715 让 Flutter 在鸿蒙系统上跑起来 作者：杨超 前言 鸿蒙系统 （HarmonyOS）是华为推出的一款面向未来、面向全场景的分布式操作系 统。在传统单设备系统能力的基础上，鸿蒙提出了基于同一套系统能力、适配多种终 端形态的分布式理念。自 2020 年 9 月 HarmonyOS 2.0 发布以来，华为加快了鸿 蒙系统大规模落地的步伐，预计 2021 年底，鸿蒙系统会覆盖包括手机、平板、智能 为迎接鸿蒙系统后续的大规模推广也提前做好了技术储备。 当然，故事到这里并没有结束。在最基本的运行和交互能力之上，我们更需要关注 Flutter 与鸿蒙自身生态的结合：如何优雅地适配鸿蒙的分布式技术？如何用 Flutter 实现设备之间的快速连接、资源共享？现有的众多 Flutter 插件如何应用到鸿蒙系统 上？未来 MTFlutter 团队将在这些方面做更深入的探索，因为解决好这些问题，才是 js（1.1M），各页面的业务代码 xxx.part.js（使用 FutureBuilder 后）、图片文 件。直接应用这些资源到项目中，会遇到以下问题： ● 功能无法及时更新：浏览器对同名文件的缓存，可能导致程序代码不被及时更 新或者出现执行错乱。 26 > 2021年美团技术年货 ● 首屏渲染性能差：main.dart.js 文件过大，单一文件加载、解析时间过长，势 必会影响首屏的渲染时间。

"ReactDOM" 39. } 40. }; 大家可能对 externals 字段有所疑惑。 我们想要避免把所有的React都放到一个文件里，因为会增 加编译时间并且浏览器还能够缓存没有发生改变的库文件。 理想情况下，我们只需要在浏览器里引入React模块，但是大部分浏览器还没有支持模块。 因此大部 分代码库会把自己包裹在一个单独的全局变量内，比如： jQuery 或 _ ，因为不管这个有条件类型最终结果是什么，它只能是 string 或 number 。 如果有条件类型里待检查的类型是 naked type parameter ，那么它也被称为“分布式有条件类 型”。 分布式有条件类型在实例化时会自动分发成联合类型。 例如，实例化 T extends U ? X : Y ， T 的类型为 A | B | C ，会被解析为 (A extends U 的引用被解析为联合类型的一部分（比如， T 指向 某一单个部分，在有条件类型分布到联合类型之后）。 此外，在 X 内对 T 的引用有一个附加的类 型参数约束 U （例如， T 被当成在 X 内可赋值给 U ）。 分布式有条件类型 高级类型 - 191 - 本文档使用 书栈网 · BookStack.CN 构建 例子 1. type BoxedValue = { value: T }; 2. type

Symbol 239 上面代码将导致其他脚本都无法引用 FOO_KEY 。但这样也有一个问题，就是如果 多次执行这个脚本，每次得到的 FOO_KEY 都是不一样的。虽然Node会将脚本的执 行结果缓存，一般情况下，不会多次执行同一个脚本，但是用户可以手动清除缓 存，所以也不是完全可靠。 内置的Symbol值 除了定义自己使用的Symbol值以外，ES6还提供了11个内置的Symbol值，指向语 foo = 'baz', 500); 上面代码输出变量 foo ，值为 bar ，500毫秒之后变成 baz 。 这一点与 CommonJS 规范完全不同。CommonJS 模块输出的是值的缓存，不存在 动态更新，详见下文《Module 的加载实现》一节。 最后， export 命令可以出现在模块的任何位置，只要处于模块顶层就可以。如果 处于块级作用域内，就会报错，下一节的 import Module 的加载实现 587 上面代码说明， lib.js 模块加载以后，它的内部变化就影响不到输出 的 mod.counter 了。这是因为 mod.counter 是一个原始类型的值，会被缓存。 除非写成一个函数，才能得到内部变动后的值。 // lib.js var counter = 3; function incCounter() { counter++; } module

关键点 1 JavaScript 不不再有回调地狱，变异步为顺序化思维，程序更更加可读 2 Go ⾼高并发调度，通道让异步编程更更简单 3 Scala （1）简洁的异步编程 （2）AKKA：分布式计算框架 4 Java （1）fork/join （2）CompletableFuture （3）反应式编程（Reactive Programming ) next: JavaScript (2)AKKA：分布式计算框架 2014年年 Scala2.11 2016年年 Scala2.12 2017年年 Scala2.12.4 创建异步任务就是这么简洁 异步任务之间的连续处理理也是这么简洁 例例⼦子Scala实现 对⽐比：Java8 CompletableFuture实现 AKKA分布式计算框架 • 核⼼心概念：Actor，是⾏行行为和状态的容器器 CalculateActor request request 路路由 result 最终结果 结果汇聚 Dispatcher，线程池 计算 例例⼦子AKKA实现 例例⼦子AKKA实现(续) AKKA的分布式 节点1 节点2 节点3 节点4 节点5 节点6 next: Java 2011年年 2014年年 2017年年 Java 7：fork/join Java 8：CompletableFuture

er#readme ⻓期缓存：确定的模块 Id、chunk 和导出名称 在生产模式下，默认的 chunkIds: “deterministic”, moduleIds: “deterministic”。设置成 deterministic 时默认最小 3 位数字会被 使用 chunkIds moduleIds webpack 5 webpack 4 ⻓期缓存：确定的模块 Id、chunk 和导出名称 持久化缓存 在 webpack 4 ⾥⾯，可以使⽤ cache-loader 将编译结果写⼊硬盘缓存，还可以使⽤ babel-loader，设置 option.cacheDirectory 将 babel-loader 编译的结果写进磁盘。 webpack 5 缓存策略 • 默认开启缓存，缓存默认是在内存⾥。可以对 cache 进⾏设置 。 • 缓存淘汰策略：⽂件缓存存储在 node_modules/ node_modules/.cache/webpack，最⼤ 500MB，缓存时常两个星期，旧的缓存先淘汰。 webpack 5 webpack 4 构建优化：Tree Shaking 优化-嵌套的 Tree shaking webpack 5 webpack 4 构建优化：Tree Shaking 优化-内部模块 Tree shaking 代码⽣成：⽀持⽣成 ES6 代码 webpack

3 列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.4 内存与缓存 * . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4.5 小结 . . . . . 序便可以访问内存中的数据。 图 3‑2 内存条、内存空间、内存地址 Tip 值得说明的是，将内存比作 Excel 表格是一个简化的类比，实际内存的工作机制比较复杂，涉及地址 空间、内存管理、缓存机制、虚拟内存和物理内存等概念。 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。因此在数据结 构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲 优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问数组元素时，计算机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓 存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑，其存在以下局限性。 ‧ 插入与删除效率低：当数组中元素较多时，插入与删除操作需要移动大量的元素。

3 列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 4.4 内存与缓存 * . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4.5 小结 . . . . . 序便可以访问内存中的数据。 图 3‑2 内存条、内存空间、内存地址 Tip 值得说明的是，将内存比作 Excel 表格是一个简化的类比，实际内存的工作机制比较复杂，涉及地址 空间、内存管理、缓存机制、虚拟内存和物理内存等概念。 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。因此在数据结 构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲 优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问数组元素时，计算机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓 存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑，其存在以下局限性。 ‧ 插入与删除效率低：当数组中元素较多时，插入与删除操作需要移动大量的元素。

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