TP最新版本应用：下载速率与部署效率双提升，依赖管理更智能

TP最新版本应用：下载速率与部署效率双提升，依赖管理更智能

近日，在项目里运用 TP 最新版本，我明显体会到，下载速率出现了提升的态势TP最新版本应用：下载速率与部署效率双提升，依赖管理更智能，部署效率也呈现出提升的态势。和旧版本相比较TP最新版下载的效率提升与工程分析，新版的依赖管理更具智能性，加载机制也更具智能性，这对工程团队的整体开发节奏起到了积极的作用。

具体而言，新版有着许多方面的改进，尤其是针对依赖解析算法的这一方面做了优化，这种优化带来的效果十分显著，它让冗余文件的下载量大幅减少，以多模块项目为例，过去公共库要逐个下载，如今借助新版优化能并行加载，经实际测试，平均大约可节省约30%的部署时间，这极大提升了项目的部署效率。

在同一时间，新版增加了增量更新功能，当团队处于持续集成环境情形时，该这项功能具备着突显重要的作用，它能够使团队仅仅需要下载出现变更的那一部分，而不是再次去下载整个项目这般状况，像这样极大程度地降低了网络带宽占用，切切实实地节省网络资源，为团队工作带去了极大便利。

在工程分析领域，新版有显著升级，引入了更精细的性能监控指标，引入了更具细粒度的性能监控指标，借助这些指标，这极大地方便了开发人员在开发过程中快速定位可能存在的瓶颈问题，开发人员如今能实时查看，开发人员如今能精准获取每个依赖包的加载时长，开发人员如今还能精准获取内存占用情况。

在这个时刻，结合实际运行的CI/CD流水线的测试情形来看，我们惊喜地发觉，.compile失败率明显降低了，降低的幅度大约是15%，经过深入分析，这个令人满意的结果主要是依赖验证机制进了一步改进与优化所造成的 。

当处于团队协作的时期，你有没有碰到过依赖管理这一类的问题，欢迎去把自身实践经验进行分享 。