pnpm 管理依赖包是如何节省磁盘空间的?

npm 存在的问题

我们经常使用 npm 来管理 node 项目中的包,从 package.json 中读取配置将依赖下载到本地,以保障项目的正常运行。

当项目数量多时,这样的包管理方式会非常的占用电脑内存。由于每个项目都有属于自己的依赖,每个项目都需要安装,即使 npm 会对依赖进行缓存,但是每个项目仍然需要安装到自己的 node_modules 文件夹下,此时每个项目安装的每一份依赖都会在磁盘中保存一份,即使各个项目中依赖的版本可能相同。

pnpm 就是针对以上问题出现的解决方案,它使用统一的仓库来存放项目中的包,在项目中使用硬链接+软连接的方式找到依赖所在磁盘的位置。

在这里插入图片描述

硬链接和软连接

想要清晰的知道 pnpm 管理依赖的原理,首先要了解硬链接和软连接、拷贝操作的区别。

拷贝操作会在磁盘中复制一份新的数据,比如拷贝 a.js 为 a_copy.js,两个文件在拷贝后就互不关联,修改 a.js 不会影响 a_copy.js,删除 a_copy.js 也不会影响 a.js。

硬链接通过寻址的方式找到磁盘中的数据,比如新建 b_hard.js 与 b.js 创建硬链接,两者指向的是同一个磁盘数据,所以修改其中一个文件,另一个文件也会发生变化。

软连接就是我们平时常见的创建快捷方式(文件后面会存在一个向右的小箭头),它只是保存着文件的路径,不可以编辑,直接双击就会找到原始的文件。如果原文件被删除,通过软连接将无法找到磁盘中的数据。

在这里插入图片描述

我们可以通过命令来进行连接操作,windows 是这样的

/*拷贝*/ copy a.js a_copy.js
/*硬链接*/ mklink /H b_hard.js b.js
/*软连接*/ mklink c_soft.js c.js

pnpm原理

使用 npm 或者 yarn 时,如果有100个项目,并且所有项目都有一个相同的依赖包,那么在磁盘上就需要保存100份该相同依赖的包

如果使用 pnpm,依赖包将被放在统一的位置,当安装包时,其包含的所有文件会硬链接到这个位置,不会另外占用磁盘空间,这样不同项目之间就可以共享相同版本的依赖。

如果对同一依赖包使用相同的版本,那么磁盘上只有这个依赖包的一份文件,如果对同一依赖包使用不同的版本,那么只有版本之间不同的文件被存储起来。

比如 a/b/c 三个项目都使用 axios,axios 的所有文件都保存在 pnpm 上,axios 这些文件对应着磁盘的数据,直接 a/b/c 项目的axios 通过硬链接指向磁盘里的数据。 这样有两个好处:
(1)效率非常高,无需下载、查找缓存解压等操作
(2)节省磁盘空间,每个项目不需要再下载一份

pnpm 依赖包统一保存的位置可以使用命令 pnpm store path 来查看

非扁平的 node_modules 目录

使用 npm 或者 yarn安装的依赖包会将所有的子级依赖全部平铺到 node_modules 文件夹中,即扁平化的目录结构,这样会导致源码可以访问本来不属于当前项目所设定的依赖包。

比如安装 axios ,同时会安装非常多的其它的库如 form-data,虽然在 package.json 中是没有配置的,但在源代码中可以直接通过require('form-data') 引用,这样就会有隐患,如果项目某天删除了 axios,form-data 就不存在了。

使用 npm 和 pnpm 分别只安装 axios,npm 会将 axios 所需的其它依赖平铺,而 pnpm 的 node_modules 根目录下只有 axios 和 .pnpm 文件夹,这样就可以避免非主动下载的其它依赖包可随意访问的情况。

在这里插入图片描述

如果直接按照这样的层级下载包,可能会带来新的问题,如多个包依赖同一个包时,就会被重复安装。

▾ node_modules
    ▾ axios
        ▾ node_modules
            ▸ form-data
    ▾ xxx
        ▾ node_modules
            ▸ form-data

