跨端框架深度评测：微信原生、wepy、mpvue、uni-app、taro、chameleon

作者: iOS 发布时间: 2019-08-09 浏览: 3277 次 编辑

之前 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，要想得到更精确的结论，其实非常花费时间。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 团队投入两周完成了这个深度评测，并定期更新数据。下面我们就分享下，实际开发不同框架的测试例时遇到的问题，以及在各端的兼容测试结果。在本文里，我们团队基于真实测试数据及各框架官网可采集到的公开数据，希望客观公正地评价各个框架的选型和优劣。但宥于利益相关，本文的观点很可能是带有偏向性的，大家可以带着批判的眼光去看待。

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。

  • 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：

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 宣称计划在未来的2.0版支持其他家小程序，本测试基于wepy官网指引安装的wepy-cli版本为1.7.3，尚不支持多端

  • taro最新版支持了H5端的下拉刷新，但没有动画（本内容更新日期2019年5月20日）

  • chameleon官网未找到stopPullDownRefresh定义，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，只支持微信小程序和H5两端，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多端案例丰富，官方示例已发布到7端

  • chameleon：有一个滴滴内部案例：青桔单车。还未见到外部案例。

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

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
dataObject是这次要改变的数据
callbackFunction否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 次触发上拉到渲染完成的平均耗时。

测试结果如下：

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?

mpvue、wepy 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；mpvue、wepy 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，在页面复杂、组件较多的时，会大量增加页面 dom 节点数量，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，mpvue、wepy 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提现出来了，详见下方测试数据。

说明2：为什么测试数据显示uni-app 会比微信原生框架的性能略好呢？

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-app、taro 都在调用setData之前自动做diff计算，每次仅传递变动的数据。

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

复制代码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  }

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：

复制代码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  }

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：

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-app、taro 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Vue、react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

注：有人以为uni-app和mpvue是一样的，早期uni-app确实使用过mpvue，但后来因为性能和vue语法支持度问题已经重新开发了。

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：

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,<code style="box-sizing: border-box; font-family: SFMono-Regular, Consolas, "Liberation Mono", Menlo, Courier, monospace; font-size: 12px; padding: 0

标签: 微信原生、wepy、mpvue、uni-app、taro、chameleon 跨端框架深度评测
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