大家好，这里是大家的林语冰。
长话短说：无论您是在构建、测试或检查 JS，模块解析始终是这一切的核心。尽管模块解析在前端工具链中占据核心地位，但我们并没有花太多时间来优化它。通过本文讨论的变更，工具的速度优化 30%。
本期《前端翻译计划》共享的是“加速 JS 生态系统系列博客”，包括但不限于：
本期共享的是第 2 篇博客 —— 模块解析赋能性能优化。
在本系列的第 1 篇博客中，我们发现了若干种加速 JS 工具库的方法。虽然这些低层补丁使总构建时间大大加速，但我们的工具中是否还有某些基建可以优化。那些对常见 JS 任务（比如打包、测试和 linting）的总时间影响更大的东东。
因此，我从我们行业常用的各种工具中收集了大约十几个 CPU 配置文件。经过一番检查后，我发现每个配置文件中都存在重复模式，该模式对这些任务的总运行时间的影响高达 30%。它是我们基建中兹事体大的部分，值得深入探讨。
这个关键部分称为模块解析。在我所有调试中，它花费的时间比解析源码还要多。
当我注意到这些跟踪中最耗时的方面花费在 captureLargerStackTrace 负责将堆栈跟踪附加到 Error 对象的内部 Node 函数时，好戏就开始了。这似乎有点不同寻常，因为这两项任务都成功了，并且没有显示任何抛出错误的迹象。
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单击分析数据中的一系列事件后，可以更清晰地了解正在发生的情况。几乎所有错误的产生都来自调用 Node 原生的 fs.statSync() 函数，而该函数又在名为 isFile 的函数内调用。文档提到 fs.statSync() 基本上相当于 POSIX 的 fstat 命令，通常用于检查磁盘上是否存在路径，是文件还是目录。考虑到这一点，我们应该只在文件不存在、缺乏文件读取权限或类似特殊用例中获取错误。是时候瞄一下 isFile 的源码了。
function isFile(file) { try { const stat = fs.statSync(file) return stat.isFile() || stat.isFIFO() } catch (err) { if (err.code === 'ENOENT' || err.code === 'ENOTDIR') { return false } throw err }}乍一看，这是一个看似无辜的函数，但天网恢恢疏而不漏。值得注意的是，我们忽略某些错误情况并返回 false，而不是转发错误。 ENOENT 和 ENOTDIR 错误代码最终都意味着，磁盘上不存在该路径。也许这就是我们看到的开销？我的意思是，我们会立即忽略这些错误。为了测试这个理论，我打印了 try/catch 区块捕获的所有错误。你瞧，抛出的每个错误要么是 ENOENT 代码，要么是 ENOTDIR 代码。
查看 Node 的 fs.statSync 文档可以发现，它支持传递 throwIfNoEntry 选项，该选项可防止在不存在文件系统入口时报错。相反，在那种情况下它将返回 undefined。
function isFile(file) { const stat = fs.statSync(file, { throwIfNoEntry: false }) return stat !== undefined && (stat.isFile() || stat.isFIFO())}应用此选项允许我们避免 catch 区块中的 if 语句，这反过来又使 try/catch 变得多余，并允许我们进一步简化函数。
这一简单更改将项目的 lint 时间缩短了 7%。更棒的是，测试也从相同的更改中受益。
随着该函数的堆栈跟踪开销被消除，我觉得还有一大坨优化空间。您知道的，在几分钟内捕获的跟踪中根本不应该出现几个错误。因此，我在该函数中注入了一个简单的计数器，了解其调用频率。显而易见，它被调用了大约 15k 次，大约是项目中文件数量的 10 倍。这听起来像是一个优化的机会。
默认情况下，工具需要了解三种说明符：
从性能角度而言，三者中最有趣的是最后一个。裸导入说明符，即不以点 . 或斜杠 / 开头的导入说明符，是一种特殊的导入类型，通常引用 npm 包。该算法在 Node 的文档中有深入说明。其要点是，它尝试解析包名称，然后向上遍历，检查是否存在包含该模块的特殊 node_modules 目录，直到到达文件系统的根目录。让我们用一个例子来说明一下。
