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跨端开发框架深度横评

上周,Taro 团队发布了一篇《小程序多端框架全面测评》,让开发者对业界主流的跨端框架,有了初步认识。感谢 Taro 团队的付出。

不过横评这件事,要想做完善,其实非常花费时间。不是只看文档就行,它需要:

  • 真实的动手写多个平台的测试demo,比较各个平台的功能、性能,它们的实际情况到底是不是如文档宣传的那样?
  • 真实的学习每个框架,了解它们的学习曲线,在实际开发中遇到问题时,感受它们的文档、教程、社区生态和技服能力到底怎么样?

我们 uni-app 团队投入一周完成了这个深度评测,下面我们就分享下,实际开发不同框架的测试例遇到的问题,和最终的测试结果。

评测实验介绍

  • 开发内容:开发一个仿微博小程序首页的复杂长列表,支持下拉刷新、上拉翻页、点赞。

  • 界面如下:

  • 开发版本:一共开发了6个版本,包括微信原生版、wepy版、mpvue版、taro版、uni-app版、chameleon版(以这些产品发布时间排序,下同),按照官网指引通过cli方式默认安装(应该是最新稳定版)。

  • 测试代码开源(Github仓库地址:https://github.com/dcloudio/test-framework), Tips:若有同学觉得测试代码写法欠妥,欢迎提交 PR 或 Issus

  • 测试机型:红米 Redmi 6 Pro、MIUI 10.2.2.0 稳定版(最新版)、微信版本 7.0.3(最新版)

  • 测试环境:每个框架开始测试前,杀掉各App进程、清空内存,保证测试机环境基本一致;每次从本地读取静态数据,屏蔽网络差异。

  • 测试维度:

    1. 跨端支持度如何?
    2. 性能如何?
    3. 学习门槛
    4. 工具与周边生态

1. 跨端支持度如何

开发一次,到处运行,是每个程序员的梦想。但现实往往变成开发一次,到处调错。

各个待评测框架,是否真得如宣传的那样,一次开发、多端发布?

我们将上述仿微博App依次发布到各平台,验证每个框架在各端的兼容性,结果如下(表格较长,需左右滚动查看):

平台 微信原生 wepy mpvue taro uni-app chameleon
微信小程序 ⭕️ ⭕️ ⭕️ ⭕️ ⭕️ ⭕️
支付宝小程序 ⭕️ ⭕️ ⭕️ 下拉刷新无法停止
百度小程序 ⭕️ ⭕️ ⭕️ 下拉刷新无法停止
头条小程序 ⭕️ ⭕️ ⭕️
H5端 上拉加载/下拉刷新失效 ⭕️ 上拉加载/下拉刷新失效
App端 上拉加载失效 ⭕️ 列表无法滚动,无法测试上拉加载/下拉刷新

测试结果说明:

  • ⭕ 表示支持且功能正常,❌ 表示不支持,其它则表示支持但存在部分bug或兼容问题
  • wepy 2.0 宣称版已支持其他家小程序,本测试基于wepy官网指引安装的wepy-cli默认版本为1.7.3,尚不支持多端
  • chameleon官网未找到stopPullDownRefresh定义(查阅日期为2019.04.01),停止页面下拉刷新需分平台编写

通过这个简单的例子可以看出,跨端支持度测评结论:uni-app > taro > chameleon > mpvue >wepy原生微信小程序

但是仅有上面的测试还不全面,实际业务要比这个测试例复杂很多。但我们没法开发很多复杂业务做评测,所以还需要再对照各家文档补充一些信息。 由于每个框架的文档中都描述了各种组件和API的跨端支持程度。我们过了几家的文档,发现各家基本是以微信小程序为基线,然后把各种组件和API在其他端实现了一遍:

  • taro:H5端实现了大部分微信的API,App端和微信的差异比较大。
  • uni-app:组件、API、配置,大部分在各个端均已实现,个别API有说明在某些端不支持。可以看出uni-app是完整在H5端实现了一套微信模拟器,在App端实现了一套微信小程序引擎,才达到比较完善的平台兼容性。
  • chameleon:非常常用的一些组件和API在各端已经实现,这部分的平台差异较少。但大量组件和API需要开发者自己分平台写代码。

