作者：苏彦郊(木磊)
Android 项目一般使用 gradle 作为构建打包工具，gradle 简洁、动态的功能特性为人津津乐道，同样，构建执行速度缓慢的缺陷也一直为人诟病。
近年来，随着优酷功能特性日益丰富，优酷的代码规模也急剧增加，同时，庞大的代码规模也带来了构建耗时的不断增加。整包构建耗时一度高达35min，严重影响集成与迭代效率。因此构建速度优化势在必行。截止 2021年 11 月份，优酷构建耗时优化取得较为理想的优化结果(如下)，现将构建速度优化的实践方案记录成文。
| 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 |
方案与收益统计图：
优化思路
技术优化类项目一般采用照设定数据指标、技术优化、成果防腐化三个维度展开。套用技术优化类项拆解可知，我们需要完成如下三个子项目：
- 设定数据指标：即收集与选取核心优化的数据指标，体现成果价值。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果优化的数据支撑；
- 技术优化：通过影响构建速度的影响因素可知，包括软件与硬件两部分，所以构建速度优化可分为软件优化与硬件优化两大方向；
- 成果防腐化: 即维持技术优化指标不恶化，保障优化成果。
接下来，我将按照设定数据指标与结果防腐、技术优化——软件优化、技术优化——硬件优化三个部分展开。
优化方案
设定数据指标与结果防腐
优化类项目需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方案进行有效性判定。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、构建时间、构建成功率、构建任务耗时等多项指标，满足构建优化项目需要根据类型、任务频率、高耗时任务排查的需求。
完成相关数据能力建设后，通过构建关键数据指标——构建耗时与构建成功率的追踪和分析，进而得出构建耗时的主要影响因素为高耗时任务,构建成功率的主要影响因素为不合理的构建任务。因此，我们可以通过高耗时任务报警与不合理任务报警，快速发现并分析构建速度恶化情形，进而保障构建耗时优化成果。
软件优化
构建侧去atlas
Atlas是伴随着手机淘宝的不断发展，进而衍生出来的一个运行于android系统上的容器化框架，我们也叫动态组件化(Dynamic Bundle)框架。它主要提供了解耦化、组件化、动态性的支持。覆盖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。
依托于深度定制的产物结构与高度复杂、深度hook 的运行时框架，Atlas可以视为移动端 OSGI 实现方案与组件化方案。但随着优酷移动端架构调整与自研远程化方案落地，Atlas运行时框架逐渐丧失了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的复杂构建流程(如下图所示)也失去了存在意义。随即，优酷启动了构建侧Atlas 去除项目，目标是将Atlas构建插件去除、构建原生化、纯净化、精简化。通过产物原生化、构建任务清理、工具链升级等一系列动作，在完成了构建侧Atlas去除目标的同时，构建性能也有部分提升。
收益：debug 包构建耗时降低 3min左右。release 包构建耗时降低4min-5min。
gradle 升级和android gradle plugin 升级
gradle 团队一直在持续优化gradle 的构建速度等性能指标, 同时 google 团队也在持续优化 android gradle plugin 构建工具性能。为了进一步提升优酷android 端构建性能，决定对优酷android构建系统进行升级，将android gradle plugin 构建工具版本由3.0.1(2017年)提升至3.4.3(2019年)版本，将gradle构建工具由4.4(2017)至5.5 (2019年)版本。
对比升级前后构建耗时，可以发现构建工具升级后，性能提升主要源于三个方面：
- 随android gradle plugin 升级，aapt2、proguard 等构建工具也进行了升级，这部分工具升级后，构建性能有小幅提升；
- 更好任务排布与并行化机制：升级gradle 与agp 后,agp 3.4.3 版本进行了签名、压缩、对齐任务的整合优化；
- 配置按需加载与异步化策略：android gradle plugin 3.4.3 采用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，这样可以有效避免io 拥塞问题，避免cpu 忙等现象。
收益：debug 包构建耗时降低 2min左右 。release 包构建耗时降低4min左右。
dx 构建优化
升级到 android gradle plugin 3.4.2 版本后，agp 新增了三个个dx构建参数，经过测试可以显著提升dx处理class文件速度。经过测试 设置如下三个属性降低构建耗时。
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情形下，cpu 忙等情形。采用降低磁盘写入次数、增加缓存方式能够明显降低构建耗时。
收益：debug release 包构建耗时降低3min左右。
冗余任务整理
随着我们不断迭代、平台升级，一些 构建任务、构建功能等已经废弃，但由于构建系统的特殊性——无产物回滚能力，导致构建系统的任务一直处于单增状态。且由于构建系统高风险、低收益、逻辑功能复杂陈旧的特点，导致构建速度治理动力不足。
