Bundle Analyzer 插件

bundleAnalyzerPlugin 是一个内置的 Rolldown 插件，它会生成一份详细报告，描述你的 bundle 的 chunks、modules、dependencies 和可达性信息。该报告可供可视化工具、自定义脚本或基于 LLM 的编码代理使用。

EXPERIMENTAL

此插件目前处于实验阶段，并且从 rolldown/experimental 中导出。它的 API 未来版本可能会发生变化。

使用

从 Rolldown 的实验性导出中导入并使用该插件：

import { defineConfig } from 'rolldown';
import { bundleAnalyzerPlugin } from 'rolldown/experimental';

export default defineConfig({
  input: 'src/main.js',
  output: {
    dir: 'dist',
    format: 'esm',
  },
  plugins: [bundleAnalyzerPlugin()],
});

运行构建后，该插件会在你的打包输出旁边生成一个分析文件（默认情况下为 dist/analyze-data.json）。

选项

`fileName`

类型： string
默认值： 当 format 为 'json' 时为 'analyze-data.json'，当 format 为 'md' 时为 'analyze-data.md'

用于输出分析资源的文件名。该文件会被输出到与其余 bundle 相同的输出目录中。

bundleAnalyzerPlugin({
  fileName: 'bundle-analysis.json',
});

`format`

类型： 'json' | 'md'
默认值： 'json'

选择输出格式。

'json' 生成适合程序化分析或第三方可视化工具使用的结构化数据文件。
'md' 生成面向 LLM 使用的 markdown 报告（见下方 Markdown 格式）。

bundleAnalyzerPlugin({
  format: 'md',
});

JSON 格式

当 format 为 'json'（默认值）时，输出文件会包含一个如下结构的对象。timestamp 字段表示自 Unix 纪元以来的毫秒数。

jsonc

{
  "meta": {
    "bundler": "rolldown",
    "version": "1.0.0",
    "timestamp": 1705314645123,
  },
  "chunks": [
    {
      "id": "chunk-main",
      "name": "main-abc123.js",
      "size": 45230,
      "type": "static-entry", // 或 "dynamic-entry" 或 "common"
      "moduleIndices": [0, 1, 2],
      "entryModule": 0,
      "imports": [
        {
          "targetChunkIndex": 1,
          "type": "static", // 或 "dynamic"
        },
      ],
      "reachableModuleIndices": [0, 1, 2, 3, 4],
    },
  ],
  "modules": [
    {
      "id": "mod-0",
      "path": "src/main.js",
      "size": 3450,
      "importers": [1, 2],
    },
  ],
}

JSON 输出可以上传到社区可视化工具，例如 chunk-visualize，也可以通过自定义脚本进行处理，以便随时间跟踪 bundle 指标。

Markdown 格式

当设置了 format: 'md' 时，插件会输出结构化的 markdown 报告，而不是 JSON。该报告专为基于 LLM 的编码代理设计，因此你可以直接将其通过管道传入提示词中，用于审查和重构建议。

报告组织为以下几个部分：

部分	描述
快速摘要	总输出大小、输入模块数量、入口点数量，以及代码拆分（common）chunks 的数量。
按输出贡献排序的最大模块	按大小排序的所有模块，以及每个模块占总输出的百分比。
入口点分析	对每个入口：其输出文件名、bundle 大小、加载的 chunks，以及打包进去的模块。
依赖链	被多个文件导入的模块，有助于理解为什么某个模块最终会进入 bundle。
优化建议	带有严重级别的可执行建议（见下文）。
完整模块图	完整的逐模块依赖信息（imports、imported-by、size）。
用于搜索的原始数据	适合 grep 的行，使用 `[MODULE:]`、`[OUTPUT_BYTES:]`、`[IMPORT:]`、`[IMPORTED_BY:]`、`[ENTRY:]`、`[CHUNK:]` 标签。

优化建议

建议部分会识别出那些位于共享 common chunks中、但只从单个静态入口可达的模块。这些模块被不必要地共享了，可以通过在你的 output.codeSplitting 分组上启用 entriesAware: true，将它们更靠近入口点；这也是报告自身优化提示所推荐的修复方式。

每条建议都会根据 common chunk 中单入口可达模块大小所占比例标记一个严重级别：

[HIGH]：大于 50%
[MEDIUM]：介于 30% 和 50% 之间
[LOW]：小于 30%

将报告通过管道传入 LLM

由于该报告是纯 markdown，你可以直接把它提供给 AI 助手进行审查：

bash

# 在运行构建之后
cat dist/analyze-data.md | your-cli-coding-agent "review this bundle and suggest improvements"

示例

在 Rolldown 仓库的 examples/bundle-analyzer-demo 目录中可以找到一个可运行示例。它演示了一个多入口项目，在使用 format: 'md' 分析时会产生有趣的优化建议。

Bundle Analyzer 插件 ​

使用 ​

选项 ​

fileName ​

format ​

JSON 格式 ​

Markdown 格式 ​

优化建议 ​

将报告通过管道传入 LLM ​

示例 ​