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跨端开发框架深度横评之2020版

又是一年四月天,距离上次发布跨端开发框架深度横评已过去整整一年。

这一年,小程序在用户规模及商业化方面都取得了极大的成功。微信小程序日活超过3亿,支付宝、百度、字节跳动小程序的月活也纷纷超过3亿。

对应小程序开发领域,这一年也发生了巨大变化。开发框架从单纯的微信小程序开发,过渡到多端框架成为标配,进一步提升开发效率成为开发者的强烈需求。

这一年 mpvue 停止更新,Taro开始探索 taro nextuni-app 产品和生态持续完善,微信新推出了支持H5和微信小程序的 kbone 框架...

去年的深度横评中很多老将已经退出江湖,一些新秀吸引眼球,因此,是时候来一波2020版的新横评了。

评测目标筛选

跨端框架是一个重投入工作,在各框架的1年多的比拼中,很多框架因为投入不足而逐渐被开发者放弃,uni-apptaro依靠持续的大力度投入,成为了市场主流。

taro 在稳定版的基础之上,最近也推出了 taro next,这2个版本差异较大,本次会分别评测。

kbone 框架虽面世不久,但毕竟是微信官方发布,关注的人不少,故本次将 kbone 加入评测目标。

所以,本次评测的对象(按发布时间排序):

本次评测除了运行性能等实测数据外,尽可能得通过框架官网及github、掘金、腾讯课堂等三方社区公开采集数据,希望给大家一个综合全面的评估依据。

功能实现

tarouni-app 是比较典型的多端框架,发布到各个端均可。而 kbone 只支持微信小程序和H5。

tarouni-app 均将常用接口及组件封装了成了跨端API和跨端组件,组件规范沿用微信小程序的规范,部分平台特有API,这两个框架亦有应对方案:

  • taro:支持与小程序代码混写,可通过混写的方式调用框架尚未封装的小程序新增API
  • uni-app:支持条件编译,可在条件编译代码块中,随意调用各个平台新增的API及组件

tarouni-app 可以不受限的调用各家小程序平台所有的API及组件。

kbone 沿用web的开发习惯,使用html标签及js api;涉及微信特有api时,可通过process.env.isMiniprogram判断环境,然后编写微信原生代码。对于html中没有标签可替代的微信内置组件(如swiper),需要使用 wx-component 标签或者使用 wx- 前缀,这样的内置组件会被包裹一层自定义组件,带来相应的性能开销。

除了接口、组件之外,我们以微信小程序为例,找几个典型能力对比框架支持度:

框架 taro uni-app kbone
微信自定义组件 ⭕️ ⭕️ ⭕️
三方插件 ⭕️ ⭕️
分包加载 ⭕️ ⭕️ ⭕️
sitemap ⭕️ ⭕️ ⭕️
wxs ⭕️
云开发 ⭕️ ⭕️ ⭕️

补充说明:

  • 如果在 Taro 项目引用了小程序原生的第三方组件,那么该项目将不再具备多端转换的能力,例如,如果使用了微信小程序的第三方组件,那么项目只能转换成微信小程序,转义成其他平台会失效,详见taro官网
  • uni-app 中使用微信自定义组件的话,支持编译发行到App/H5/微信小程序/QQ小程序4个平台,详见uni-app官网
  • taro 不支持 wxs 的依据:#2959
  • kbone 不支持微信三方插件的依据:#58;不支持wxs的依据:#129
  • 云开发在微信平台,三个框架都支持,但 taro/kbone仅支持微信小程序平台,uni-app支持App/H5/小程序所有平台使用云开发,详见下方 serverless/云开发 章节。

wxs是提升性能体验的重要利器,除了微信小程序的wxs外,还有支付宝的SJS、百度的Filter,这些高级技术 uni-app 均完善支持。参考:谜之wxs,uni-app如何用它大幅提升性能

从如上功能对比来看:微信原生 ~ uni-app > taro > kbone

运行性能(微信小程序)

我们继续沿用去年的测试模型,看看一年来,各家开发框架的性能是否有提升。详细如下:

  • 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5个版本,包括微信原生版、taro版、uni-app版、kbone版,按照官网指引通过cli方式默认安装。

  • taro 目前稳定版本是2.0版,但近期在宣传跨框架的taro next,故我们基于同样的 react代码,同时测试了taro 2.0 和 taro next 两个版本的数据。

  • 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 11.0.5 稳定版(最新版)、微信版本 7.0.12(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。

我们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。

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):

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538毫秒,最快的uni-app是446毫秒,最慢的kbone是4057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 taro next/kbone 测试数据不完整?

