules (npm v2)
├─ A
|  └─ C_v1
└─ B
   └─ C_v1
  • （注意一个问题，幽灵依赖是因为npm3开始使用的扁平化依赖方案导致出现的问题，继续看后文）

npm3

于是从npm3，包括yarn都开始采用了扁平化依赖的方案，于是乎才有了文章开头最开始提到的node_modules目录结构如下

  • node_modules (npm v3)
├─ @shein-components/Icon
└─ classnames

扁平化依赖的优点

  • 扁平化依赖的方案解决了层级过深的问题，使得node_modules目录结构一目了然
  • 其次，当安装依赖的时候，不再会重复安装相同版本的依赖（注意这里是指的相同版本的情况下，不会重复安装）。假设A包依赖版本1的C包，然后B包也依赖版本1的C包，那么最终生成的node_modules目录结构将会是如下这样的 
    • node_modules (npm v3)
├─ A
└─ C_v1
└─ B
    • 执行顺序即：先安装A包，然后发现A还依赖版本1的C包，就安装C包，又因为扁平化依赖提升到最上层，然后开始安装B包，B包依赖版本1的C包，但是已经存在了，所以就不需要安装了
  • 这是理想的情况下，但实际上我们引用的C包版本是有可能不一样的，那么就会造成新的问题如下

扁平化依赖引发新问题

1.幽灵依赖

扁平化依赖造成的其中一个问题就是文章最开始提到的幽灵依赖，会导致我们能在项目中使用到未定义在package.json文件中的包，这也就增加了项目的不确定性

2.依赖包目录结构的不确定

再看一个新的场景，如果一个项目里面，所需安装的包，包A依赖版本1的C包，包B依赖版本2的C包，最终生成的node_modules的目录结构是怎样的？

  • 答案是不确定的，这取决于A包跟B包在package.json中的顺序，如果A包在前，则为下面代码片段1。反过来则为下面代码片段2 
    • // 代码片段1
node_modules (npm v3)
├─ A
├─ C_v1
└─ B
   └─ C_v2
   
// 代码片段2
node_modules (npm v3)
├─ B
├─ C_v2
└─ A
   └─ C_v1
  • 从上面这个简单的场景来看，在扁平化依赖的情况下，我们对于生成的node_modules目录结构是不确定的。这三个字对于一个项目来说是很危险的，因为这一点不确定，可能会引发严重的Bug，之后我们在后文的场景题中再举具体的例子

幽灵依赖的危害

看到这里，可能有的小伙伴会说，即使我使用了幽灵依赖又怎么样呢？我的依赖包只要安装的时候，并把相应被使用的幽灵依赖带出来不就好了吗？这是不对的，我们看下面的场景

1.幽灵依赖丢失

我们在一个项目中使用了版本2的A包，又因为A包引用了B包，然后在npm3的环境下，文件目录结构如下

  • // package.json
{
  "name": "my-project",
  "version": "1.0.0",
  "main": "lib/index.js",
  "dependencies": {
    "A": "^2.0.0"
  },
}

A_v2 -> B_v1

node_modules (npm v3)
├─ A_v2
└─ B_v1

import B from 'B' // 正常使用 ✅
  • 然后我们引用了B包，但是如果这个时候我们需要对A包升级，使用全新版本3的A包，而版本3的A包，不再使用B包了，而改用了C包，那么全新的文件目录结构如下
  • // package.json
{
  "name": "my-project",
  "version": "2.0.0",
  "main": "lib/index.js",
  "dependencies": {
    "A": "^3.0.0" // 升级为版本3
  },
}

A_v3 -> C_v1

node_modules (npm v3)
├─ A_v3
└─ C_v1

import B from 'B' // 引用错误 ❌
  • 此时你项目中只要引用B包使用的地方都会报错

2.不兼容的幽灵依赖API

再来看另一种情况，我们还是在一个项目中使用了版本2的A包，又因为A包引用了版本1的B包，然后在npm3的环境下，文件目录结构如下

  • // package.json
{
  "name": "my-project",
  "version": "1.0.0",
  "main": "lib/index.js",
  "dependencies": {
    "A": "^2.0.0"
  },
}

A_v2 -> B_v1

node_modules (npm v3)
├─ A_v2
└─ B_v1

import B from 'B'
B.x()              // 正常使用 ✅
B.y(1,2)           // 正常使用 ✅
  • 然后我们引用了B包，并且使用了B包中的x方法还有y方法。还是一样如果这个时候我们需要对A包升级，使用全新版本3的A包，而版本3的A包，使用升级了版本2的B包了，那么全新的文件目录结构如下
  • // package.json
{
  "name": "my-project",
  "version": "2.0.0",
  "main": "lib/index.js",
  "dependencies": {
    "A": "^3.0.0"
  },
}

