作为一名 Android 工程师，我们每天都会经历无数次编译。对于小项目来说，半分钟或者1，2分钟即可编译完成，而对于大型项目来说，每次编译可能需要花去一杯咖啡的时间。可能我讲具体的数字你会更有体会，当时我在微信团队时，全量编译 Debug 包需要 5 分钟，而编译 Release 包更是要超过 15 分钟。
如果每次编译可以减少 1 分钟，对微信整个 Android 团队来说就可以节约 1200 分钟(团队 40 人 × 每天编译 30 次 × 1 分钟)。所以说优化编译速度，对于提升整个团队的开发效率是非常重要的。
那应该怎么样优化编译速度呢?微信、Google、Facebook 等国内外大厂都做了哪些努力呢?除了编译速度之外，关于编译你还需要了解哪些知识呢?
编译
虽然我们每天都在编译，那到底什么是编译呢?
你可以把编译简单理解为，将高级语言转化为机器或者虚拟机所能识别的低级语言的过程。对于 Android 来说，这个过程就是把 Java 或者 Kotlin 转变为 Android 虚拟机能够运行的Dalvik 字节码的过程。
编译的整个过程会涉及词法分析、语法分析 、语义检查和代码优化等步骤。对于底层编译原理感兴趣的同学，你可以挑战一下编译原理的三大经典巨作：龙书、虎书、鲸鱼书。
但今天我们的重点不是底层的编译原理，而是希望一起讨论 Android 编译需要解决的问题是什么，目前又遇到了哪些挑战，以及国内外大厂又给出了什么样的解决方案。
Android 编译的基础知识
无论是微信的编译优化，还是 Tinker 项目，都涉及比较多的编译相关知识，因此我在 Android 编译方面研究颇多，经验也比较丰富。Android 的编译构建流程主要包括代码、资源以及 Native Library 三部分，整个流程可以参考官方文档的构建流程图。
Gradle是 Android 官方的编译工具，它也是 GitHub 上的一个开源项目。从 Gradle 的更新日志可以看到，当前这个项目还更新得非常频繁，基本上每一两个月都会有新的版本。对于 Gradle，我感觉最痛苦的还是 Gradle Plugin 的编写，主要是因为 Gradle 在这方面没有完善的文档，因此一般都只能靠看源码或者断点调试的方法。最近我所在的公司就准备用Gradle搞一个渠道打包工具，对于项目的打包和构建过程，也是深有体会。
但是编译实在太重要了，每个公司的情况又各不相同，必须强行造一套自己的“轮子”。已经开源的项目有 Facebook 的Buck以及 Google 的Bazel。
为什么要自己“造轮子”呢?主要有下面几个原因：
- 统一编译工具。Facebook、Google 都有专门的团队负责编译工作，他们希望内部的所有项目都使用同一套构建工具，这里包括 Android、Java、iOS、Go、C++ 等。编译工具的统一优化，所有项目都会受益;
- 代码组织管理架构。Facebook 和 Google 的代码管理有一个非常特别的地方，就是整个公司的所有项目都放到同一个仓库里面。因此整个仓库非常庞大，所以他们也不会使用 Git。目前 Google 使用的是Piper，Facebook 是基于HG修改的，也是一种基于分布式的文件系统;
- 极致的性能追求。Buck 和 Bazel 的性能的确比 Gradle 更好，内部包含它们的各种编译优化。但是它们或多或少都有一些定制的味道，例如对 Maven、JCenter 这样的外部依赖支持的也不是太好。
“程序员最痛恨写文档，还有别人不写文档”，所以它们的文档也是比较少的，如果想做二次定制开发会感到很痛苦。如果你想把编译工具切换到 Buck 和 Bazel，需要下很大的决心，而且还需要考虑和其他上下游项目的协作。当然即使我们不去直接使用，它们内部的优化思路也非常值得我们学习和参考。
Gradle、Buck、Bazel 都是以更快的编译速度、更强大的代码优化为目标，我们下面一起来看看它们做了哪些努力。
编译速度
回想一下我们的 Android 开发生涯，在编译这件事情上面究竟浪费了多少时间和生命。正如前面我所说，编译速度对团队效率非常重要。
