2022年编译加速的8个实用技巧

作者：程序员江同学
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前言

关于 Android 编译加速的文章相信大家都看过不少，但常常要么是好几年前写的，目前看来有些过时；要么介绍了一大堆配置，最后一实践发现并没有多大效果；要么就是大厂黑科技，但是没有开源。

今天我们就一起来看看，在2022年AGP7.0时代，除了传统的开启build-cache，打开并行编译，调整Gradle堆内存大小等常用手段之外，还有哪些可以落地的编译加速实用技巧

使用最新版本编译工具链

既然是2022年编译加速的实用技巧，首先就是要求编译工具链的版本比较新，后面介绍的技巧大部分也是新引入的特性

几乎每次更新时，Android 编译工具链都会得到一定性能上的优化或者是引入新的功能，因此我们应该及时跟进Gradle，Android Gradle Plugin和Kotlin Gradle Plugin等工具的更新，才能及时获得到相应的性能提升

Transform迁移到AsmClassVisitorFactory

Transform API是AGP1.5就引入的特性，主要用于在Android构建过程中，在Class转Dex的过程中修改Class字节码。利用Transform API，我们可以拿到所有参与构建的Class文件，然后可以借助ASM 等字节码编辑工具进行修改，插入自定义逻辑。

国内很多团队都或多或少的用AGP的Transform API来搞点儿黑科技，比如无痕埋点，耗时统计，方法替换等。但是在AGP7.0中Transform已经被标记为废弃了，并且将在AGP8.0中移除

在AGP7.0之后，可以使用AsmClassVisitorFactory来做插桩，根据官方的说法，AsmClassVisitoFactory会带来约18%的性能提升，同时可以减少约5倍代码

AsmClassVisitorFactory之所以比Transform在性能上有优势，主要在于节省了IO的时间。

如上图所示，多个Transform相互独立，都需要通过IO读取输入，修改字节码后将结果通过IO输出，供下一个Transform使用，如果每个Transform操作IO耗时+10s的话，各个Transform叠在一起，编译耗时就会呈线性增长

而使用AsmClassVisitorFactory则不需要我们手动进行IO操作，这是因为AsmInstrumentationManager中已经做了统一处理，只需要进行一次IO操作，然后交给ClassVisitor列表处理，完成后统一输出

通过这种方式，可以有效地减少IO操作，减少耗时。其实国内之前滴滴开源的Booster与字节开源的Bytex，都是通过这种思路来优化Transform性能的，现在官方终于跟进了

总得来说，AsmClassVisitorFactory在性能上与易用性上都有一定的提升，具体用法可参见：Transform 被废弃，ASM 如何适配?

KAPT 迁移到 KSP

注解处理器是Android开发中一种常用的技术，很多常用的框架比如ButterKnife，ARouter，Glide中都使用到了注解处理器相关技术

但是如果项目比较大的话，会很容易发现KAPT是拖慢编译速度的常见原因，这也是谷歌推出KSP取代KAPT的原因

从上面这张图其实就可以看出KAPT慢的原因了，KAPT 通过与 Java 注解处理基础架构相结合，让大部分Java语言注解处理器能够在Kotlin中开箱即用。

为此，KAPT 首先需要将 Kotlin 代码编译成 JavaStubs，这些JavaStubs中保留了Java注释处理器关注的信息。

这意味着编译器必须多次解析程序中的所有符号 (一次生成JavaStubs，另一次完成实际编译)，但是生成JavaStubs的过程是非常耗时的，往往生成Java Stubs的时间比APT真正处理注解的时间要长

而KSP不需要生成JavaStubs，而是作为Kotlin编译器插件运行。它可以直接处理Kotlin符号，而不需要依赖Java注解处理基础架构。

因为KSP相比KAPT少了生成JavaStubs的过程，因此通常可以得到100%以上的速度提升。关于KSP的具体使用方法可参见：使用 Kotlin Symbol Processing 1.0 缩短 Kotlin 构建时间

