electron 應用開發優秀實踐

来源:https://www.cnblogs.com/vivotech/archive/2022/08/09/16549961.html
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vivo 互聯網前端團隊-Yang Kun 一、背景 在團隊中,我們因業務發展,需要用到桌面端技術,如離線可用、調用桌面系統能力。什麼是桌面端開發?一句話概括就是:以 Windows 、macOS 和 Linux 為操作系統的軟體開發。對此我們做了詳細的技術調研,桌面端的開發方式主要有 Native ...


vivo 互聯網前端團隊-Yang Kun

一、背景

在團隊中,我們因業務發展,需要用到桌面端技術,如離線可用、調用桌面系統能力。什麼是桌面端開發?一句話概括就是:以 Windows 、macOS 和 Linux 為操作系統的軟體開發。對此我們做了詳細的技術調研,桌面端的開發方式主要有 Native 、 QT 、 Flutter 、 NW 、 Electron 、 Tarui 。其各自優劣勢如下表格所示:

我們最終的桌面端技術選型是 Electron ,Electron 是一個可以使用 Web 技術來開發跨平臺桌面應用的開發框架。

其技術組成如下:

Electron = Chromium + Node.js + Native API

各技術能力如下圖所示:

圖片

整體架構如下圖所示:

圖片

Electron 是多進程架構,架構具有以下特點:

  • 由一個主進程和 N 個渲染進程組成
  • 主進程承擔主導作用,用於完成各種跨平臺和原生交互
  • 渲染進程可以是多個,使用 Web 技術開發,通過瀏覽器內核渲染頁面
  • 主進程和渲染進程通過進程間通信來完成各種功能

這裡說下 Electron 進程間通信技術原理:

electron 使用 IPC (interprocess communication) 在進程之間進行通信,如下圖所示:

圖片

其提供了 IPC 通信模塊,主進程的 ipcMain 和渲染進程的 ipcRenderer。

從 electron 源碼中可以看出, ipcMain 和 ipcRenderer 都是 EventEmitter 對象,源碼如下圖所示:

圖片

看到源碼實現,是不是覺得 IPC 不難理解了。知其本質,方可游刃有餘。

看到這,我們回顧上文技術表格,看到 Electron 應用包體積大,那體積大的根本原因是什麼呢?

其實這和 chromium 的框架設計有關,其對很多功能都沒有巨集控制,導致很難把龐大複雜的細節功能去除掉,也造成了基於 chromium 的開發框架,如 electron 、 nwjs 打出的包起步就是 100 多 M 。

綜上,electron 具有跨端、基於 Web 、超強生態等優點,是桌面端開發的優秀方案之一。下文將介紹 electron 應用開發實踐經驗,包括應用技術選型和常用功能。

二、應用技術選型

2.1 編程語言 Typescript

理由如下:

  • 針對開發者
  1. Javascript 的超集 - 無縫支持所有的 es2020+ 所有的特性,學習成本小
  2. 編譯生成的 JavaScript 的代碼保持很好的可讀性
  3. 可維護性明顯增強
  4. 完整的 OOP 的支持 - extends, interface, private, protect, public等
  5. 類型即文檔
  6. 類型的約束,更少的單元測試的覆蓋
  7. 更安全的代碼
  • 針對工具
  1. 更好的重構能力
  2. 靜態分析自動導包
  3. 代碼錯誤檢查
  4. 代碼跳轉
  5. 代碼提示補齊
  • 社區

大量的社區的類型定義文件 提升開發效率

2.2 構建工具 Electron-Forge

理由:簡單而又強大,目前 electron 應用最好的構建工具之一。

這裡提一下 electron-builder 其和 electron-forge 的介紹和區別,看下圖所示:

圖片

兩者最大的區別在於自由度,兩者在能力上基本沒什麼差異了,從官方組織中的排序看,有意優先推薦 electron-forge 。

2.3 Web 方案 Vue3 + Vite

我們採用的是 Vue3 ,同時使用 Vite 作為構建工具,具體優點,大家可以查看官網介紹,這套組合是目前主流的 Web 開發方案。

2.4 monorepo方案 pnpm + turbo

圖片

目前的 monorepo 生態百花齊放,正確的實踐方法應該是集大成法,也就是取各家之長,目前的趨勢也是如此,各開源 monorepo 工具達成默契,專註自己擅長的能力。