那 pnpm 是如何做到非扁平化并且不重复安装的呢?答案就是它使用硬链接与软连接结合的方式来与依赖包关联。

在 node_modules 根目录有一个文件夹 .pnpm,这里包含了项目所有依赖。
根目录下 axios 软连接到 .pnpm 目录下的 axios 文件夹中,展开 .pnpm/axios@16.1 的node_modules 文件夹,其中有 axios 所需的依赖,包含 axios、follow-redirects、form-data、proxy-from-env,其中 axios 硬链接到磁盘中(即与 pnpm 仓库保存的地址一致),其它文件软连接到 .pnpm 的自身位置。

在这里插入图片描述

node_modules 根目录下的依赖,软连接到 .pnpm 文件夹中,如果有相互依赖的关系,仍然通过软连接,只有找到依赖自身,才会通过硬链接找到磁盘中的位置,这样可以保证同一个项目里不同依赖也不会重复安装,同时不同项目之间的相同依赖也无需在磁盘中存储多份。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/168751.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Zabbix监控二】之zabbix自定义监控内容案例(自动发现、自动注册)

一、自定义监控内容 案例:自定义监控客户端服务器登录的人数 需求:限制登录人数不超过3个人,超过5个人就发出报警 1、在客户端创建自定义key 明确需要执行的linux命令 创建zabbix监控项配置文件,用于自定义Key #在zabbix的配…

支持对协议和会话分享动作进行授权,新增API Key白名单功能,JumpServer堡垒机v3.9.0发布

2023年11月20日,JumpServer开源堡垒机正式发布v3.9.0版本。在这一版本中,JumpServer对授权功能进行了优化,增加了对“会话分享”及“资产协议”的配置,方便管理员以更细的颗粒度对各种资源进行控制;针对使用API Key与J…

基于yolov8的车牌检测训练全流程

YOLOv8 是Ultralytics的YOLO的最新版本。作为一种前沿、最先进(SOTA)的模型,YOLOv8在之前版本的成功基础上引入了新功能和改进,以提高性能、灵活性和效率。YOLOv8支持全范围的视觉AI任务,包括检测, 分割, 姿态估计, 跟踪, 和分类。这种多功能…

多目标应用:基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度(MATLAB)

一、微网系统运行优化模型 微电网优化模型介绍: 微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客 二、基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO 基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO简介: https://blog.csdn.net/weixin46204734/article/details/128…

【LCM(潜在一致性模型)-5步即可高质量出图】

https://tianfeng.space/ 前言 由潜在一致性模型 (LCM) 生成的图像。LCM 只需 4,000 个训练步骤(约 32 个 A100 GPU 小时)即可从任何预训练的稳定扩散 (SD) 中提取出来,只需 2~4 个步骤甚至一步即可生成高质量的 768 x 768 分辨率图像&…

数据结构与算法 | 图(Graph)

图的分类(Types Of Graph) 可以看到图的基本的结构非常简单,约束也很少,如果在其中加上各种条件约束就可以定义各种类型的图。 约束边或者顶点个数来分类: 零图(Null graph):只有顶…

指令系统、流水线

指令系统 分类 寻址方式 设计 能够改变控制流的指令:分支、跳转、过程调用、过程返回 操作码设计 MIPS 流水线 MIPS流水线 改进后 取指(IF) 译码(ID) 执行(EX) 存储器访问 寄存器-寄存器 A…

LabVIEW如何获取波形图上游标所在位置的数值

LabVIEW如何获取波形图上游标所在位置的数值 获取游标所在位置数值的一种方法是利用波形图的游标列表属性。 在VI的程序框图中,右键单击波形图并选择创建引用 ,然后将创建的引用节点放在程序框图上。 在程序框图上放置一个属性节点,并将其…