假设我们有一个位于 /Users/marvinh/my-project/src/features/DetailPage/components/Layout/index.js 的文件尝试导入模块 foo，然后该算法会检查以下位置。
此乃一大坨文件系统调用。简而言之，这会检查每个目录是否包含模块目录。检查数量与导入文件所在的目录数量直接相关。问题是，导入 foo 的每个文件都会发生这种情况。这意味着，如果 foo 被导入到其他地方的文件中，我们会再次向上爬取整个目录树，直到找到包含该模块的 node_modules 目录。这就是缓存已解析模块有很大帮助的一个方面。
但它会变得更好！一大坨项目都使用路径映射别名来节省一点输入，以便您可以在任何地方使用相同的导入说明符，并避免一大坨点 ../../../。这通常是通过 TS 的 paths 编译器选项或打包器中的解析别名来完成的。问题在于，这些通常与包导入无法区分。如果我在 /Users/marvinh/my-project/src/features/ 处添加到功能目录的路径映射，以便我可以使用诸如 import {...} from “features/DetailPage” 之类的导入声明，那么每个工具都应该知道这一点。
但如果没有呢？由于没有每个 JS 工具都使用的集中模块解析包，因此它们是多个相互竞争的工具，支持不同级别的功能。就本人而言，该项目大量使用路径映射，并且它包含一个 linting 插件，该插件不知道 TS 的 tsconfig.json 中定义的路径映射。自然地，它假设 features/DetailPage 指的是一个 Node 模块，这导致它执行整个递归向上遍历，希望找到该模块。但它从未这样做过，所以它会报错。
接下来，我增强了日志记录，查看调用该函数的唯一文件路径有多少个，以及它是否始终返回相同的结果。只有大约 2.5k 个对 isFile 的调用具有唯一的文件路径，并且传递的文件参数和返回值之间存在强大的 1:1 映射。它仍然比项目中的文件数量多，但比总共被调用的 15k 次要低得多。如果我们在其周围添加一个缓存，避免访问文件系统，那会如何？
const cache = new Map()function resolve(file) { const cached = cache.get(file) if (cached !== undefined) return cached // 这里存在解析逻辑...... const resolved = isFile(file) cache.set(file, resolved) return file}添加缓存使总 linting 时间又加快了 15%。不过，缓存的风险在于，它们可能会变得过时。它们通常必须在某个时间点失效。为了安全起见，我最终选择了一种更保守的方法来检查缓存的文件是否仍然存在。如果您认为工具经常在监视模式下运行，那这种情况并不罕见，在监视模式下，期望尽可能多地缓存，并且仅使更改的文件无效。
const cache = new Map()function resolve(file) { const cached = cache.get(file) // 保守策略：检查缓存文件是否存在硬盘上 // 避免监测模式下稳定缓存时文件可能移动或重命名 if (cached !== undefined && isFile(file)) { return cached } // 这里存在解析逻辑...... for (const ext of extensions) { const filePath = file + ext if (isFile(filePath)) { cache.set(file, filePath) return filePath } } throw new Error(`Could not resolve ${file}`)}老实说，我本来希望它首先会抵消添加缓存的好处，因为即使在缓存场景中我们也会访问文件系统。但从数字来看，这只使总 linting 时间恶化了 0.05%。相比之下，这是一个非常小的影响，但额外的文件系统调用不是更重要吗？