如 pnpm 擅長依賴管理, turbo 擅長構建任務編排。遂在 monorepo 技術選型上,我選擇了 pnpm 和 turbo 。

pnpm 理由如下:

  • 目前最好的包管理工具, pnpm 吸收了 npm 、 yarn 、 lerna 等主流工具的精華,並去其糟粕。
  • 生態、社區活躍且強大
  • 結合 workspace 可以完成 monorepo 最佳設計和實踐
  • 在管理多項目的包依賴、代碼風格、代碼質量、組件庫復用等場景下,表現出色
  • 在框架、庫的開發、調試、維護方面,表現出色

相比於 vue 官網,在使用 pnpm 上,我加了 workspace 。

turbo 理由如下:

  • 它是一個高性能構建系統,擁有增量構建、雲緩存、並行執行、運行時零開銷、任務管道、精簡子集等特性
  • 具有非常優秀的任務編排能力,可以彌補 pnpm 在任務編排上的短板

2.5 資料庫 lowdb

electron 應用資料庫有非常多的選擇如 lowdb 、 sqlite3 、 electron-store 、 pouchdb 、 dedb 、 rxdb 、 dexie 、 ImmortalDB 等。這些資料庫都有一個特性,那就是無伺服器。

electron 應用資料庫技術選型考慮因素主要有以下3點:

  • 生態(使用者數量、維護頻率、版本穩定度)
  • 能力
  • 性能
  • 其他(和使用者技術匹配度)

我們通過以下渠道進行了相關調研

  • github 的 issues、commit、fork、star
  • sourcegraph 關鍵字搜索結果數
  • npm 包下載量、版本發佈
  • 官網和博客

給出四個最優選擇,分別是 lowdb 、 sqlite3 、 nedb 、 electron-store , 理由如下:

  • lowdb: 生態、能力、性能三方面表現優秀, json 形式的存儲結構, 支持 lodash 、 ramda 等 api 操作,利於備份和調用
  • sqlite3: 生態、能力、性能三方面表現優秀, Nodejs 關係型資料庫第一選擇方案
  • nedb: 能力、性能三方面表現優秀,缺點是基本不維護了,但底子還在,尤其操作是 MongoDB 的子集,對於熟悉 MongoDB 的使用者來說是絕佳選擇。
  • electron-store: 生態表現優秀,輕量級持久化方案,簡單易用

我們使用的資料庫選型是 lowdb 方案。

PS:提一下 pouchdb ,如果需要將本地數據同步到遠端資料庫,可以使用 pouchdb ,其和 couchdb 可以輕鬆完成同步。

2.6 腳本工具 zx

軟體開發過程中,將一些流程和操作通過腳本來完成,可以有效地提高開發效率和幸福度。

依賴 node runtime 的優秀選擇就兩個:shelljs 和 zx , 選擇 zx 的理由如下:

  1. 自帶 fetch 、 chalk 等常用庫,使用方便快捷
  2. 多個子進程方便快捷、執行遠端腳本、解析 md 、 xml 文件腳本、支持 ts ,功能豐富且強大
  3. 谷歌出品,大廠背景,生態非常活躍

至此,技術選型就介紹完了,下麵我將介紹electron 應用的常用功能。

三、構建

此部分主要介紹以下5點內容:

  • 應用圖標生成
  • 二進位文件構建
  • 按需構建
  • 性能優化
  • 跨平臺相容

3.1 應用圖標生成

不同尺寸圖標的生成有以下方法:

Windows

MacOS

3.2 二進位文件構建

本章節內容是基於 electron-forge 闡述的,不過原理是一樣的。

在開發桌面端應用時,會有場景要用到第三方的二進位程式,比如 ffmpeg 這種。在構建二進位程式時,要關註以下兩個註意項:

(1)二進位程式不能打包進 asar 中 可以在構建配置文件(forge.config.js)進行如下設置:

const os = require('os')
const platform = os.platform()
const config = {
  packagerConfig: {
    // 可以將 ffmpeg 目錄打包到 asar 目錄外面
    extraResource: [`./src/main/ffmpeg/`]
  }
}

