作为Android工程师，我们每天都会经历无数次编译；而对于大型项目来说，每次编译就意味着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？
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。
1. 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。
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。
2. 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，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。
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。
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指定android:vmSafeMode=“true”，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。
这套方案应该可以完全解决Instant Run当前的各种问题，我也希望对编译优化感兴趣的同学可以自行实现这一套方案，并能开源出来。
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。
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？
3. 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，它的整个处理流程是：
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：
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？》。
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”。
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。
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。
在你的工作中，遇到过哪些编译问题？有没有做过具体优化编译速度的工作？对于编译，你还有哪些疑问？欢迎留言跟我和其他同学一起讨论。
对于Android Build System，可以说每年都会有不少的变化，也有很多新的东西出来。所以我们应该保持敏感度，你会发现很多工具都非常有用，例如Desugar、Dexlayout、JVM TI、App Bundle等。
今天的课后作业是，请你观看2018年Google I/O编译工具相关的视频，在留言中写下自己的心得体会。
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