关于编译速度，我们最关心的可能还是编译 Debug 包的速度，尤其是增量编译(incremental build)的速度，我们希望可以做到更加快速的调试。正如下图所示，我们每次代码验证都要经过编译和安装两个步骤。
此处，我们从编译时间和安装时间两个纬度来看Android的编译速度。
- 编译时间。把 Java 或者 Kotlin 代码编译为“.class“文件，然后通过 dx 编译为 Dex 文件。对于增量编译，我们希望编译尽可能少的代码和资源，最理想情况是只编译变化的部分。但是由于代码之间的依赖，大部分情况这并不可行。这个时候我们只能退而求其次，希望编译更少的模块。Android Plugin 3.0及以后的版本使用 Implementation 代替 Compile，正是为了优化依赖关系;
- 安装时间。我们要先经过签名校验，校验成功后会有一大堆的文件拷贝工作，例如 APK 文件、Library 文件、Dex 文件等。之后我们还需要编译 Odex 文件，这个过程特别是在 Android 5.0 和 6.0 会非常耗时。对于增量编译，最好的优化是直接应用新的代码，无需重新安装新的 APK。
对于增量编译，我先来讲讲 Gradle 的官方方案Instant Run。在 Android Plugin 2.3 之前，它使用的 Multidex 实现。在 Android Plugin 2.3 之后，它使用 Android 5.0 新增的 Split APK 机制。
如下图所示，资源和 Manifest 都放在 Base APK 中， 在 Base APK 中代码只有 Instant Run 框架，应用的本身的代码都在 Split APK 中。
Instant Run 有三种模式，如果是热交换和温交换，我们都无需重新安装新的 Split APK，它们的区别在于是否重启 Activity。对于冷交换，我们需要通过adb install-multiple -r -t重新安装改变的 Split APK，应用也需要重启。
虽然无论哪一种模式，我们都不需要重新安装 Base APK。这让 Instant Run 看起来是不是很不错，但是在大型项目里面，它的性能依然非常糟糕，主要原因是：
- 多进程问题。“The app was restarted since it uses multiple processes”，如果应用存在多进程，热交换和温交换都不能生效。因为大部分应用都会存在多进程的情况，Instant Run 的速度也就大打折扣。
- Split APK 安装问题。虽然 Split APK 的安装不会生成 Odex 文件，但是这里依然会有签名校验和文件拷贝(APK 安装的乒乓机制)。这个时间需要几秒到几十秒，是不能接受的。
- Javac 问题。在 Gradle 4.6 之前，如果项目中运用了 Annotation Processor。那不好意思，本次修改以及它依赖的模块都需要全量 javac，而这个过程是非常慢的，可能会需要几十秒。这个问题直到Gradle 4.7才解决，关于这个问题原因的讨论你可以参考这个Issue。
你还可以看看这一个 Issue：“full rebuild if a class contains a constant”，假设修改的类中包含一个“public static final”的变量，那同样也不好意思，本次修改以及它依赖的模块都需要全量 javac。这是为什么呢?因为常量池是会直接把值编译到其他类中，Gradle 并不知道有哪些类可能使用了这个常量。
询问 Gradle 的工作人员，他们出给的解决方案是下面这个：
- // 原来的常量定义:
- public static final int MAGIC = 23
- // 将常量定义替换成方法:
- public static int magic() {
- return 23;
- }
对于大型项目来说，这肯定是不可行的。正如我在 Issue 中所写的一样，无论我们是不是真正改到这个常量，Gradle 都会无脑的全量 javac，这样肯定是不对的。事实上，我们可以通过比对这次代码修改，看看是否有真正改变某一个常量的值。
但是可能用过阿里的Freeline或者蘑菇街的极速编译的同学会有疑问，它们的方案为什么不会遇到 Annotation 和常量的问题?