因为 taro nextkbone 采用的是动态渲染方案,这类方案在页面复杂、组件较多时,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(如下告警信息)。我们在 红米手机(Redmi 6 Pro)上实测,页面组件超过600个时,taro nextkbone 实现的仿微博App就会报出运行异常,并停止渲染(页面白屏),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

另外,kbone官网有如下介绍:

kbone 是使用一定的性能损耗来换取更为全面的 Web 端特性支持。

taro nextkbone的测试数据,明显和taro 2.0uni-app不是一个量级的。

如果你的应用是长列表场景,那taro nextkbone就明显不太合适。

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?

这个问题在去年的测评中,已解释过。为了避免新同学迷惑,这里再次说明一下。

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

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(每次仅传递变化的20条数据),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:

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;
  • uni-app相比微信原生,性能接近,算是一个数量级;并且随着数据量增加,性能消耗增加不明显,从438到454,只有16毫秒的变化
  • taro 2.0随着数据量越大,性能损耗随着增大,从595到790,有将近200毫秒的变化;
  • taro nextkbone相比之下,差距就比较大了。

这个结果,和web开发类似,web开发也有原生js开发、vuereact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vuereact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。

说明3:为何今年的性能测试数据和去年的不同?

细心的同学会发现,同样的测试手机,同样的测试代码,为何今年的性能数据会比去年的数据有大幅提升?

  • taro、uni-app及微信原生,三个框架的数据都有大幅提升,400条记录时,至少都有300毫秒的优化
  • uni-app及优化后的微信原生,随着数据量的增加,耗时数据变化并不明显,但去年是很明显的线性增长

其实,通过微信原生工程的数据对比,就能得出结论:2019年,微信针对小程序运行时做了大幅性能优化。

这对开发者来说应该是个好消息,小程序性能体验更佳,可承载更好的用户业务。

复杂长列表加载下一页评测结论:微信原生开发(手动优化) ~ uni-app > 微信原生开发(未手动优化) ~ taro 2.0 > taro next > kbone

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26毫秒。

测试结果数据说明:

  • taro next/kbone 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
  • taro 2.0版本、uni-app和微信原生在点赞组件上的性能体验接近,但taro next和kbone有较大的性能差距,这个也是因为动态运行时框架导致的。

组件数据更新性能测评:uni-app ~ taro 2.0 > taro next > kbone

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(手动优化) ~ uni-app > 微信原生开发(未手动优化) ~ taro 2.0 > taro next > kbone

运行性能(支付宝小程序)

今年新增基于支付宝小程序的性能测试,我们同样按照如上描述,对长列表加载、点赞组件响应两个场景进行测试。

场景1:长列表加载

列表条数 taro 2.0 uni-app
200 1954 850
400 3155 1012
600 4284 1119
800 5278 1258
1000 6555 1452

场景2:点赞组件响应

组件数量 taro 2.0 uni-app
200 38 33
400 34 45
600 37 37
800 40 39
1000 51 48

Tips:

  • 因 kbone 不支持其他家小程序,故本次仅测试了 taro 2.0 和 uni-app 的性能数据。
  • 基于 taro next 的实现原理,taro next 性能会比 taro 2.0 差不少,这里仅提供 taro 2.0 的数据(上一章节微信小程序的实测数据也已验证了这一推论)
  • 支付宝小程序进行自动化性能测试时,请在项目配置中启用 component2 编译 选项

通过如上测试数据,在支付宝小程序的运行性能,uni-app > taro 2.0

跨端支持

这三个框架都是为了解决平台同构问题,跨端的比较是必需的。

tarouni-app 相对比较成熟,支持主流的所有平台。kbone 只支持微信小程序和 Web 端。我们重点比较一下 tarouni-app

小程序平台

tarouni-app 均支持微信、支付宝、百度、字节跳动小程序,功能基本可以拉齐。

双方都有不少大厂案例,taro有京东、货拉拉、淘票票等公司小程序案例,uni-app有腾讯、华为、vivo、联想、中华英才网等公司小程序案例。

App平台

  • 能力方面

taro与微信小程序引擎拉齐度较低,很多功能需要开发者分别在iOS和Android上做原生开发才能实现。比如App端很常见的三方登录、支付、分享等能力,taro并未封装。

uni-app则在基础引擎层面提供了丰富的能力,还提供了丰富的插件市场,可切实提升开发者的效率。

  • 性能方面

taro在App端使用了react native的渲染引擎,虽然渲染层ui是原生的,但在实时交互和高响应要求的UI操作方面表现一直不佳,js层和视图层的通信损耗让很多开发者深感无力。

uni-app的App引擎同时给开发者提供了原生渲染引擎和小程序引擎的双选方案,并且提供了renderjs技术,以及支持wxsbindingx等技术,解决了js层和视图层的通信损耗问题,在高响应要求的UI操作方面有更好的性能表现。比如这类canvas动画:

  • 开发体验方面

taro的开发者需自行搭建iOS/Android开发环境,比较繁琐,(官方原文如下):

如果你之前没有接触过 Android 的开发环境,那么请做好心理准备,这一过程相当繁琐。请 万分仔细地阅读下面的说明,严格对照文档进行配置操作。

uni-app可以做到让前端开发者不依赖原生工程师独立完成App。其开发的小程序,可以更平滑的变成可商用的App。

使用跨平台开发的核心诉求在于提升效率,如果一个App的开发由前端、iOS、Android等3拨工程师协作完成,其实效率反而非常低。

另外,uni-app还提供了uni小程序sdk,这个工具可以帮助原生App快速搭建自己的小程序平台。这是其他框架所未提供的。

H5平台

taro的H5平台在一年来的进步较多,可用性大幅提升。但相比于uni-app,目前仍然缺失对wxs和小程序组件的支持。

快应用

taro支持快应用的时间比uni-app早。

但快应用发展到2020年有了一些变化,uni-app针对新的形势,提供了2个发行到快应用的方案(当前两个版本都处于社区维护状态):

  • quickapp-vue版:使用 Vue开发快应用。此方案由小米主导,但华为快应用暂不支持。
  • quickapp-light版:基于小程序架构的快应用(Light版),详见www.hellohub.cn。此方案由华为主导,但小米快应用暂不支持。

跨端灵活性

跨端开发,离不开条件编译。因为不能用统一来抹杀各个平台的特色。

优良的条件编译能力对各端开发的灵活度至关重要,可以让开发者在共享和个性化之间游刃有余。

tarouni-appkbone 均支持在js代码通过process.env判断平台,然后编写平台特有代码。

taro额外支持统一接口的多端文件编码方式,以及在样式文件中使用ifdef条件编译。

uni-app是全面可条件编译的,目录、文件、配置、组件、js、css,所有一切均可通过ifdef条件编译。

跨端支持小结结论:uni-app > taro > kbone

开发体验

tarouni-appkbone均支持cli模式,可以在主流前端工具中开发,且基本都带有d.ts的语法提示库。三个框架均支持vuereact流行框架语法,配套的ide工具链较丰富,着色、校验、格式化完善。

相比微信原生,这三个开发框架的开发体验都更为优秀。

但在开发工具维度上,明显高出一截的框架是uni-app,其出品公司同时也是HBuilderX的出品公司DCloud.io,HBuilderX为uni-app做了很多优化,代码提示、转到定义、easycom、运行调试...故uni-app的开发效率、易用性非其他框架可及。

开发体验维度,对比结果:uni-app > taro,kbone

serverless/云开发

serverless是目前炙手可热的一个概念,被称为下一代的云技术,是真正的”云“。

微信率先将 serverless 技术引入小程序开发领域,即云开发,帮助开发者云端一体的完成业务。随后,支付宝、百度都上线了自己的云开发。根据微信公开的数据,已经有50万开发者在使用微信云开发了。

不过小程序厂家主导的云开发存在一个天然限制,就是和平台绑定过紧,无法和其它平台共享数据。

我们以微信云开发为例,如果你仅开发微信小程序,数据独家存在微信平台,那没问题;但如果你同时还有App或其他家小程序,此时微信小程序的数据存储在微信平台,其它平台的数据存储在开发者自己的服务器上,此时就出现了数据割裂。假设一个用户先使用小程序,个人数据存储在微信平台;有了粘性后升级到App,此时App端无法读取微信平台的数据,则用户就无法查看之前在小程序上的历史数据,甚至在App平台需要重新注册。这种情况对开发者是不利的。

因此,跨端的 serverless 方案才是开发者的最优解。

目前主流框架对云开发的支持情况:

  • Taro:仅支持微信小程序,详见小程序云开发模板
  • uni-app:DCloud 联合阿里云、腾讯云,提供基于 serverless 模式和 js 编程的云开发平台,支持App/H5/小程序所有平台,详见uniCloud
  • kbone:仅支持微信小程序,详见云开发

serverless 维度上,uni-app大幅领先其它框架。

插件市场

一个开发框架能否成功,除了框架自身的高度产品化外,开发者生态的构建也至关重要。

uni-app 于2018年底率先推出插件市场,支持前端组件、js sdk、页面模板、项目模板、原生插件等多种类型,且提供了赞赏、付费购买等手段,刺激轮子作者的创作激情。目前市场上已发布插件接近1500个,众多插件下载量都在万次以上。

Taro 于 2019年5月上线物料市场,目前市场上已发布物料90个;从热门榜单来看,下载量并不大,下载最多的也就数百。

kbone目前还没有插件市场。

Tips:

  • 插件数量及下载量数据采集时间为 2020.04.03 16:00

插件市场维度,uni-app独领风骚。

学习资源

除了各大框架官网外,开发者通常还会通过视频教程、社区博客等方式系统学习。

相关学习资源的丰富程度,也能侧面反映一个框架的受欢迎程度,故我们采集了几个三方站点的数据。

视频教程

框架 腾讯课堂 网易云课堂 慕课网
taro 4 1 2
uni-app 16 16 1

Tips:

  • 视频教程数据采集时间为2020.04.05 22:00

开发交流

除了入门的学习资源,开发期的交流也很重要,这个我们主要看官方组织的社区和交流群。

社区论坛

uni-app问答社区,帖子丰富,沉淀较多;目前已沉淀2万多相关帖子,每日更新帖子数百篇,月uv百万。

对于习惯使用 github issue反馈问题的用户,uni-app同样支持,目前累计有1391个issues。

Taro 早期基于github issue进行产品Bug管理,目前累计已有近4898个issue;后于2019年5月上线开发者社区,和物料市场上线时间相同,目前沉淀1300+帖子,每日更新帖子在10个左右,相关数据计算方法如下:

  • 帖子总数:Taro 社区顶部选择板块,计算每个板块下所有主题总数,如下图。
  • 每日更新帖子数:根据帖子列表中的最后回复时间,计算24小时内有回复或评论的主题总数

kbone 在微信开放社区中新增了一个Kbone官方框架的专区,因产品发布较晚,目前只有一百多个帖子。

总结一下社区帖子及issue数据,情况如下(采集时间为 2020.04.03 23:00):

交流群

框架 微信群 QQ群 交流群开发者(预估)
taro 16 - 8k
uni-app 20 40+ 90k
kbone - 1 0.5k

Tips:

  • Taro 有16个微信群是根据 Taro 官网上显示Taro 开发交流 15 群 已满推论而出,每个微信群500人,交流群人数: 500*16 = 8000人
  • uni-app 官网 QQ群有35个,微信群20个,还有十几个专项QQ群,其中有30个QQ群达到2000人,交流群人数: 30 * 2000 + 5* 1000 + 20*500 + 5000 = 90000人
  • kbone 在 github 的 readme中有一个qq交流群,申请加入时显示500人已满

除了交流群外,DCloud对外公布的uni-app的开发者数量达到百万人,暂未看到tarokbone公布此类数据。

总体而言,开发交流维度比较结果如下:uni-app > taro > kbone

其它指标

github

框架 star 贡献者
taro 24.6k 122
uni-app 19.7k 72
kbone 2.7k 7

在开源社区方面,Taro做的还是非常成功的,它吸引了更多开发者为其贡献代码、文档。

百度指数

通过index.baidu.com,可查看主流框架的搜索指数,它代表了网友的搜索量和相关文章的收录量。目前kbone尚未收录到百度指数中,如下是近期 uni-apptaro的百度指数对比图:

结语

所有的评测都只是提供决策依据,最后的结果还是要依赖开发者的团队技术栈、业务诉求、未来规划等。

不过作为一篇评测文章的结语,我们还是要给出自己的建议:

  • 如果你熟悉React,不懂Vue.js,推荐Taro;
  • 如果你熟悉Vue.js,则推荐 uni-app;
  • 如果你已经有H5代码,只想增加微信小程序平台,并且对性能要求不高,可以考虑kbone;
  • 如果你的业务涉及多端,更推荐 uni-app;
  • 如果你希望通过 serverless 方案快速上线业务,推荐 uni-app。

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