可以看到，我们的规范包括目录结构规范、git 分支规范、代码编写规范、开发规范、体验规范等等。

基于这些规范，项目初期，我们借助小程序开发者工具现有能力，再加上 gulp 的补充，形成了最初的开发模式。可以看到，gulp 的补充主要是 sass 的处理和打包文件的提取及压缩。以上规范和开发模式都是大家所常见的，那是不是有这些就够了？

 先看一组数据，2017年1月9号，随着微信宣布小程序上线，我们的京东购物小程序也发布了第一个版本。页面数量15个，总包小于1M，参与开发人员不到10人。而到今年，我们的小程序已经有超过200个页面。总包超过10M，参与人数超过100，平均一周2个版本。当初的小程序已长成了一个大程序。看看规模暴增后带来的问题。

 可以看到，规模的暴增给开发、测试、打包、发布各个阶段都造成了问题。

开发阶段，开发者工具越来越卡，有时候想使用手机预览，等了2分钟，结果工具告诉我文件太多了，哎。另外一个问题就是出现了大量相同、相似代码，很难处理。

测试阶段，页面越来越多，很难覆盖全，有时候等到上线了才发现有个别页面功能有问题，只能重新发版。

打包阶段，第1个问题是代码包超限，这时不得不通过删代码或者调整业务的方式来处理，这是个很麻烦的事情。另一个问题是，我们有多个小程序，但代码很难复用。

发布阶段，流程繁琐，开发人员又比较多，导致效率低下。

先看看开发阶段调试越来越卡的问题

不管什么 IDE，什么语言，当项目过大，文件过多时，必然会卡，小程序开发者工具也同样存在这个问题，我们的小程序到现在已经有6000多个文件，这对 IDE 来说实在是太难了。

怎么办呢？其实我们平时业务开发往往只涉及到一两个页面，我能不能只加载这个页面相关的文件呢？答案是可以的，这个方案我们叫单页抽取，通过工具化的手段进行文件依赖分析，仅提取当前开发页面所需的文件。

文件依赖分析如何做：可以看下这个图，app.json 里注册了小程序所有的页面路径，通过这个信息就可以拿到所有页面的文件依赖及组件的文件依赖。

可以看到，通过单页抽取，加载的文件数量从6000多下降到200多，预览耗时从100s下降到15s，启动、编译等操作的耗时，都有很明显的下降。

好，开发调试卡的问题通过单页抽取解决了，接下来是大量相同、相似代码造成的冗余问题。

先看下例子，这是两个不同页面的文件，但是存在完全相同的两个函数，这显然是有问题的。

相同、相似代码形成的原因首先是复制粘贴，有相似功能的拷贝，也有跨小程序的拷贝。

然后是对项目不熟悉，新同学加入或业务交接等，会让开发人员面对一个全新的项目。这种陌生的情况下，许多开发人员就会产生重复造轮子的问题，只顾着自己开发的部分，完全没考虑到项目原先的代码状况。

这个怎么解决呢，一个是组件化，通过人工手段进行分析，提取 NPM 包，推动业务侧改造，减少重复代码。另一个是代码审计，通过工具化手段进行分析，给出建议，避免重复代码形成。

这里的组件化，其实是指 NPM 包的提取，怎么做呢，可以分析现有公共文件，分析常见业务代码，提取成 NPM 包。然后再对 NPM 包的 API重新设计、评审以保证它的合理性。最后使用 JsDoc 同步生成详细的 API 文档，推动业务侧改造。

 也许有人会问为什么不一开始就使用 NPM，答案很简单，微信小程序初期并不支持，实际上他从基础库版本2.2.1开始支持 NPM，但到目前为止，我们小程序仍然有12.8%的用户低于此版本。这个问题可以在打包阶段处理，通过 CLI 将 NPM 包的引用修改为相对路径引用。

前面讲到通过 NPM 来减少重复代码。另外一个手段则是通过代码审计来避免重复代码的形成，通过 CLI 我们可以找出重复的代码片段，输出统计结果和详细对比结果(本章开头的示例)。进一步，可以找出相似代码。