(2)開發和生產環境,獲取二進位程式路徑方法是不一樣的 可以採用如下代碼進行動態獲取:

import { app } from 'electron'
import os from 'os'
import path from 'path'
const platform = os.platform()
const dir = app.getAppPath()
let basePath = ''
if(app.isPackaged) basePath = path.join(process.resourcesPath)
else basePath = path.join(dir, 'ffmpeg')
const isWin = platform === 'win32'
// ffmpeg 二進位程式路徑
const ffmpegPath = path.join(basePath, `${platform}`, `ffmpeg${isWin ? '.exe' : ''}`)

3.3 按需構建

如何對跨平臺二進位文件進行按需構建呢?

比如桌面應用中用到了 ffmpeg , 它需要有 windows 、 mac 和 linux 的下載二進位。在打包的時候,如果不做按需構建,則會將 3 個二進位文件全部打到構建中,這樣會讓應用體積增加很多。

可以在 forge.config.js 配置文件中進行如下配置,即可完成按需構建,代碼如下:

const platform = os.platform()
const config = {
  packagerConfig: {
    extraResource: [`./src/main/ffmpeg/${platform}`]
  },
}

通過 platform 變數來把對應系統的二進位打到構建中,即可完成對二進位文件的按需構建。

3.4 性能優化

主要是構建速度和構建體積優化,構建速度這塊不好優化。本文重點說下構建體積優化,這裡拿 mac 系統舉例說明, 在 electron 應用打包後,查看應用包內容,如下圖所示:

圖片

可以看到有一個 app.asar 文件,這個文件用 asar 解壓後可以看到有以下內容:

圖片

可以看出 asar 中的文件,就是我們構建後的項目代碼,從圖中可以看到有 node_modules 目錄, 這是因為在 electron 構建機制中,會自動把 dependencies 的依賴全部打到 asar 中。

所以結合上述分析,我們的優化措施有以下4點:

  1. 將 web 端構建所需的依賴全部放到 devDependencies 中,只將在 electron 端需要的依賴放到 dependencies
  2. 將和生產無關的代碼和文件從構建中剔除
  3. 對跨平臺使用的二進位文件,如 ffmpeg 進行按需構建(上文按需構建已介紹)
  4. 對 node_modules 進行清理精簡

這裡提下第 4 點,如何對 node_modules 進行清理精簡呢?

如果是 yarn 安裝的依賴,我們可以在根目錄使用下麵命令進行精簡:

yarn autoclean -I

yarn autoclean -F

如果是 pnpm 安裝的依賴,第 4 點應該不起作用了。我在項目中使用 yarn 安裝依賴,然後執行上述命令後,發現打包體積減少了 6M , 雖然不多,但也還可以。

至此,構建功能就介紹完了。

四、更新

本章節主要分為以下兩個方面:

  1. 全量更新
  2. 增量更新

下麵將依次介紹上述兩種更新

4.1 全量更新

通過下載最新的包或者 zip 文件,進行軟體更新,需要替換所有的文件。

整體設計流程圖如下:

圖片

按照流程圖去實現,我們需要做以下事情:

  1. 開發服務端介面,用來返回應用最新版本信息
  2. 渲染進程使用 axios 等工具請求介面,獲取最新版本信息
  3. 封裝更新邏輯,用來對介面返回的版本信息進行綜合比較,判斷是否更新
  4. 通過 ipc 通信將更新信息傳遞給主進程
  5. 主進程通過 electron-updater 進行全量更新
  6. 將更新信息通過 ipc 推送給渲染進程
  7. 渲染進程向用戶展示更新信息,若更新成功,則彈出彈窗告訴用戶重啟應用,完成軟體更新

4.2 增量更新

通過拉取最新的渲染層打包文件,覆蓋之前的渲染層代碼,完成軟體更新,此方案只需替換渲染層代碼,無需替換所有文件。

圖片

按照流程圖去實現,我們需要做以下事情

  1. 渲染進程定時通知主進程檢測更新
  2. 主進程檢測更新
  3. 需要更新,則拉取線上最新包
  4. 刪除舊版本包,複製線上最新包,完成增量更新
  5. 通知渲染進程,提示用戶重啟應用完成更新

