作者：苏彦郊(木磊)
Android 我的项目个别应用 gradle 作为构建打包工具，gradle 简洁、动静的性能个性为人津津有味，同样，构建执行速度迟缓的缺点也始终为人诟病。
近年来，随着优酷性能个性日益丰盛，优酷的代码规模也急剧减少，同时，宏大的代码规模也带来了构建耗时的一直减少。整包构建耗时一度高达35min，重大影响集成与迭代效率。因而构建速度优化势在必行。截止 2021年 11 月份，优酷构建耗时优化获得较为理想的优化后果(如下)，现将构建速度优化的实际计划记录成文。
| android构建类型 | 2020年 | 2021 |
|---|---|---|
| android debug 包构建耗时 | 12min | 2.5min |
| android release 包构建耗时 | 35 min | 12min |
计划与收益统计图：
优化思路
技术优化类我的项目个别采纳照设定数据指标、技术优化、成绩防腐化三个维度开展。套用技术优化类项拆解可知，咱们须要实现如下三个子项目：
- 设定数据指标：即收集与选取外围优化的数据指标，体现成绩价值。本文选取构建耗时、构建失败率、小时维度构建次数等指标作为成绩优化的数据撑持；
- 技术优化：通过影响构建速度的影响因素可知，包含软件与硬件两局部，所以构建速度优化可分为软件优化与硬件优化两大方向；
- 成绩防腐化: 即维持技术优化指标不好转，保障优化成绩。
接下来，我将依照设定数据指标与后果防腐、技术优化——软件优化、技术优化——硬件优化三个局部开展。
优化计划
设定数据指标与后果防腐
优化类我的项目须要建立健全相应的数据指标体系，借由数据评判体积优化项与优化计划进行有效性断定。进行构建优化前，笔者基于阿里巴巴Aone FaaS（ Severless 服务）平台搭建了数据评判与监控大盘。该大盘有构建类型、构建工夫、构建成功率、构建工作耗时等多项指标，满足构建优化我的项目须要依据类型、工作频率、高耗时工作排查的需要。
实现相干数据能力建设后，通过构建要害数据指标——构建耗时与构建成功率的追踪和剖析，进而得出构建耗时的次要影响因素为高耗时工作,构建成功率的次要影响因素为不合理的构建工作。因而，咱们能够通过高耗时工作报警与不合理工作报警，疾速发现并剖析构建速度好转情景，进而保障构建耗时优化成绩。
软件优化
构建侧去atlas
Atlas是随同着手机淘宝的一直倒退，进而衍生进去的一个运行于android零碎上的容器化框架，咱们也叫动静组件化(Dynamic Bundle)框架。它次要提供理解耦化、组件化、动态性的反对。笼罩了工程师的工程编码期、Apk运行期以及后续运维期的各种问题。
依靠于深度定制的产物构造与高度简单、深度hook 的运行时框架，Atlas能够视为挪动端 OSGI 实现计划与组件化计划。但随着优酷挪动端架构调整与自研近程化计划落地，Atlas运行时框架逐步丢失了OSGI框架作用，遂在运行期去除Atals 框架。
当运行期将Atlas依赖去除后，Atlas的简单构建流程(如下图所示)也失去了存在意义。随即，优酷启动了构建侧Atlas 去除我的项目，指标是将Atlas构建插件去除、构建原生化、污浊化、精简化。通过产物原生化、构建工作清理、工具链降级等一系列动作，在实现了构建侧Atlas去除指标的同时，构建性能也有局部晋升。
收益：debug 包构建耗时升高 3min左右。release 包构建耗时升高4min-5min。
gradle 降级和android gradle plugin 降级
gradle 团队始终在继续优化gradle 的构建速度等性能指标, 同时 google 团队也在继续优化 android gradle plugin 构建工具性能。为了进一步晋升优酷android 端构建性能，决定对优酷android构建零碎进行降级，将android gradle plugin 构建工具版本由3.0.1(2017年)晋升至3.4.3(2019年)版本，将gradle构建工具由4.4(2017)至5.5 (2019年)版本。
比照降级前后构建耗时，能够发现构建工具降级后，性能晋升次要源于三个方面：