可以看到，在改造前，我们 js 的重复率有12%，12%是什么概念？如果你只有两个一模一样的文件，重复率就是50%。12%意味着每8行代码代码里有2行是一样的。重复代码很多，那重复检测的依据是什么，常见的有基于 token 的对比和基于 AST 的对比。

来看看基于 token 的重复检测原理，其实也很简单，就是将代码转换 token，然后再判断一定长度 token 的 md5 值是否相同。基于 AST 的重复及相似代码检测复杂一些，这里就不细讲了。

 好，冗余问题我们通过组件化、代码审计的方式可以解决，接下来讲测试问题。

 由于规模暴增，页面越来越多，有些公共文件的改动几乎会影响到所有页面，直接导致测试工作量飙升，质量无法保证。因此我们开发了一个模拟用户行为的小程序自动化测试工具 —— Sandbox。

Sandbox 架构分4层，第一层是测试用例层，第二层是用例步骤控制层，提供 api 供测试用例调用。第三层为沙盒环境，会预处理输入的小程序代码，创建小程序运行时，然后运行在 V8 引擎上，最后一层则是微信 api 的模拟供沙盒调用。需要提一下的是，今年6月份官方提供了小程序自动化 SDK，下一步我们对其进行整合。

这是结合 Mocha 编写的测试用例，可以看到测试用例调用沙盒 api 进行流程编排，有加载页面、模拟点击等。在最后的 check 方法中可以拿到当前页面的 data 和路由来检查是否符合预期。

 执行结果如图，这样就完成了对用户行为的模拟以及结果的自动验证。

 好，通过自动化测试沙盒，解放了大量测试人力，使得他们可以更专注于版本特性，保证了版本质量。接下来看看代码包超限的问题。

不管是微信小程序，还是支付宝小程序或者其他小程序，代码包大小都是有限制的，拿微信小程序举例，总包上限为8M，主包或单个分包上限为2M。

代码包超限首先是影响发版进度，不知道你有没有体验过：熬夜加班写完代码，测都测完了，跟别人的分支合并时发现超限了。这显然不是一时半会能解决的，不紧急的可以等下次发版，紧急的就只能推迟发布了。

然后是新增业务，分包大小已经接近上限了，来个新页面，谁来腾空间？这也是个不得不面对的问题。

最后由于代码包太大，启动慢是必然的，太接近包上限，也容易导致小程序内存不足、甚至微信客户端闪退等问题。

怎么办呢，首先是要减小体积。常见的减小体积的方式有这些，前面几种手段相对比较常规，重点讲一下最后一条：找出未使用的文件、函数，删掉。

来看看未使用的文件、函数是怎么形成的。项目初期我们使用 gulp 进行构建，通过规则指定哪些目录需要打包，哪些文件需要剔除等，但久而久之，规则难免有遗漏。随着业务迭代，页面/组件下线，许多公共函数不再被引用，这些靠人工是很难识别的。自然也是需要通过工具化手段来解决。

第一个手段是依赖分析，通过工具在打包时删掉未使用的文件、函数，释放空间。另外一个手段是只能分包，打包时按照算法动态调整 NPM 包到主包或子包，临时调整分包大小。

文件的依赖分析，前面已经讲过了，下面看看函数依赖分析怎么做。

函数依赖分析，或者说 Tree-Shaking，就是识别出未使用的代码并删掉。在 h5 里听得多，相信大家也都有一些实践，小程序如何做呢？

首先，Tree-Shaking 基于 ES6 的模块机制，为此，我们我要统一对小程序代码做了一轮改造，将 commonjs 模块写法全部替换成 ES6 的模块写法，这是前提。

有了这个前提，在 CLI 打包过程中，可以将代码转成 AST，通过 AST 获取各模块的调用关系，删除未使用函数节点，再将 AST 转成代码。

具体实现可以参考这份代码，需要注意的是，一个函数没有被其他模块引用并不代表可以直接删除，还需要考虑模块内的引用情况，同时，写代码时尽量避免副作用。

依赖分析可以删除未使用的文件、函数，释放空间。智能分包则是可以临时调整各分包大小。

看图，左边第一个分包使用了 cookie 和 md5 两个包，第二个分包则只使用了 cookie，通过算法配置，在编译时可以选择将两个 NPM 包都提到主包，这时主包大，分包小。或者仅将共用的 cookie 提到主包，md5 留在分包，这时主包小，分包大。这样可以大幅度缓解发版时主包或者分包超限导致延期的问题。