A_v3 -> B_v2

node_modules (npm v3)
├─ A_v3
└─ B_v2 // 版本升级，废弃了部分的Api

import B from 'B'
B.x()              // 找不到该方法 ❌
B.y(1,2)           // 入参错误 ❌
  • 而这个版本的B包的x方法已经被去除，并且y方法的入参变成了数组，那么原项目中的使用都会直接报错，这是不在预期之内的代码变化，将会带来对包A版本的升级负担

3.重复安装的相同依赖包

又一种情况，假设现在包A依赖版本1的包B，包C依赖版本2的包B，而包D也依赖版本2的包B，则整个的依赖关系如下

  • // package.json
{
  "name": "my-project",
  "version": "1.0.0",
  "main": "lib/index.js",
  "dependencies": {
    "A": "1.0.0",
    "C": "1.0.0",
    "D": "1.0.0",
  },
}

A_v1 -> B_v1
C_v1 -> B_v2
D_v1 -> B_v2
  • 那么最终生成的目录结构将会如下
  • node_modules (npm v3)
├─ A
├─ B_v1
├─ C
|  └─ B_v2
└─ D
   └─ B_v2
  • 大家发现了什么问题吗？版本2的包B，被安装了两次，浪费了内存。这个有个比较好的词语概括，叫做双胞胎陌生人

4.本地与服务端不一致

4.1 包A 升级前

接着上一种情况，假设我们情况再复杂一点，加多一个E包依赖版本1的包B，则整个的依赖关系如下

  • // package.json
{
  "name": "my-project",
  "version": "1.0.0",
  "main": "lib/index.js",
  "dependencies": {
    "A": "1.0.0",
    "C": "1.0.0",
    "D": "1.0.0",
    "E": "1.0.0",
  },
}

A_v1 -> B_v1
C_v1 -> B_v2
D_v1 -> B_v2
E_v1 -> B_v1
  • 那么最终生成的目录结构将会如下
  • node_modules (npm v3)
├─ A_v1
├─ B_v1
├─ C_v1
|  └─ E_v2
├─ D_v1
|  └─ B_v2
└─ E_v1
4.2 包A 升级后
  • 整个安装顺序就不再多说了，我们主要看在这个情况下进行升级，那么当此时版本1的包A手动升级成了版本2的包A，并且其依赖项变成了版本2的包，即整个依赖关系如下
  • // package.json
{
  "name": "my-project",
  "version": "1.0.0",
  "main": "lib/index.js",
  "dependencies": {
    "A": "2.0.0", // 升级了
    "C": "1.0.0",
    "D": "1.0.0",
    "E": "1.0.0",
  },
}

A_v2 -> B_v2 // 升级后依赖变更
C_v1 -> B_v2
D_v1 -> B_v2
E_v1 -> B_v1
  • 那么此时本地的依赖树是怎样的呢？服务端生成的目录结构又是怎样的呢？如下
  • // 本地的
node_modules (npm v3)
├─ A_v1
|  └─ B_v2
├─ B_v1
├─ C_v1
|  └─ E_v2
├─ D_v1
|  └─ B_v2
└─ E_v1

// 服务端的
node_modules (npm v3)
├─ A_v2
├─ B_v2
├─ C_v1
├─ D_v1
└─ E_v1
   └─ B_v1
  • 可以看到本地安装的依赖目录，与服务器端的依赖目录并不一致，这是为什么呢？可以分析下过程
    • 本地升级，并没有删掉node_modules，是在包A升级前的基础上进行升级安装的，由于顶层本身就有E依赖的版本1的包B，所以版本2的包B得不到提升，就会放在包A之下
    • 而服务端安装，是重新安装依赖的，那么安装包A先安装，版本2的包B直接就安装在了最顶层，而包E由于外层已经有版本2的包B，所以就将版本1的包B安装在其下
  • 那么，如果项目中引用了包B，有可能会有本地能跑线上报错的问题，这更加说明幽灵依赖带来的更多不确定性

后语

  • 全文看完之后，你会发现幽灵依赖的各种问题，以及各种层出不同的场景问题。这些问题都有可能给我们开发甚至线上造成问题，而为了解决幽灵依赖和重复安装、安装速度慢等包管理问题，npm和yarn都曾出过一些方案来解决，例如lock文件、PnP静态映射表等等，但还是没有彻底解决，直到pnpm的出现，pnpm用了内容寻址存储的方式去解决了以上的问题，那么下一期会再讲pnpm
转载自:https://juejin.cn/post/7237352232014266429
评论
请登录