Edge Computing with Cloudflare Workers & Deno · レッスン

バンドルサイズとコードの最適化

WorkerのバンドルサイズとCPU使用量を削減し、エッジコードの読み込みを高速化して制限内で実行できるようにします。

「バンドルサイズとコードの最適化」はCoddyKit上の無料Edge Computing with Cloudflare Workers & Denoレッスンです。これはレッスン4/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはEdge Computing with Cloudflare Workers & Deno学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Edge Computing with Cloudflare Workers & Denoコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Why Bundle Size Matters

Workers have a script size limit (1 MB compressed on the free plan, more on paid).

Smaller bundles mean:

Faster parse and startup
Lower memory footprint
Reduced cold-start impact

Optimizing your code is a direct performance win at the edge.

Measure Before Optimizing

Wrangler reports your bundle size on every build. Always measure first.

wrangler deploy --dry-run
# Total Upload: 142.18 KiB / gzip: 38.94 KiB

Tree Shaking

Use ES module import/export so the bundler can tree-shake unused code.

Import only what you need, never the whole library when a single function will do.

// Good: only pulls debounce
import debounce from 'lodash-es/debounce';

// Bad: pulls all of lodash
import _ from 'lodash';

Prefer Lightweight Dependencies

Heavy npm packages bloat bundles fast. Prefer small, edge-friendly libraries.

Use the platform URL, crypto.subtle, and fetch instead of polyfills
Swap moment.js for a tiny date helper
Audit with a bundle analyzer

Use Web Standard APIs

Workers and Deno expose many Web Platform APIs natively, so you avoid bundling polyfills.

// Native crypto, no dependency needed
const hash = await crypto.subtle.digest(
  'SHA-256',
  new TextEncoder().encode('hello')
);

Minification

Wrangler minifies production builds by default, but confirm it is enabled.

[build]
minify = true

Reduce CPU Time

Workers bill and limit by CPU time, not wall-clock. Optimize hot paths:

Avoid synchronous loops over huge arrays
Cache computed results in KV or memory
Stream large responses instead of buffering

Stream Instead of Buffer

Streaming sends data as it is produced, keeping memory low and CPU steady.

const { readable, writable } = new TransformStream();
response.body.pipeTo(writable);
return new Response(readable, response);

Lazy-Load Rarely Used Code

Dynamic import() can defer loading code paths that are not always needed, keeping the initial module lean.

if (needsHeavyFeature) {
  const { process } = await import('./heavy.js');
  process();
}

Analyze Your Bundle

Use an analyzer to see which dependencies dominate. esbuild (which Wrangler uses) can emit a metafile.

esbuild src/index.ts --bundle --metafile=meta.json
# upload meta.json to esbuild.github.io/analyze

Best Practices Summary

To keep edge code fast and small:

Measure bundle size on every deploy
Tree-shake and import narrowly
Prefer native Web APIs over polyfills
Minify, stream, and lazy-load
Cut CPU time in hot paths

Quick Check

Which technique most directly lets the bundler remove unused library code?

Recap

You optimized both size and speed:

Measure first, then tree-shake and minify
Use native Web APIs and lightweight deps
Stream and lazy-load to cut memory and CPU
Analyze the bundle to find offenders

Lean Workers start faster and cost less, every kilobyte counts at the edge.

よくある質問

「バンドルサイズとコードの最適化」レッスンは無料ですか？

はい。「バンドルサイズとコードの最適化」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Edge Computing with Cloudflare Workers & Denoコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Edge Computing with Cloudflare Workers & Denoコースには全4レッスンが含まれています。

「バンドルサイズとコードの最適化」で何を学びますか？

WorkerのバンドルサイズとCPU使用量を削減し、エッジコードの読み込みを高速化して制限内で実行できるようにします。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでEdge Computing with Cloudflare Workers & Denoを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Edge Computing with Cloudflare Workers & Denoを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのEdge Computing with Cloudflare Workers & Denoは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン4/4です。

「バンドルサイズとコードの最適化」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このEdge Computing with Cloudflare Workers & Denoレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのEdge Computing with Cloudflare Workers & Denoレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

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