迁移方案

目前KSP已经发布了稳定版了，像Room，Moshi等库也已经做了适配，对于这些已经适配了的库，我们可以直接迁移。

但还是有一些常用的库比如Glide，ARouter还没有做适配，这些库是我们移除KAPT最大的障碍。

下面给出一些还不支持KSP的库的过渡迁移方法

1. KAPT一般就是用来生成代码，像Glide这种生成的代码比较稳定的库(通常只有几个@GlideModule)，可以直接把生成的代码从build目录拷贝到项目中来，然后移除KAPT，后续如果有新的@GlideModule再更新下生成的文件（当然这样可能不太方便，只是一种过渡的方式，等待Glide官方更新）
2. 对于ARouter这种生成代码不断增加的库(不断有新的@ARouter注解)，上面的方式就不太适用了。考虑到ARoutr已经很久没有更新了，可以考虑迁移到一个不使用KAPT的新的路由库

开启Configuration Cache

我们知道，Gradle 的生命周期可以分为大的三个部分：初始化阶段（Initialization Phase)，配置阶段（Configuration Phase），执行阶段（Execution Phase），如下图所示：

其中任务执行的部分只要处理恰当，已经能够很好的进行缓存和重用，如果把这个机制运用到其他阶段当然也能带来一些收益。

仅次于执行阶段耗时的一般是配置阶段， AGP现在也支持了配置阶段缓存 Configuration Cache ，它使得配置阶段的主要产出物：Task Graph 可以被重用

在越大的项目中配置阶段缓存的收益越大，module比较多的项目可能每次执行都要先配置20到30秒。尤其是增量编译时，配置的耗时可能都跟执行的耗时差不多了，而这正是configuration-cache的用武之地

目前Configuration-cache还是实验特性，如果你想要开启的话可以在gradle.properties中添加以下代码

# configuration cache
org.gradle.unsafe.configuration-cache=true
org.gradle.unsafe.configuration-cache-problems=warn

开启了Configuration cache之后效果还是比较明显的，如果构建脚本没有发生变化可以直接跳过配置阶段

Android官方给出了一个开启Configuration cache前后的对比，可以看出在这个benchmark中可以得到约30%的提升(当然是在配置阶段耗时占比越高的时候效果越明显，全量编译时应该不会有这样的比例)

Configuration Cache适配

当然打开Configuration Cache之后可能会有一些适配问题，如果是第三方插件，发现常用插件出现不支持的情况，可先搜索是否有相同的问题已经出现并修复

如果是项目中自定义Task不支持的话，还需要适配一下Configuration Cache，适配Configuration Cache的核心思路其实很简单：不要在Task执行阶段调用外部不可序列化的对象(比如Project与Variant)

不过如果你的项目中自定义Task比较多的话，适配Configuration Cache可能是个体力活，比如 AGP 兼容 Configuration Cache 就修了 400 多个 ISSUE

如需详细了解配置缓存，请参阅配置缓存深度解析和有关配置缓存的 Gradle 文档

移除Jetifier

Jetifier是android support包迁移到androidX的工具，当你在项目中启动用Jetifier时 ，Gradle插件会在构建时将三方库里的Support转换成AndroidX，因此会对构建速度产生影响。

同时Jetfier也会对sync耗时产生比较大的影响，详情可见B站大佬的分析：哔哩哔哩 Android 同步优化•Jetifier

Jetifier在AndroidX刚出现时是一个非常实用的工具，可以帮助我们快速的迁移到AndroidX。但是到了2022年，相信绝大多数库都已经迁移到了AndroidX，Jetifier的历史使命可以说已经完成了，因此是时候移除Jetifier了

检测不支持Jetifier的库

AGP7.0已经提供了工具供我们检查每个module能否移除Jetifier，直接运行./gradlew checkJetifier即可，通过以下命令检查所有module的Jetifier使用情况

task checkJetifierAll(group: "verification") { }

subprojects { project ->
    project.tasks.whenTaskAdded { task ->
        if (task.name == "checkJetifier") {
            checkJetifierAll.dependsOn(task)
        }
    }
}

通过运行./gradlew checkJetifierAll就可以打印出所有module的Jetifier使用情况

迁移方案

在明确了哪些库还不支持Jetifier之后，可以一步步开始迁移了

1. 检测库有没有已经支持了androidX的最新版本， 如果有直接升级即可
2. 如果有源码，添加android.useAndroidX = true，迁移到AndroidX，然后升级所有的依赖，发布个新版本就可以了。
3. 如果你没有源码，或对于你的项目来说，它太老了。你可以用jetifier-standalone命令行工具把AAR/JAR转成jetified之后的AAR/JAR。这个命令行的转换效果和你在代码里开启android.enableJetifier的效果是一样的。命令行如下：