全量更新和增量更新各有優勢,多數情況下,採用增量更新來提高用戶更新體驗,同時使用全量更新作為兜底更新方案。

至此,更新功能就介紹完了。

五、性能優化

分為以下3個方面:

  1. 構建優化
  2. 啟動時優化
  3. 運行時優化

構建優化在上文內容中,已經詳細介紹過了,這裡不再介紹,下麵將介紹 啟動時優化 和 運行時優化。

5.1 啟動時優化

  • 使用 v8-compile-cache 緩存編譯代碼
  • 優先載入核心功能,非核心功能動態載入
  • 使用多進程,多線程技術
  • 採用 asar 打包:會加快啟動速度
  • 增加視覺過渡:loading + 骨架屏

5.1.1 使用 v8-compile-cache 緩存編譯代碼

使用 V8 緩存數據,為什麼要這麼做呢?

因為 electorn 使用 V8 引擎運行 js , V8 運行 js 時,需要先進行解析和編譯,再執行代碼。其中,解析和編譯過程消耗時間多,經常導致性能瓶頸。而 V8 緩存功能,可以將編譯後的位元組碼緩存起來,省去下一次解析、編譯的時間。

主要使用 v8-compile-cache 來緩存編譯的代碼,做法很簡單:在需要緩存的地方加一行

require('v8-compile-cache')

其他使用方法請查看此鏈接文檔 https://www.npmjs.com/package/v8-compile-cache(opens new window)

5.1.2 優先載入核心功能,非核心功能動態載入

偽代碼如下:

export function share() {
  const kun = require('kun')
  kun()
}

5.2 運行時優化

  • 對渲染進程 進行 Web 性能優化
  • 對主進程進行輕量瘦身

5.2.1 對渲染進程 進行 Web 性能優化

用一個思維導圖來完整闡述如何進行 Web 性能優化,如下圖所示:

圖片

上圖基本包含了性能優化的核心關鍵點和內容,大家可以以此作為參考,去做性能優化。

5.2.2 對主進程進行輕量瘦身

核心方案就是將運行時耗時、計算量大的功能交給新開的 node 進程去執行處理。

偽代碼如下:

const { fork } = require('child_process')
let { app } = require('electron')

function createProcess(socketName) {
  process = fork(`xxxx/server.js`, [
    '--subprocess',
    app.getVersion(),
    socketName
  ])
}

const initApp = async () => {
  // 其他初始化代碼...
  let socket = await findSocket()
  createProcess(socket)
}

app.on('ready', initApp)

通過以上代碼,將耗時、計算量大的功能,放在 server.js ,然後再 fork 到新開 node 進程中進行處理。

至此,性能優化就介紹完了。

六、質量保障

質量保障的全流程措施如下圖所示:

圖片

本章節主要介紹以下3個方面:

  1. 自動化測試
  2. 崩潰監控
  3. 崩潰治理

下麵將會依次介紹上述內容。

6.1 自動化測試

自動化測試是什麼?

圖片

上圖是做自動化測試一個完整步驟,大家可以看圖領會。

自動化測試主要分為 單元測試、集成測試、端到端測試,三者關係如下圖所示:

一般情況下,作為軟體工程師,我們做到一定的單元測試就可以了。而且從我目前經驗來說,如果是寫業務性質的項目,基本上不會編寫測試相關的代碼。自動化測試主要是用來編寫庫、框架、組件等需要作為單獨個體提供給他人使用的。

electron 的測試工具推薦 vitest 、 spectron 。具體用法參考官網文檔即可,沒什麼特別的技巧。

6.2 崩潰監控

對於 GUI 軟體,尤其桌面端軟體來說,崩潰率非常重要,因此需要對崩潰進行監控。

崩潰監控原理如下圖所示:

圖片

崩潰監控技巧

  • 渲染進程崩潰後,提示用戶重新載入
  • 通過 preload 統一初始化崩潰監控
  • 主進程、渲染進程通過 process.crash() 進行模擬崩潰
  • 對崩潰日誌進行收集分析

崩潰監控做好後,如果發生崩潰,該如何治理崩潰呢?

