或许你会感到疑惑，怎样的项目算是大型前端项目呢？我自己的理解是，项目的开发人员数量较多（10 人以上？）、项目模块数量/代码量较多的项目，都可以理解为大型前端项目了。
在前端业务领域中，除了大型开源项目（热门框架、VsCode、Atom 等）以外，协同编辑类应用（比如在线文档）、复杂交互类应用（比如大型游戏）等，都可以称得上是大型前端项目。对于这样的大型前端项目，我们在开发中常常遇到的问题包括：
- 项目代码量大，不管是编译、构建，还是浏览器加载，耗时都较多、性能也较差。
- 各个模块间耦合严重，功能开发、技术优化、重构工作等均难以开展。
- 项目交互逻辑复杂，问题定位、BUG 修复等过程效率很低，需要耗费不少精力。
- 项目规模太大，每个人只了解其中一部分，需求改动到不熟悉的模块时常常出问题。
其实大家也能看到，大型前端项目中主要的问题便是“管理混乱”。所以我个人觉得，对于代码管理得很混乱的项目，你也可以认为是“大型”前端项目（笑）。
问题 1：项目代码量过大
对于代码量过大（比如高达 30W 行）的项目，如果不做任何优化直接全量跑在浏览器中，不管是加载耗时增加导致用户等待时间过久，还是内存占用过高导致用户交互卡顿，都会给用户带来不好的体验。
性能优化的解决方案在《前端性能优化--归纳篇》一文中也有介绍。其中，对于代码量、文件过多这样的性能优化，可以总结为两个字：
- 拆：拆模块、拆公共库、拆组件库
- 分：分流程、分步骤
项目代码量过大不仅仅会影响用户体验，对于开发来说，代码开发过程中同样存在糟糕的体验：由于代码量过大，开发的本地构建、编译都变得很慢，甚至去打水 上厕所回来之后，代码还没编译完。
从维护角度来看，一个项目的代码量过大，对开发、编译、构建、部署、发布流程都会同样带来不少的压力。因此除了浏览器加载过程中的代码拆分，对项目代码也可以进行拆分，一般来说有两种方式：
1. multirepo，多仓库模块管理，通过工作流从各个仓库拉取代码并进行编译、打包。
- 优点：模块可根据需要灵活选择各自的编译、构建工具；每个仓库的代码量较小，方便维护
- 缺点：项目代码分散在各个仓库，问题定位困难（使用
npm link有奇效）；模块变动后，需要更新相关仓库的依赖配置（使用一致的版本控制和管理方式可减少这样的问题）
2. monorepo，单仓库模块管理，可使用 lerna 进行包管理。
- 优点：项目代码可集中进行管理，使用统一的构建工具；模块间调试方便、问题定位和修复相对容易
- 缺点：仓库体积大，对构建工具和机器性能要求较高；对项目文件结构和管理、代码可测试和维护性要求较高；为了保证代码质量，对版本控制和 Git 工作流要求更高
两种包管理模式各有优劣，一般来说一个项目只会采用其中一种，但也可以根据具体需要进行调整，比如统一的 UI 组件库进行分仓库管理、核心业务逻辑在主仓库内进行拆包管理。
题外话：很多人常常在争论到底是单仓好还是多仓好，个人认为只要能解决开发实际痛点的仓，都是好仓，有时候过多的理论也需要实践来验证。
问题 2：模块耦合严重
不同的模块需要进行分工和配合，因此相互之间必然会产生耦合。在大型项目中，由于模块数量很多（很多时候也是因为代码量过多），常常会遇到模块耦合过于严重的问题：
- 模块职责和边界定义不清晰，导致模糊的工作可能存在多个模块内。
- 各个模块没有统一管理，导致模块在状态变更时需要手动通知相关模块。
- 模块间的通信方式设计不合理，导致全局事件满天飞、A 模块内直接调用 B 模块等问题，隐藏的引用和事件可能导致内存泄露。
对于模块耦合严重的模块，常见的解耦方案比如：
- 使用事件驱动的方式，通过事件来进行模块间通信
- 使用依赖倒置进行依赖解耦
事件驱动进行模块解耦
使用事件驱动的方式，可以快速又简单地实现模块间的解耦，但它常常又带来了更多的问题，比如：
- 全局事件满天飞，不知道某个事件来自哪里，被多少地方监听了
- 无法进行事件订阅的销毁管理，容易存在内存泄露的问题
- 事件维护困难，增加和调整参数影响面广，容易触发 bug
依赖倒置进行模块解耦
我们还可以使用依赖倒置进行依赖解耦。依赖倒置原则有两个，包括：
- 高层次的模块不应该依赖于低层次的模块，两者都应该依赖于抽象接口。
- 抽象接口不应该依赖于具体实现，而具体实现则应该依赖于抽象接口。
使用以上方式进行设计的模块，不会依赖具体的模块和细节，只按照约定依赖抽象的接口。
如果项目中有完善的依赖注入框架，则可以使用项目中的依赖注入体系，像 Angular 框架便自带依赖注入体系。依赖注入在大型项目中比较常见，对于各个模块间的依赖关系管理很实用，比如 VsCode 中就有使用到依赖注入。
VsCode：结合事件驱动与依赖倒置进行模块解耦
在 VsCode 中，我们也可以看到使用了依赖注入框架和标准化的Event/Emitter事件监听的方式，来对各个模块进行解耦（可参考《VSCode 源码解读：事件系统设计》）：
- 各个模块的生命周期（初始化、销毁）统一由框架进行管理：通过提供通用类