跨端框架,一方面要考虑框架提供的通用api跨端支持,同时还要考虑不同端的特色差异如何兼容。毕竟每个端都会有自己的特色,不可能完全一致。

  • taro:提供了js环境变量判断和统一接口的多端文件,可以在组件、js、文件方面扩展多端,不支持其他环节的分平台处理。
  • uni-app:提供了条件编译模型,所有代码包括组件、js、css、配置json、文件、目录,均支持条件编译,可不受限的编写各端差异代码。
  • chameleon:提供了多态方案,可以在组件、js、文件方面扩展多端,不支持其他方式的分平台处理。

跨端框架,还涉及一个ui框架的跨端问题,评测结果如下:

  • taro:官方提供了taro ui,支持小程序(微信/支付宝/百度)、H5平台,不支持App,详见
  • uni-app:官方提供了uni ui,可全端运行;uni-app还有一个插件市场,里面有很多三方ui组件,详见
  • chameleon:官方提供了cml-ui扩展组件库,可全端运行,但组件数量略少,详见

最后补充跨端案例:

  • mpvue:微信端案例丰富,未见其它端案例
  • taro:微信端案例丰富,百度、支付宝、H5端亦有少量案例
  • uni-app:微信、App、H5三端案例丰富,官方示例已发布到6端
  • chameleon:未看到任何端案例

综合以上信息,本项的最终评测结论:uni-app > taro > chameleon > mpvue > wepy原生微信小程序

之前曾有友商掀起一番真跨端和伪跨端之争,通过本次Demo实测,这个争论可以盖棺定论了。

2. 跨端框架性能如何

跨端框架基本都是compiler + runtime模式,引入的runtime是否会降低运行性能?

尤其是与原生微信小程序开发相比性能怎么样,这是大家普遍关心的问题。

我们依然以上述仿微博小程序为例,测试2个容易出性能问题的点:长列表加载、大量点赞组件的响应。

2.1 长列表加载

仿微博的列表是一个包含很多组件的列表,这种复杂列表对性能的压力更大,很适合做性能测试。

从触发上拉加载到数据更新、页面渲染完成,需要准确计时。人眼视觉计时肯定不行,我们采用程序埋点的方式,制定了如下计时时机:

  • 计时开始时机:交互事件触发,框架赋值之前,如:上拉加载(onReachBottom)函数开头
  • 计时结束时机:页面渲染完毕(微信setData回调函数开头)

Tips:setData回调函数开头可认为是页面渲染完成的时间,是因为微信setData定义如下(微信规范):

字段 类型 必填 描述
data Object 这次要改变的数据
callback Function setData引起的界面更新渲染完毕后的回调函数

测试方式:从页面空列表开始,通过程序自动触发上拉加载,每次新增20条列表,记录单次耗时;固定间隔连续触发 N 次上拉加载,使得页面达到 20*N 条列表,计算这 N 次触发上拉 -> 渲染完成的平均耗时。

测试结果如下(表格较长,需左右滚动查看):

列表条数 微信原生 wepy mpvue taro uni-app chameleon
200 770 625 969 752 641 1261
400 876 781 4493 974 741 1970
600 1111 - - 1250 910 2917
800 1406 - - 1547 1113 4040
1000 1690 - - 1878 1321 5196

说明:以400条微博列表为例,从页面空列表开始,每隔1秒触发一次上拉加载(新增20条微博),记录单次耗时,触发20次后停止(页面达到400条微博),计算这20次的平均耗时,结果微信原生在这20次 触发上拉 -> 渲染完成 的平均耗时为876毫秒,最快的uni-app是741毫秒,最慢的mpvue是4493毫秒

大家初看这个数据,可能比较疑惑,别急,下方有详细说明

说明1:为何 mpvue/wepy 测试数据不完整?

mpvuewepy 诞生之初,微信小程序尚不支持自定义组件,无法进行组件化开发;mpvuewepy 为解决这个问题,将用户编写的Vue组件,编译为WXML中的模板(template),变相实现了组件化开发能力,提高代码复用性,这在当时的技术条件下是很棒的技术方案。

但如此方案,在复杂组件较多的页面,会大量增加 dom 节点,甚至超出微信的 dom 节点数限制。我们在 红米手机(Redmi 6 Pro)上实测,页面组件超过500个时,mpvuewepy 实现的仿微博App就会报出如下异常,并停止渲染,故这两个测试框架在组件较多时,测试数据不完整。这也就意味着,当页面组件太多时,无法使用这2个框架。

dom limit exceeded please check if there's any mistake you've made

Tips:wepy在400条列表以内,为何性能高于微信原生框架,这个跟自定义组件管理开销及业务场景有关(wepy编译为模板,不涉及组件创建及管理开销),后续对微博点赞,涉及组件数据传递时,微信原生框架的性能优势就体现出来了,详见下方测试数据。

说明2:uni-app 比微信原生框架性能更好?逆天了?