事实上，它们的方案在大部分情况比 Instant Run 更快，那是因为牺牲了正确性。也就是说它们为了追求更快的速度，直接忽略了 Annotation 和常量改变可能带来错误的编译产物。Instant Run 作为官方方案，它优先保证的是 100% 的正确性。
当然 Google 的人也发现了 Instant Run 的种种问题，在 Android Studio 3.5 之后，对于 Android 8.0 以后的设备将会使用新的方案“Apply Changes”代替 Instant Run。目前我还没找到关于这套方案更多的资料，不过我认为应该是抛弃了 Split APK 机制。
一直以来，我心目中都有一套理想的编译方案，这套方案安装的 Base APK 依然只是一个壳 APK，真正的业务代码放到 Assets 的 ClassesN.dex 中，它的架构图如下。
- 无需安装。依然使用类似 Tinker 热修复的方法，每次只把修改以及依赖的类插入到 pathclassloader 的最前方就可以，不熟悉的同学可以参考《微信 Android 热补丁实践演进之路》中的 Qzone 方案;
- Oatmeal。为了解决首次运行时 Assets 中 ClassesN.dex 的 Odex 耗时问题，我们可以使用“安装包优化“中讲过的 ReDex 中的黑科技：Oatmeal。它可以在 100 毫秒以内生成一个完全解释执行的 Odex 文件;
- 关闭JIT。我们通过在 AndroidManifest 中添加android:vmSafeMode=“true”来关闭虚拟机的 JIT 优化，这样也就不会出现 Tinker 在Android N 混合编译遇到的问题。
对于编译速度的优化，我还有几个建议：
更换编译机器。对于实力雄厚的公司，直接更换 Mac 或者其他更给力的设备作为编译机，这种方式是最简单的;
Build Cache。可以将大部分不常改变的项目拆离出去，并使用远端 Cache模式保留编译后的缓存;
升级 Gradle 和 SDK Build Tools。我们应该及时去升级最新的编译工具链，享受 Google 的最新优化成果;
使用 Buck。无论是 Buck 的 exopackage，还是代码的增量编译，Buck 都更加高效。但我前面也说过，一个大型项目如果要切换到 Buck，其实顾虑还是比较多的。在 2014 年初微信就接入了 Buck，但是因为跟其他项目协作的问题，导致在 2015 年切换回 Gradle 方案。
相比之下，可能目前最热的 Flutter 中Hot Reload秒级编译功能会更有吸引力。
当然最近几个 Android Studio 版本，Google 也做了大量的其他优化，例如使用AAPT2替代了 AAPT 来编译 Android 资源。AAPT2 实现了资源的增量编译，它将资源的编译拆分成 Compile 和 Link 两个步骤。前者资源文件以二进制形式编译 Flat 格式，后者合并所有的文件再打包。
除了 AAPT2，Google 还引入了 d8 和 R8，下面分别是 Google 提供的一些测试数据，如下图。
那什么是 d8 和 R8 呢?除了编译速度的优化，它们还有哪些其他的作用?可以参考下面的介绍：Android D8 和 R8
代码优化
对于 Debug 包编译，我们更关心速度。但是对于 Release 包来说，代码的优化更加重要，因为我们会更加在意应用的性能。
下面我就分别讲讲 ProGuard、d8、R8 和 ReDex 这四种我们可能会用到的代码优化工具。
ProGuard
在微信 Release 包 12 分钟的编译过程里，单独 ProGuard 就需要花费 8 分钟。尽管 ProGuard 真的很慢，但是基本每个项目都会使用到它。加入了 ProGuard 之后，应用的构建过程流程如下：
ProGuard 主要有混淆、裁剪、优化这三大功能，它的整个处理流程如下：
其中优化包括内联、修饰符、合并类和方法等 30 多种，具体介绍与使用方法你可以参考官方文档。
D8
Android Studio 3.0 推出了d8，并在 3.1 正式成为默认工具。它的作用是将“.class”文件编译为 Dex 文件，取代之前的 dx 工具。
d8 除了更快的编译速度之外，还有一个优化是减少生成的 Dex 大小。根据 Google 的测试结果，大约会有 3%～5% 的优化。
R8
R8 在 Android Studio 3.1 中引入，它的志向更加高远，它的目标是取代 ProGuard 和 d8。我们可以直接使用 R8 把“.class”文件变成 Dex。
同时，R8 还支持 ProGuard 中混淆、裁剪、优化这三大功能。由于目前 R8 依然处于实验阶段，网上的介绍资料并不多，你可以参考下面这些资料：
ProGuard 和 R8 对比：