Disposable，统一管理相关资源的注册和销毁 - 模块间不直接引入和调用，而是通过声明依赖的方式，从框架中获取相应的服务并使用
- 不直接使用全局事件进行通信，而是通过订阅具体服务的方式来处理：通过使用同样的方式
this._register()注册事件和订阅事件，将事件相关资源的处理统一挂载到dispose()方法中
使用依赖注入框架的好处在于，各个模块之间不会再有直接联系。模块以服务的方式进行注册，通过声明依赖的方式来获取需要使用的服务，框架会对模块间依赖关系进行分析，判断某个服务是否需要初始化和销毁，从而避免了不必要的服务被加载。
在对模块进行了解耦之后，每个模块都可以专注于自身的功能开发、技术优化，甚至可以在保持对外接口不变的情况下，进行模块重构。
实际上，在进行代码编程过程中，有许多设计模式和理念可以参考，其中有不少的内容对于解耦模块间的依赖很有帮助，比如接口隔离原则、最少的知识原则/迪米特原则等。
除了解决问题，还要思考如何避免问题的发生。对于模块耦合严重这个问题，要怎么避免出现这样的情况呢？其实很依赖项目管理的主动意识和规范落地，比如：
- 项目规模调整后，对现有架构设计进行分析，如果不再合适则需要进行及时的调整和优化。
- 使用模块解耦的技术方案，将各个模块统一交由框架处理。
- 梳理各个模块的职责，明确每个模块负责的工作和提供的功能，确定各个模块间的边界和调用方式。
问题 3：问题定位效率低
在对模块进行拆分和解耦、使用了模块负责人机制、进行包拆分管理之后，虽然开发同学可以更加专注于自身负责模块的开发和维护，但有些时候依然无法避免地要接触到其它模块。
对于这样大型的项目，维护过程（熟悉代码、定位问题、性能优化等）由于代码量太多、各个函数的调用链路太长，以及函数执行情况黑盒等问题，导致问题定位异常困难。要是遇到代码稍微复杂点，比如事件反复横跳的，即使使用断点调试也能看到眼花，蒸汽眼罩都得多买一些（真的贵啊）。
对于这些问题，其实可以有两个优化方式：
- 维护模块指引文档，方便新人熟悉现有逻辑。文档主要介绍每个模块的职责、设计、相关需求，以及如何调试、场景的坑等。
- 尝试将问题定位过程进行自动化实现，比如模块负责人对自身模块执行的关键点进行标记（使用日志或者特定的断点工具），其他开发可根据日志或是通过开启断点的方式来直接定位问题
这个过程，其实是将模块负责人的知识通过工具的方式授予其他开发，大家可以快速找到某个模块经常出问题的地方、模块执行的关键点，根据建议和提示进行问题定位，可极大地提升问题定位的效率。
除了问题定位以外，各个模块和函数的调用关系、调用耗时也可以作为系统功能和性能是否有异常的参考。之前这块我也有简单研究过，可以参考《大型前端项目要怎么跟踪和分析函数调用链》。
因此，我们还可以通过将调用堆栈收集过程自动化、接入流水线，在每次发布前合入代码时执行相关的任务，对比以往的数据进行分析，生成系统性能和功能的风险报告，提前在发布前发现风险。
问题 4：项目复杂熟悉成本过高
即使在项目代码量大、项目模块过多、耦合严重的情况下，项目还在不断地进行迭代和优化。遇到这样的项目，基本上没有一个人能熟悉所有模块的所有细节，这会带来一些问题：
- 对于新需求、新功能，开发无法完整地评估技术方案是否可以实现、会不会带来新的问题
- 需求开发时需要改动不熟悉的代码，无法评估是否存在风险
- 架构级别的优化工作，难以确定是否可以真正落地
- 一些模块遗留的历史债务，由于工作进行过多次交接，相关逻辑已无人熟悉，无法进行处理
导致这些问题的根本原因有两个：
- 开发无法专注于某个模块开发
- 同一个模块可能被多个人调整和变更
对于这种情况，可以使用模块负责人的机制来对模块进行所有权分配，进行管理和维护：
- 每个开发都认领（或分配）一个或多个模块，并要求完全熟悉和掌握模块的细节，且维护文档进行说明。
- 对于需求开发、BUG 修复、技术优化过程中涉及到非自身的模块，需要找到对应模块的负责人进行风险评估和代码 Review。
- 模块的负责人负责自身模块的技术优化方案，包括性能优化、自动化测试覆盖、代码规范调整等工作。
- 对于较核心/复杂的模块，可由多个负责人共同维护，协商技术细节。
通过模块负责人机制，每个模块都有了对应的开发进行维护和优化，开发也可以专注于自身的某些模块进行功能开发。在人员离职和工作内容交接的时候，也可以通过文档 负责人权限的方式进行模块交接。
结束语
大型项目的这些痛点，其实只是我们工作中痛点的缩影。技术上能解决的问题都是小事，管理和沟通上的事情才更让人头疼。
除此之外，在我们的日常工作中，通常也会局限于某块功能的实现和某个领域的开发。如果这些内容并没有足够的深度可以挖掘，对个人的成长发展也可能会有限制。在这种情况下，我们还可以主动去了解和学习其它领域的知识，也可以主动承担起更多的工作内容。
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