针对上述问题，通过构建逻辑梳理、构建配置项清理、 单任务调试等手段，逐步摸清构建每个构建任务的功能，并对postPackageDebug等30+ 无用任务进行清理、对transform管理、任务管理等核心功能进行简化。下表为构建冗余任务清理列表。
| 任务名 | 作用产出 | 是否保留 |
|---|---|---|
| postPackageDebug | apk后处理 | 可以废弃 |
| remoteSignAppDebug | 远程签名 | 可以废弃 |
| DexCountDebug | dex个数 | 可以废弃 |
| ChannelPackageDebug | 渠道包构建 | 可以废弃 |
| generateAppInfoDebug | appinfo生成 | 可以废弃 |
| uploadBuildFilesDebug | 文件上传 | 可以废弃 |
| buildPatchBaseApkDebug | 热修复构建 | 可以废弃 |
| .... |
收益：debug 包构建耗时降低 15s+ ，release 包构建耗时降低20s+。
任务pipeline化
gradle 采用任务情形进行构建任务排布，基于这一拓展特性可以对产物进行后置处理。例如对 apk 后置处理有渠道处理、arsc 处理、对齐、签名、分包处理、图片压缩等任务，每一个任务都需要apk进行反复的解压、压缩、拷贝操作，浪费cpu 、系统io，徒增构建耗时。
为了降低apk构建耗时、简化apk产物操作复杂，我们对现有任务进行重整与拓展、实现了一种低拷贝、一次解压、一次压缩的产物pipeline处理机制，下图为构建过程apk后处理机制流程图。
收益：debug 包耗时降低21s，release 包耗时降低11s。
构建模版优化
按照用途区分 android 有多种构建变种，debug版本、release版本、远程与非远程等。对于开发阶段来说，一些插件的优化功能如turbo dex 缩减、7zip 压缩完全无必要，可以直接禁止掉。
收益：debug 缩短1-2min 左右，release 包无变化。
缩减代码规模
构建耗时中 java 代码混淆耗时约占整体构建耗时的60%，同时混淆耗时与代码规模正相关。所以构建耗时与代码规模成正相关关系。
代码规模的膨胀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，包体积取得了较为优异的成果，代码腐化问题也得到了部分缓解。
如下图所示优酷android 端自2020下半年至今，可知 android 端 java 代码规模降低25%，构建速度贡献约为45s+。
收益：release 包构建耗时降低约为45s+。debug 包构建耗时约为5s-10s。
硬件优化
私有构建租户池
采用iostat、tsar 等linux 性能分析工具对优酷android 端构建过程分析(如下图)可知。整个构建流程cpu io-wait 现象严重，即构建过程中存在大量的io操作，由于构建机器io性能不足，导致构建耗时偏长， 侧面印证软件优化中降低io能够构建速度的有效性。
针对io瓶颈问题，主要有两种解决办法：采用buffered io 处理、提升 Io 性能：
- 首先，仅保留agp插件进行构建，发现并无构建速度明显提升。证明：自定义插件无io 优化空间；
- 其次，对android 构建流程分析，io 碎片化写入较少，所有采用buffered io 处理 io 瓶颈，优化空间不大；
- 最后，通过采用使用SSD 替换机械硬盘效果较好。物理机构建比较数据如下：
| 机器类型 | 非首次构建 (依赖缓存情形) 主要情形 | 首次构建（无依赖缓存情形） | 硬件情况 |
|---|---|---|---|
| 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 减少5min 左右，release 包减少10min。
总结
综上所述，为了维护构建速度优化的成果，我们可以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求，我们需要设置构建优化指标，建立合理的数据评测体系；
- 通过对构建模板拆分、冗余任务清理、gradle 升级和android gradle plugin 升级、合理设定构建相关参数——dx构建优化等软件优化手段，我们可以获得大部分构建速度优化成果；
- 硬件优化部分需要建立构建流程关键瓶颈的分析上，各应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完成部分。
- 混淆规则控制与清理：混淆任务执行速度与混淆规则数量存在正相关关系，不合理的混淆规则会导致混淆任务耗时增长；
- 工程腐化程度治理：无用代码规模是工程腐化程度的重要标志，同时无用代码规模是影响构建速度的重要因素。但是如何治理大型项目的工程腐化程度，是应用架构以及全体应用开发需要探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 的升级测试发现，优酷release 包构建有较为明显的构建速度提升。但由于部分google bug 导致r8 优化delay。
未来，优酷技术团队也将针对上述问题，持续优化构建耗时，欢迎大家随时与我们交流讨论。
【相关文档】
- linux 性能优化指南：https://www.processon.com/vie...
- r8 相关问题：https://issuetracker.google.c...
- Atlas：https://github.com/alibaba/atlas
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