JS 中的模块问题在于，该语言从一开始就没有模块系统。当 Node 横空出世时，它普及了 CommonJS 模块系统。该系统有若干“可爱”的功能，比如能够省略正在加载的文件的扩展名。当您编写诸如 require("./foo") 之类的语句时，它会自动添加 .js 扩展名，并尝试读取 ./foo.js 处的文件。如果不存在，它将检查 json 文件 ./foo.json ，如果也不可用，它将检查 ./foo/index.js 处的 index 文件。
实际上，我们在这里处理的是歧义，工具必须能够理解 ./foo 的解析结果。这样，很可能会产生浪费的文件系统调用，因为无法提前知道将文件解析到哪里。工具实际上必须尝试每种组合，直到找到匹配项。如果我们看看目前存在的可能扩展的总数，情况会变得更糟。工具通常有一系列潜在的扩展需要检查。如果您包含 TS，那么在撰写本文时，典型前端项目的完整列表为：
const extensions = [ '.js', '.jsx', '.cjs', '.mjs', '.ts', '.tsx', '.mts', '.cts']有 8 个需要检查的潜在扩展。这还不是全部。您实际上必须将该列表加倍才能考虑 index 文件，这些文件也可以解析为所有这些扩展名！这意味着，我们的工具除了循环浏览扩展列表，直到找到磁盘上存在的扩展之外，没有其他选择。当我们想要解析 ./foo，并且实际文件是 foo.ts 时，我们需要检查：
这是四个不必要的文件系统调用。当然，您可以更改扩展的顺序，并将项目中最常见的扩展放在数组的开头。这会增加提前找到正确扩展的机会，但并不能完全消除问题。
作为 ES2015 规范的一部分，提出了一个新的模块系统。所有细节都没有及时充实，但语法却充实了。import 语句很快就占据了主导地位，因为它们在工具方面比 CommonJS 有优势。由于其静态性，它为更多工具增强功能开辟了空间，比如最著名的 tree-shaking（树摇优化），其中未使用的模块甚至模块中的功能可以轻松检测到，并从生产版本中删除。自然而然地，每个人都接受了新的导入语法。
但有一个问题：只最终确定了语法，而不是实际的模块加载或解析应该如何工作。为了填补这一空白，工具重新使用了 CommonJS 中的现有语义。这对于采用是有好处的，因为移植大多数代码库只需要进行语法更改，并且这些可以通过 codemods 自动化。从采用的角度来看，这是一个很棒的方面！但这也意味着，我们继承了导入说明符应解析为哪个文件扩展名的猜测游戏。
模块加载和解析的实际规范在几年后最终确定，并通过强制扩展纠正了这个错误。
// 非法 ESM，导入说明符缺失扩展名import { doSomething } from './foo'// 合法 ESMimport { doSomething } from './foo.js'通过消除这种歧义源并始终添加扩展，我们可以避免一整类问题。工具也变得更快。但生态系统在这方面取得进展（甚至根本没有取得进展）还需要时间，因为工具已经适应了处理模糊性的问题。
在整个调查过程中，我有点惊讶地发现在优化模块分辨率方面还有一大坨优化空间，因为它是我们工具的核心。本文中描述的若干更改将 linting 时间减少了 30%！
我们在这里所做的若干优化也不是 JS 独有的。这些优化与其他编程语言的工具中可以找到的优化相同。当谈到模块分辨率时，四个主要要点是：
我们工具的缓慢并不是由 JS 这种语言造成的，而是因为根本没有优化。JS 生态系统的碎片化也无济于事，因为没有一个用于模块解析的标准包。相反，有很多个包，并且它们都共享不同的功能子集。这并不奇怪，因为多年来支持的功能列表不断增长，并且在撰写本文时还没有一个库可以支持所有这些功能。拥有一个每个人都使用的单一库能使每个人一劳永逸地解决此问题。
免责声明：本文属于是语冰的直男翻译了属于是，略有删改，仅供粉丝参考，英文原味版请传送 Speeding up the JavaScript ecosystem - module resolution[1]。
[1]Speeding up the JavaScript ecosystem - module resolution: https://marvinh.dev/blog/speeding-up-javascript-ecosystem-part-2
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-60953-0.html加速 JS 生态系统：模块解析
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