6.3 崩潰治理

崩潰治理難點:

  • 定位出錯棧困難:Native 錯誤棧,無操作上下文
  • 調試門檻高:C++ 、 IIdb/GDB
  • 運行環境複雜:機器型號、系統、其他軟體

崩潰治理技巧:

  • 及時升級 electron
  • 用戶操作日誌和系統信息
  • 復現和定位問題比治理重要
  • 把問題交給社區解決,社區響應快
  • 善於用 devtool 分析和治理記憶體問題

七、安全

俗話說的好,安全大於天,保證 electron 應用的安全也是一項重要的事情,本章節將安全分為以下 5 個方面:

  1. 源碼泄漏
  2. asar
  3. 源碼保護
  4. 應用安全
  5. 編碼安全

下麵將會依次介紹上述內容。

7.1 源碼泄漏

目前 electron 在源碼安全做的不好,官方只用 asar 做了一下很沒用的源碼保護,到底有多沒用呢?

你只需要下載 asar 工具,然後對 asar 文件進行解壓就可以得到裡面的源碼了,如下圖所示:

圖片

通過圖中操作即可看到語雀應用的源碼。上面提到的 asar 是什麼呢?

7.2 asar

asar 是一種將多個文件合併成一個文件的類 tar 風格的歸檔格式。Electron 可以無需解壓整個文件,即可從其中讀取任意文件內容。

asar 技術原理:

可以直接看 electron 源碼,都是 ts 代碼,容易閱讀,源碼如下圖所示:

圖片

從圖中可以看出, asar 的核心實現就是對 nodejs 的 fs 模塊進行重寫。

7.3 源碼保護

避免源碼泄漏,按照從低到高的源碼安全,可以分為以下程度

  1. asar
  2. 代碼混淆
  3. WebAssembly
  4. Language bindings

其中,Language bindings 是最高的源碼安全措施,其實使用 C++ 或 Rust 代碼來編寫 electron 應用代碼,通過將 C++ 或 Rust 代碼編譯成二進位代碼後,破譯的難度會變高。這裡我說下如何使用 Rust 去編寫 electron 應用代碼。

方案:使用 napi-rs 作為工具去編寫,如下圖所示:

圖片

我們採用 pnpm-workspace 去管理 Rust 代碼,使用 napi-rs ,比如我們寫一個 sum 函數,rs代碼如下:

fn sum(a: f64, b: f64) -> f64 {
  a + b
}

此時我們加上 napi 裝飾代碼,如下所示:

use napi_derive::napi;

#[napi]
fn sum(a: f64, b: f64) -> f64 {
  a + b
}

在通過 napi-cli 將上述代碼編譯成 node 可以調用的二進位代碼。

編譯後,在electron使用上述代碼,如下所示:

import { sum as rsSum } from '@rebebuca/native'
// 輸出 7
console.log(rsSum(2, 5))

napi-rs 的使用請閱讀官方文檔,地址是:https://napi.rs/(opens new window)

至此,language bindings 的闡述就完成了。我們通過這種方式,可以完成對重要功能的源碼保護。

7.4 應用安全

目前熟知的一個安全問題是克隆攻擊,此問題的主流解決方案是將用戶認證信息和應用設備指紋進行綁定,整體流程如如下圖所示:

圖片

  • 應用設備指紋生成:可以用上文闡述的 napi-rs 方案去實現

  • 用戶認證信息和設備指紋綁定:使用服務端去實現

7.5 編碼安全

主要有以下措施:

  • 常用的 web 安全,比如防 xss 、 csrf
  • 設置 node 可執行環境
  • 窗體開啟安全選項
  • 限制鏈接跳轉

以上具體細節不再介紹,自行搜索上述方案。除此之外,還有個官方推薦的最佳安全實踐,有空可以看看,地址如下:https://www.electronjs.org/docs/latest/tutorial/security(opens new window)

至此,安全這塊就介紹完了。

八、總結

本文介紹了我們對桌面端技術的調研、確定技術選型,以及用 electron 開發過程中,總結的實踐經驗,如構建、性能優化、質量保障、安全等。希望對讀者在開發桌面應用過程中有所幫助,文章難免有不足和錯誤的地方,歡迎讀者在評論區交流。

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