ProGuard and R8: a comparison of optimizers。
Jake Wharton 大神的博客最近有很多 R8 相关的文章：https://jakewharton.com/blog/。
R8 的最终目的跟 d8 一样，一个是加快编译速度，一个是更强大的代码优化。
ReDex
如果说 R8 是未来想取代的 ProGuard 的工具，那 Facebook 的内部使用的ReDex其实已经做到了。Facebook 内部的很多项目都已经全部切换到 ReDex，不再使用 ProGuard 了。跟 ProGuard 不同的是，它直接输入的对象是 Dex，而不是“.class”文件，也就是它是直接针对最终产物的优化，所见即所得。
在前面的文章中，我已经不止一次提到 ReDex 这个项目，因为它里面的功能实在是太强大了，具体可以参考专栏前面的文章《包体积优化(上)：如何减少安装包大小?》。
- Interdex：类重排和文件重排、Dex 分包优化;
- Oatmeal：直接生成的 Odex 文件;
- StripDebugInfo：去除 Dex 中的 Debug 信息。
此外，ReDex 中例如Type Erasure和去除代码中的Aceess 方法也是非常不错的功能，它们无论对包体积还是应用的运行速度都有帮助，因此我也鼓励你去研究和实践一下它们的用法和效果。
但是 ReDex 的文档也是万年不更新的，而且里面掺杂了一些 Facebook 内部定制的逻辑，所以它用起来的确非常不方便。目前我主要还是直接研究它的源码，参考它的原理，然后再直接单独实现。
事实上，Buck 里面其实也还有很多好用的东西，但是文档里面依然什么都没有提到，所以还是需要“read the source code”。
Library Merge 和 Relinker
- 多语言拆分
- 分包支持
- ReDex 支持
持续交付
Gradle、Buck、Bazel 它们代表的都是狭义上的编译，我认为广义的编译应该包括打包构建、Code Review、代码工程管理、代码扫描等流程，也就是业界最近经常提起的持续集成。
目前最常用的持续集成工具有 Jenkins、GitLab CI、Travis CI 等，GitHub 也有提供自己的持续集成服务。每个大公司都有自己的持续集成方案，例如腾讯的 RDM、阿里的摩天轮、大众点评的MCI等。
下面我来简单讲一下我对持续集成的一些经验和看法：
- 自定义代码检查。每个公司都会有自己的编码规范，代码检查的目的在于防止不符合规范的代码提交到远程仓库中。比如微信就定义了一套代码规范，并且写了专门的插件来检测。例如日志规范、不能直接使用 new Thread、new Handler 等，而且违反者将会得到一定的惩罚。自定义代码检测可以通过完全自己实现或者扩展 Findbugs 插件，例如美团它们就利用 Findbugs 实现了Android 漏洞扫描工具 Code Arbiter;
- 第三方代码检查。业界比较常用的代码扫描工具有收费的 Coverity，以及 Facebook 开源的Infer，例如空指针、多线程问题、资源泄漏等很多问题都可以扫描出来。除了增加检测流程，我最大的体会是需要同时增加人员的培训。我遇到很多开发者为了解决扫描出来的问题，空指针就直接判空、多线程就直接加锁，最后可能会造成更加严重的问题;
- Code Review。关于 Code Review，集成 GitLab、Phabricator 或者 Gerrit 都是不错的选择。我们一定要重视 Code Review，这也是给其他人展示我们“伟大”代码的机会。而且我们自己应该是第一个 Code Reviewer，在给别人 Review 之前，自己先以第三者的角度审视一次代码。这样先通过自己这一关的考验，既尊重了别人的时间，也可以为自己树立良好的技术品牌。
持续集成涉及的流程有很多，你需要结合自己团队的现状。如果只是一味地去增加流程，有时候可能适得其反。
总结
在 Android 8.0，Google 引入了Dexlayout库实现类和方法的重排，Facebook 的 Buck 也第一时间引入了 AAPT2。ReDex、d8、R8 其实都是相辅相成，可以看到 Google 也在摄取社区的知识，但同时我们也会从 Google 的新技术发展里寻求思路。
我在写今天的内容时还有另外一个体会，Google 为了解决 Android 编译速度的问题，花了大量的力气结果却不尽如人意。我想说如果我们敢于跳出系统的制约，可能才会彻底解决这个问题，正如在 Flutter 上面就可以完美实现秒级编译。其实做人、做事也是如此，我们经常会陷入局部最优解的困局，或者走进“思维怪圈”，这时如果能跳出路径依赖，从更高的维度重新思考、审视全局，得到的体会可能会完全不一样。