其实,在页面上有200条记录(200个组件)时,taro 性能数据也比微信原生框架更好。

微信原生框架耗时主要在setData调用上,开发者若不单独优化,则每次都会传递大量数据;而 uni-apptaro 都在调用setData之前自动做diff计算,每次仅传递有变化的数据。

例如当前页面有20条数据,触发上拉加载时,会新加载20条数据,此时原生框架通过如下代码测试时,setData会传输40条数据

data: {
    listData: []
},
onReachBottom() { //上拉加载
    let listData = this.data.listData;
    listData.push(...Api.getNews());//新增数据
    this.setData({
        listData
    }) //全量数据,发送数据到视图层
}
复制代码

开发者使用微信原生框架,完全可以自己优化,精简传递数据,比如修改如下:

data: {
    listData: []
},
onReachBottom() { //上拉加载
    // 通过长度获取下一次渲染的索引
    let index = this.data.listData.length;
    let newData = {}; //新变更数据
    Api.getNews().forEach((item) => {
        newData['listData[' + (index++) + ']'] = item //赋值,索引递增
    }) 
    this.setData(newData) //增量数据,发送数据到视图层
}
复制代码

经过如上优化修改后,再次测试,微信原生框架性能数据如下:

组件数量 微信原生框架(优化前) 微信原生框架(优化后) uni-app taro
200 770 572 641 752
400 876 688 741 974
600 1111 855 910 1250
800 1406 1055 1113 1547
1000 1690 1260 1321 1878

从测试结果可看出,经过开发者手动优化,微信原生框架可达到更好的性能,但 uni-apptaro 相比微信原生,性能差距并不大。

这个结果,和web开发类似,web开发也有原生js开发、vue、react框架等情况。如果不做特殊优化,原生js写的网页,性能经常还不如vue、react框架的性能。

也恰恰是因为Vuereact框架的优秀,性能好,开发体验好,所以原生js开发已经逐渐减少使用了。

复杂长列表加载下一页评测结论:微信原生开发手工优化,uni-app>微信原生开发未手工优化,taro > chameleon > wepy > mpvue

2.2 点赞组件响应速度

长列表中的某个组件,比如点赞组件,点击时是否能及时的修改未赞和已赞状态?是这项测试的评测点。

测试方式:

  • 选中某微博,点击“点赞”按钮,实现点赞状态状态切换(已赞高亮、未赞灰色),
  • 点赞按钮 onclick函数开头开始计时,setData回调函数开头结束计时;

在红米手机(Redmi 6 Pro)上进行多次测试,求其平均值,结果如下(表格较长,需左右滚动查看):

列表数量 微信原生 wepy mpvue taro uni-app chameleon
200 91 279 666 92 93 101
400 111 501 1507 125 107 145
600 144 - - 152 148 178
800 176 - - 214 181 236
1000 220 - - 229 234 272

说明:也就是在列表数量为400时,微信原生开发的应用,点赞按钮从点击到状态变化需要111毫秒。

测试结果数据说明:

  • wepy/mpvue 测试数据不完整的原因同上,在组件较多时,页面已经不再渲染了
  • 基于微信自定义组件实现组件开发的框架(uni-app/taro/chameleon),组件数据通讯性能接近于微信原生框架,远高于基于template实现组件开发的框架(wepy/mpvue)性能

组件数据更新性能测评:微信原生开发,uni-app,taro > chameleon > wepy > mpvue

综上,本性能测试做了2个测试,长列表加载和组件状态更新,综合2个实验,结论如下:

微信原生开发手工优化,uni-app>微信原生开发未手工优化,taro > chameleon >> wepy > mpvue

3. 学习门槛

DSL语法支持度

主流跨端框架基本都遵循React、Vue(类Vue)语法,其主要目的:复用工程师的现有技术栈,降低学习成本。此时,跨端框架对于原框架(React/Vue)语法的支持度就是一个重要的衡量标准,如果支持度较低、和原框架语法差异较大,则开发者无异于要学习一门新的框架,成本太高。