智能分包流程是这样的，先解析 NPM 依赖，获得各 NPM 包被分包引用情况，根据算法动态生成 package.json 到分包，再到各分包下执行 npm install，接着调用开发者工具构建 NPM，最后修改引用路径，兼容低版本。

好，代码包超限的问题，我们通过依赖分析释放出了大概20%的空间，但这些都只是技术上的手段，根源还是在业务方，如果任由业务不断扩张，或许扔键盘是最好的解决方案。接下来看看多小程序间的代码复用问题。

可以看到，同一个 git 项目中，有一些页面、组件、文件是可以同时被多个小程序复用的。复用就会产生类似这样的差异代码，大量的 if else用于环境判断，这些代码最终会出现在小程序代码包里，不管是执行速度也好，体积也好，都会受到影响，在小程序里，空间可是很宝贵的。正确的姿势应该是在编译阶段就将差异解决掉。

差异小的可以分片段，通过条件语法区分，差异大的分文件，通过文件后缀区分，主要是 app.json 等配置文件。

这些也是通过工具化来解决，首先看条件语法编译，我们采用注释的方式编写条件语法，通过 CLI 针对不同小程序编译出不同的代码片段，使得代码更简洁。

再看看文件后缀编译，小程序的 app.json 中会注册不同的页面，我们可以使用后缀来标识这个文件属于哪个 app，编译时根据 CLI 参数读取相应后缀的文件，这样就可以自由组合打包成不同的小程序。

前面很多地方提到了工具化，这也是我们解决大规模小程序问题的主要手段，来总体看下 CLI 有哪些能力，开发这里讲到了单页抽取，测试这里讲到了 Sandbox，代码审计这里讲到了重复代码分析，打包这里讲到了未使用文件/函数删除、智能分包、条件编译等。除此之外，CLI 还包含了一些常用功能，如 LiveReload、ts 支持、静态代码扫描等等。

讲了这么多，看一下我们的 CLI 长啥样子：这是一个指定单页调试的命令，包含代码转换、依赖分析、npm 包的安装和构建、文件监听、自动唤起开发者工具等等。

好，多小程序间代码的复用问题，我们通过条件语法编译、文件后缀编译可以解决，接下来看看发布流程过于繁琐的问题。

Git Flow 想必大家都知道，我们的小程序也是基于 Git Flow 的分支规范，可以看到各个阶段需要的手工操作过多，可以想象一下，当发版时需要人工合并几十个分支时是什么样的场景，我们甚至经历过几次因为合版冲突的问题，十几号人花了大半天时间才解决。

因此，我们通过流程固化、api 集成等手段搭建了持续集成系统，包含特性录入、发布计划管理、代码构建、Git 操作等多项功能。

特定步骤包括：新建分支、送测、构建、关联发布版本等等，定时任务包括自动合并分支、静态代码扫描等。

具体的构建步骤，则是从项目初始化开始，获取代码，调用 CLI 工具进行编译，执行自动化测试、预览、上传。

最下面一层，由于预览、上传等依赖小程序开发者工具提供的 CLI 命令,比较耗时，使用了3个不同的进程队列来进行提速。

 接入持续集成后，我们可以看到减少了很多手工操作，出错的概率也大大降低了。

 好，最后一个问题也解决了。

最后总结一下，大规模小程序场景，仅有规范是不够的，需要自动化测试保证版本质量，需要组件化解决代码冗余问题，需要工具化解决开发调试问题、打包编译等问题。持续集成系统解决发布流程繁琐问题。

总的看来，我们所做的这些，大多是基于现有的一些前端工程化方面的技术和思想，把它们应用到了小程序项目中，并针对小程序的特殊性做一差异化处理。放眼未来，希望整个小程序生态圈能够更加的规范和统一。