// https://developer.android.com/studio/command-line/jetifier    
./jetifier-standalone -i  -o   

关闭R文件传递

在 apk 打包的过程中，module 中的 R 文件采用对依赖库的R进行累计叠加的方式生成。如果我们的 app 架构如下：

编译打包时每个模块生成的R文件如下：

1\. R_lib1 = R_lib1;
2\. R_lib2 = R_lib2;
3\. R_lib3 = R_lib3;
4\. R_biz1 = R_lib1 + R_lib2 + R_lib3 + R_biz1(biz1本身的R)
5\. R_biz2 = R_lib2 + R_lib3 + R_biz2(biz2本身的R)
6\. R_app = R_lib1 + R_lib2 + R_lib3 + R_biz1 + R_biz2 + R_app(app本身R)

可以看出各个模块的R文件都会包含上层组件的R文件内容，这不仅会带来包体积问题，也会给编译速度带来一定的影响。比如我们在R_lib1中添加了资源，所有下游模块的R文件都需要重新编译。

1. 关闭R文件传递可以通过编译避免的方式获得更快的编译速度
2. 关闭R文件传递有助于确保每个模块的R类仅包含对其自身资源的引用，避免无意中引用其他模块资源，明确模块边界。
3. 关闭R文件传递也可以减少很大一部分包体积与dex数量

迁移方案

从 Android Studio Bumblebee 开始，新项目的非传递 R 类默认处于开启状态。即gradle.properties文件中都开启了如下标记

android.nonTransitiveRClass=true

对于使用早期版本的 Studio 创建的项目，您可以依次前往 Refactor > Migrate to Non-transitive R Classes，将项目更新为使用非传递 R 类。

开启Kotlin跨模块增量编译

使用组件化多模块开发的同学都有经验，当我们修改底层模块(比如util模块)时，所有依赖于这个模块的上层模块都需要重新编译，Kotlin的增量编译在这种情况往往是不生效的，这种时候的编译往往非常耗时

在Kotlin 1.7.0中，Kotlin编译器对于跨模块增量编译也做了支持，并且与Gradle构建缓存兼容，对编译避免的支持也得到了改进。这些改进减少了模块和文件重新编译的次数，让整体编译更加迅速

优化效果

首先来看下Kotlin官方的数据，以下基准测试结果是在Kotlin项目中的kotlin-gradle-plugin模块上测得：

可以看出，当缓存命中时有86%到96%的加速效果，当缓存没有命中时也有26%的加速效果

我在项目中开启后实测效果也很不错，修改一个底层模块，在特性开启前需要耗时4分钟左右，开启后增量编译耗时减少到30到40s，加速约85%

如何开启

在 gradle.properties 文件中设置以下选项即可使用新方式进行增量编译：

kotlin.incremental.useClasspathSnapshot=true // 开启跨模块增量编译
kotlin.build.report.output=file // 可选，启用构建报告

可以看出，开启步骤还是非常简单的，关于Kotlin跨模块增量编译的原理可参见：Kotlin 增量编译的新方式

对于增量编译，稳定性和可靠性至关重要。有时增量编译总会失效，Kotlin 1.7同样支持为编译任务创建编译报告，报告包含不同编译阶段的持续时间以及无法使用增量编译的原因，可以帮助你定位为什么增量编译失效了

关于编译报告的启用与使用可见：隆重推出 Kotlin 构建报告

升级你的电脑配置

除了上述的软件方向的一系列优化，也可以从硬件方向进行优化，也就是升级你的电脑配置

个人感觉影响编译速度的关键基本配置如下：

• CPU：2022年了，最好直接上M1吧，的确要快不少，相信大家应该看到过一些说换M1后编译速度变快的帖子
• 内存：至少要16G，有条件建议上32G，对于一些大型项目，内存甚至比CPU更重要，因为Gradle守护进程占用的内存可以非常大
• 硬盘：必须是SSD固态硬盘，256G勉强够用，最好是512G，Gradle构建缓存(build-cache)占用的空间也挺大的

从硬件方向入手，有时也可以得到不错的优化效果，充钱是真的可以变强的

总结

本文主要介绍了编译加速的8个实用技巧，有的接入起来非常简单，有的则需要一定的适配成本，但都是可以落地的并且有一定效果的编译加速技巧

总得来说，为了充分利用最新的优化技巧与各种新功能，我们应该及时跟进android编译工具链的更新

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