实际开发中发现,各个多端框架,都没有完全实现vue、react在web上的所有语法: taro 对于 JSX 的语法支持是相对完善的,其文档中描述未来版本计划,

更多的 JSX 语法支持,1.3 之后限制生产力的语法只有只能用 map 创造循环组件一条

mpvueuni-app 框架基于 Vue.js 核心,通过修改 Vue.jsruntimecompiler,实现了在小程序端的运行,支持绝大部分的Vue语法;uni-app 编译到微信端曾经使用过mpvue,但后来重写框架,支持了更多vue语法如filter、复杂 JavaScript 表达式等;

wepychameleon 都是 类Vue 的实现,仅支持 Vue 的部分语法,开发时需要单独学习它们的规则;

DSL语法支持评测:taro,uni-app > mpvue > wepy,chameleon

学习资料完善度

官方文档、问题搜索、示例demo的完备度方面:

  • wepy:文档只有2页,也无需搜索。仅支持微信,所以组件API等文档都直接看微信的文档。没有提供示例demo。详见
  • mpvue:文档较少,但其概念不复杂,也没有支持H5、App,所以组件API等文档都直接看微信的文档,学习难度低。问题搜索效果一般。没有提供示例demo。详见
  • taro:基础API文档完整,具体使用问题资源较少,问题搜索效果一般,示例demo只包含基础功能,仅发布了微信一端。详见
  • uni-app:基础文档和各种使用专题内容丰富,问题搜索效果较好,示例demo功能完备,并发布为7端上线。详见
  • chameleon:基础API文档完整,具体使用问题资源较少,问题搜索效果一般,示例demo只包含基础功能,仅发布了微信一端。详见

教学课程方面:

学习资料完善度评测:uni-app > mpvue , taro > chameleon > wepy

技术支持和社区活跃度

开发难免遇到问题,官方技术支持和社区活跃度很重要。

本次评测demo开发期间,我们的同学(同时掌握vue和react),在学习研究各个多端框架时,切实感受到由于语法、学习资料、社区的差异带来的学习门槛,吐出了很多槽。

综合评估,本项评测结论:uni-app > taro > mpvue > wepy > chameleon

Tips:本测评忽略React、Vue两框架自身的学习门槛

4. 工具和周边生态

工具

所有多端框架均支持cli模式,可以在主流前端工具中开发。 各框架基本都带有d.ts的语法提示库。 由于mpvueuni-apptaro直接支持vuereact语法,配套的ide工具链较丰富,着色、校验、格式化完善,chameleon针对部分编辑器推荐了插件,wepy有一些三方维护的vscode插件。

工具属性维度,明显高出一截的框架是uni-app,其出品公司同时也是HBuilder的出品公司,DCloud.io。 HBuilder/HBuilderX系列是国产开发工具,有300万开发者用户。 HBuilderX为uni-app做了很多优化,故uni-app的开发效率、易用性非其他框架可及。 当然对于不习惯HBuilderX的开发者而言,uni-app的这个优势无法体现。

周边生态

一个底层框架,其周边配套非常重要,比如ui库、js库、项目模板。

  • wepy:出现时间久,开源项目多,占据一定优势。
  • mpvue:发布时间也较早,历史积累较多。
  • taro:官方提供了taro ui,github上有一些开源项目。
  • uni-app:提供了插件市场,ui库、周边模板丰富
  • chameleon:还没有形成周边生态。

值得注意的是,uni-appmpvue的插件生态是互通的,都是vue插件。所以双方还联合举办了插件大赛。这个联合生态的周边丰富度,是目前各个框架中最丰富的。

顺便打个广告,欢迎有实力的同学参加 uni-app/mpvue插件开发大赛,领取iPhone Xs Max等丰厚奖品。

综上比较,工具和周边生态评测结论:uni-app,mpvue > wepy > taro > chameleon

其他常见评测指标

github star:

wepy mpvue taro uni-app chameleon
18436 18085 20482 10035 5619

github star 数对比:taro > wepy > mpvue > uni-app > chameleon

Tips:

  • star 数采集时间:2019.07.25 18:18
  • star 数量和产品发布时间有关,也和用户使用习惯有关;除uni-app外,其他框架的交流互动主要是github的issus,uni-app的开发者一般在uni-app问答社区中交流反馈,github页面访问量较低。

百度指数

百度指数代表了开发者的搜索量和包含关键字的网页数量。如下是各跨端框架近7天(2019-03-24 ~ 2019-03-30)的百度指数:

Tips:

  • wepy未被百度指数收录,说明其搜索量和包含该关键字的网页数量都不够多。
  • tarochameleon 的名称取自于已存在的名称,实际指代开发框架的指数应该更低。

案例

仅看发布到微信小程序的案例,数量和质量综合对比,wepy > mpvue > taro , uni-app > chameleon

如果看多端案例,综合对比,uni-app > taro > mpvue > wepy > chameleon

除了uni-app外,其他跨端框架的出品方本身为一线开发商,其内部项目会使用这些框架,经受过实战考验。但同时鲜有其他大开发商使用这类框架。

这里面有面子问题,也有兼容问题。很多开发商做的框架,可以满足其自身业务需求,但对外开放后想满足所有开发者,仍然需要投入大量工作完善产品,很多开发商主营业务不在此,并没有这么做。

这也是很多开源项目被称为KPI项目的原因。

客观讲,凹凸实验室投入如此大精力打磨taro,让uni-app团队也很惊讶和佩服。 chameleon团队初期投入也很大,但发布时间还短,如果能长期投入下去,也是令人敬佩的。 uni-app团队本身就是专业做开发者服务的,案例很多,但创业者居多。

可以说整个多端框架市场仍处于起步期,距离让更多开发者接受,还需要所有框架作者的共同努力。

其他补充说明

App侧的补充说明

目前有tarouni-appchameleon三家框架支持App端。但在App端大多是三方产品,比如taro使用expo(一个基于react native的封装库),chameleon使用weex

不管react native还是weex,其架构与小程序架构完全不同,从排版到API能力都差别很大,所以这类产品跨App端时兼容性较差。

uni-app的App端,内置一个完整小程序引擎,并补充了可选的weex引擎给对性能要求更高的开发者。这也是uni-app在App端能够正常运行微信小程序代码的原因。

整个业内目前还不存在一个完全开源的小程序引擎(微信、百度、支付宝、头条的小程序引擎源码均未开源)。uni-app的小程序引擎不是全开源,而是能力层开源,中控未开源。

所以可能各家的多端框架,在App端都有不完美的地方,需要开发者使用时注意。

其实App引擎并非前端领域,是原生领域的另一个竞技场。后续uni-app会再出一个与cordovareact nativeweexflutter的横评。

转换和混写

taro提供了原生小程序转换为taro工程的转换器,也支持在原生小程序里部分页面嵌入taro编写的页面,这是taro的特色,其他跨端框架没有提供。这对于降低入门门槛有不少帮助。

结语

真实客观的永远是实验和数据,而不是结论。不同需求的开发者,可以根据上述实验数据,自行得出自己的选型结论。

但作为一篇完整的评测,我们也必须提供一份总结,虽然它可能加入了我们的主观感受:

如果你想多端开发,提升效率,不想踩太多坑,uni-app相对更完善。

如果你只开发微信小程序,不做多端,那么使用uni-app、微信原生开发、taro是更优的选择。

  • 如果使用微信原生开发,需要注意手动写优化代码来控制setdata
  • 如果你是react系,那就用taro
  • 如果是vue系,那就用uni-appuni-app在性能、周边生态和开发效率上更有优势

如果你主要为了微信端和H5端,那么uni-apptaro都可以。可以根据自己熟悉的技术栈选择。

如果你主要需要跨App端,uni-app兼容性更好,其他框架的App端差异过大。如果你只关心App,不关心小程序和H5,那欢迎关注我们后续的评测:uni-appcordovareact nativeflutter的深度比较。

如果你主要为了各家小程序,且不用复杂组件,那除了uni-apptarompvue也是不错的选择。mpvue发布2.0版本后,搜索指数明显爬升,希望能持续更新,迎来二次繁荣。

chameleon发布不久,提供的组件和API还很少,但其未来的规划比较令人期待,值得关注。

这篇评测写完后,小编有点惴惴不安。

一方面本评测不太温和,容易得罪人。但我们相信,这样的评测,会激起所有跨端框架从业者的斗志,让大家投入更多去完善产品,这对整个产业、对前端开发者,是大好事。

另一方面,读者可能会以为现阶段的uni-app很完美,其实我们深知uni-app还有很多需要完善的地方。uni-app团队也将持续投入心血,为中国的前端开发者造福!

如有读者认为本文中任何评测失真,欢迎在这里报 issues

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