Java制作俄罗斯方块

Java俄罗斯方块小游戏 import javax.swing.*; import java.awt.*; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.event.KeyEvent; import java.awt.event.KeyListener; import java.util.ArrayList; import java.util.List; imp…

open3d ICP 配准

文章目录 Three common registration techniquesPoint-to-point techniquePoint-to-plane registration ICP registrationHelper visualization functionInputGlobal registrationExtract geometric featureInputRANSAC Point-to-point ICPPoint-to-plane ICP References Three…

搭建Android自动化python+appium环境

一. 需要软件 JDK:JAVA安装后配置JDK环境 SDK:SDK下载后配置adb环境 Python:pyhton语言 Pycharm:python脚本编译工具 Appium-python-client:pyhton中的库Appium客户端 二. 搭建步骤 1.配置JDK环境 ①. 下载安装java: https://www.oracle.com/java/technologies/javase-j…

语音特征提取: 梅尔频谱(Mel-spectrogram)与梅尔倒频系数(MFCCS)

1 核心概念 1.1 语音信号 语音信号是一个非平稳的时变信号,但语音信号是由声门的激励脉冲通过声道形成的,经过声道(人的三腔,咽口鼻)的调制,最后由口唇辐射而出。认为“短时间”(帧长/窗长:10~30ms)内语音信号是平稳…

Unity中Shader法线贴图(下)理论篇

文章目录 前言一、采样出错的原因二、切线空间是什么?切线空间图解: 三、计算方式1、统一变换到切线空间下进行计算2、统一变换到世界空间下进行计算 四、一般统一变换到世界空间下的坐标进行计算1、求M^-1^2、求出n~w~ 前言 这篇文章,主要解…

【Kettle实战】字符串处理及网络请求JSON格式处理

经过大量的kettle操作实践,我们会渐渐掌握一些技巧,大大减轻清洗的工作量。比如在哪里 处理字符串更方便,在哪儿处理更合理都是一个取舍问题。 字符串拼接 MySQL中使用concat(字段1,字段2),但是如果“字段2”为NULL,结…

如何挖掘xss漏洞

如何挖掘xss漏洞 对于如何去挖掘一个xss漏洞我是这样理解的 在实战情况下不能一上来就使用xss语句来进行测试很容易被发现 那这种情况该怎么办呢 打开准备渗透测试的web网站,寻找可以收集用户输入的地方比如搜索框,url框等 发现后寻找注入点 选在输入…

【Q1—45min】

1.epoll除了边沿触发还有什么?与select区别. epoll 是Linux平台下的一种特有的多路复用IO实现方式,与传统的 select 相比,epoll 在性能上有很大的提升。 epoll是一种当文件描述符的内核缓冲区非空的时候,发出可读信号进行通知&…

Find My蓝牙耳机|苹果Find My技术与耳机结合,智能防丢,全球定位

蓝牙耳机就是将蓝牙技术应用在免持耳机上,让使用者可以免除恼人电线的牵绊,自在地以各种方式轻松通话。自从蓝牙耳机问世以来,一直是行动商务族提升效率的好工具。正是应为蓝牙耳机小巧无线,人们越来越喜欢随身携带蓝牙耳机出门&a…

人民网_领导留言板data2022年-2023年

人民网_领导留言板data_2022年全年-2023年11月数据_全国任意城市 包含且不限于:留言ID,留言对象,留言标题,种类名,领域名,目前状态,留言日期,留言内容,回复机构,回复时间,回复内容,满意度,解决力度,沟通态度,办理时效 对于有需要爬取领导留言板的朋友,…

【Qt开发流程之】布局管理

介绍 一个界面呈现,如果要让用户有更好的观感,布局必不可少。 【Qt之布局】QVBoxLayout、QHBoxLayout、QGridLayout、QFormLayout介绍及使用 链接: https://blog.csdn.net/MrHHHHHH/article/details/133915208 qt布局类图: Qt布局是Qt图形…

echarts的使用

1. 普通版 其实主要就是option1&#xff0c;option1就是画的图 echats不能响应刷新&#xff0c;要想实时刷新监听刷新的值重新调用一下方法即可 html <div class"echart" style"width: 100%;height: calc(100% - 130px)" ref"main1">&l…