- 随android gradle plugin 降级，aapt2、proguard 等构建工具也进行了降级，这部分工具降级后，构建性能有小幅晋升；
- 更好工作排布与并行化机制：降级gradle 与agp 后,agp 3.4.3 版本进行了签名、压缩、对齐工作的整合优化；
- 配置按需加载与异步化策略：android gradle plugin 3.4.3 采纳资源的异步加载策略，即configuaration 阶段仅做依赖拉取工作，不再进行产物的解压、过滤、合并工作，这样能够无效防止io 拥塞问题，防止cpu 忙等景象。
收益：debug 包构建耗时升高 2min左右 。release 包构建耗时升高4min左右。
dx 构建优化
降级到 android gradle plugin 3.4.2 版本后，agp 新增了三个个dx构建参数，通过测试能够显著晋升dx解决class文件速度。通过测试 设置如下三个属性升高构建耗时。
android.dexingNumberOfBuckets=16 android.dexingWriteBuffer.size=256 android.dexingReadBuffer.size=256仔细阅读agp源码可知，这几个参数构建构建内存中dx 缓存大小、dex 读取写入片大小。默认dexingNumberOfBuckets 为cpu个数的一半、读取写入大小为1KB。这样就造成高io情景下，cpu 忙等情景。采纳升高磁盘写入次数、减少缓存形式可能明显降低构建耗时。
收益：debug release 包构建耗时升高3min左右。
冗余工作整顿
随着咱们一直迭代、平台降级，一些 构建工作、构建性能等曾经废除，但因为构建零碎的特殊性——无产物回滚能力，导致构建零碎的工作始终处于单增状态。且因为构建零碎高风险、低收益、逻辑性能简单古老的特点，导致构建速度治理能源有余。
针对上述问题，通过构建逻辑梳理、构建配置项清理、 单任务调试等伎俩，逐渐摸清构建每个构建工作的性能，并对postPackageDebug等30+ 无用工作进行清理、对transform治理、工作治理等外围性能进行简化。下表为构建冗余工作清理列表。
| 工作名 | 作用产出 | 是否保留 |
|---|---|---|
| postPackageDebug | apk后处理 | 能够废除 |
| remoteSignAppDebug | 近程签名 | 能够废除 |
| DexCountDebug | dex个数 | 能够废除 |
| ChannelPackageDebug | 渠道包构建 | 能够废除 |
| generateAppInfoDebug | appinfo生成 | 能够废除 |
| uploadBuildFilesDebug | 文件上传 | 能够废除 |
| buildPatchBaseApkDebug | 热修复构建 | 能够废除 |
| .... |
收益：debug 包构建耗时升高 15s+ ，release 包构建耗时升高20s+。
工作pipeline化
gradle 采纳工作情景进行构建工作排布，基于这一拓展个性能够对产物进行后置解决。例如对 apk 后置解决有渠道解决、arsc 解决、对齐、签名、分包解决、图片压缩等工作，每一个工作都须要apk进行重复的解压、压缩、拷贝操作，节约cpu 、零碎io，徒增构建耗时。
为了升高apk构建耗时、简化apk产物操作简单，咱们对现有工作进行重整与拓展、实现了一种低拷贝、一次解压、一次压缩的产物pipeline解决机制，下图为构建过程apk后处理机制流程图。
收益：debug 包耗时升高21s，release 包耗时升高11s。
构建模版优化
依照用处辨别 android 有多种构建变种，debug版本、release版本、近程与非近程等。对于开发阶段来说，一些插件的优化性能如turbo dex 缩减、7zip 压缩齐全无必要，能够间接禁止掉。
收益：debug 缩短1-2min 左右，release 包无变动。
缩减代码规模
构建耗时中 java 代码混同耗时约占整体构建耗时的60%，同时混同耗时与代码规模正相干。所以构建耗时与代码规模成正相干关系。
代码规模的收缩一部分来源于业务扩张，一部分来源于冗余代码的工程腐化。自2020年下半年至 2021年上半年期间，优酷进行了常态化的包体积治理，包体积获得了较为优异的成绩，代码腐化问题也失去了局部缓解。
如下图所示优酷android 端自2020下半年至今，可知 android 端 java 代码规模升高25%，构建速度奉献约为45s+。
收益：release 包构建耗时升高约为45s+。debug 包构建耗时约为5s-10s。
硬件优化
公有构建租户池
采纳iostat、tsar 等linux 性能剖析工具对优酷android 端构建过程剖析(如下图)可知。整个构建流程cpu io-wait 景象重大，即构建过程中存在大量的io操作，因为构建机器io性能有余，导致构建耗时偏长， 侧面印证软件优化中升高io可能构建速度的有效性。
针对io瓶颈问题，次要有两种解决办法：采纳buffered io 解决、晋升 Io 性能：
- 首先，仅保留agp插件进行构建，发现并无构建速度显著晋升。证实：自定义插件无io 优化空间；
- 其次，对android 构建流程剖析，io 碎片化写入较少，所有采纳buffered io 解决 io 瓶颈，优化空间不大；
- 最初，通过采纳应用SSD 替换机械硬盘成果较好。物理机构建比拟数据如下：
| 机器类型 | 非首次构建 (依赖缓存情景) 次要情景 | 首次构建（无依赖缓存情景） | 硬件状况 |
|---|---|---|---|
| 组一（台式机） | 12min57s | 21 min | SSD Ex900 521G / 写入峰值约900Mb/s / intel 2.9Ghz 16线程 /16G内存 |
| 组二（Dell R740 刀片服务器） | 25min | 40min | 机械硬盘 /写入峰值约254Mb/s / 骁龙 2.1Ghz 24线程/ 48G内存 |
| 组三（Dell WorkStation） | 19min58s | 27min | SSD EX900 521G / 写入峰值约900Mb/s /骁龙 2.2Ghz 20线程 /32G内存 |
| 组四（台式机） | 10min10s | 23min | SSD 512G / 写入峰值约1G/s AMD 3.5Ghz 24线程 32G内存 |
| 组五（devops集群） | 23min | 40min | 多为机械硬盘，视调度具体机器而定 |
收益：debug 缩小5min 左右，release 包缩小10min。
总结
综上所述，为了保护构建速度优化的成绩，咱们能够进行如下方面的工作：
- 为了满足数据指标设定与构建优化防腐的需要，咱们须要设置构建优化指标，建设正当的数据评测体系；
- 通过对构建模板拆分、冗余工作清理、gradle 降级和android gradle plugin 降级、正当设定构建相干参数——dx构建优化等软件优化伎俩，咱们能够取得大部分构建速度优化成绩；
- 硬件优化局部须要建设构建流程要害瓶颈的剖析上，各利用构建瓶颈可能不同。
受限于技术手段与稳定性问题, 构建速度优化还有如下未实现局部。
- 混同规定管制与清理：混同工作执行速度与混同规定数量存在正相干关系，不合理的混同规定会导致混同工作耗时增长；
- 工程腐化水平治理：无用代码规模是工程腐化水平的重要标记，同时无用代码规模是影响构建速度的重要因素。然而如何治理大型项目的工程腐化水平，是利用架构以及整体利用开发须要摸索的下一个重要课题；
- r8构建优化：通过对android dex 构建工具链——r8 的降级测试发现，优酷release 包构建有较为显著的构建速度晋升。但因为局部google bug 导致r8 优化delay。
将来，优酷技术团队也将针对上述问题，继续优化构建耗时，欢送大家随时与咱们交换探讨。
【相干文档】
- linux 性能优化指南：https://www.processon.com/vie...
- r8 相干问题：https://issuetracker.google.c...
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