本文作者:郑超
背景
最近团队升级静态代码检测能力,依赖的相关编译检测能力需要用到较新的agp,而且目前云音乐agp版本用的是 3.5.0,对比现在 4.2.0 有较大差距,所以我们集中对 agp 进行了一次升级。在升级前通过官方文档,发现在 agp3.6.0 和 4.1.0 版本分别对 R 文件的处理方式进行了相应的升级,具体升级如下。
agp 3.6.0 变更
Simplified R class generation
The Android Gradle plugin simplifies the compile classpath by generating only one R class for each library module in your project and sharing those R classes with other module dependencies. This optimization should result in faster builds, but it requires that you keep the following in mind:
- Because the compiler shares R classes with upstream module dependencies, it’s important that each module in your project uses a unique package name.
- The visibility of a library's R class to other project dependencies is determined by the configuration used to include the library as a dependency. For example, if Library A includes Library B as an 'api' dependency, Library A and other libraries that depend on Library A have access to Library B's R class. However, other libraries might not have access to Library B's R class If Library A uses the implementation dependency configuration. To learn more, read about dependency configurations.
从字面意思理解 agp3.6.0
简化了 R 的生成过程,每一个 module 直接生成 R.class
(在 3.6.0 之前 R.class 生成的过程是为每个 module 先生成 R.java -> 再通过 javac 生成 R.class ,现在是省去了生成 R.java 和通过 javac 生成 R.class)
现在我们来验证一下这个结果,建一个工程,工程中会建立 android library module。分别用 agp3.5.0 和 agp3.6.0 编译,然后看构建产物。
agp 3.5.0 构建产物如下:
agp 3.6.0 构建产物如下:
从构建产物上来看也验证了这个结论,agp 3.5.0 到 3.6.0 通过减少 R 生成的中间过程,来提升 R 的生成效率(先生成 R.java 再通过 javac 生成 R.class 变为直接生成 R.class);
agp 4.1.0升级如下:
App size significantly reduced for apps using code shrinking
Starting with this release, fields from R classes are no longer kept by default, which may result in significant APK size savings for apps that enable code shrinking. This should not result in a behavior change unless you are accessing R classes by reflection, in which case it is necessary to add keep rules for those R classes.
从标题看 apk 包体积有显著减少
(这个太有吸引力了),通过下面的描述,大致意思是不再保留 R 的 keep 规则,也就是 app 中不再包括 R 文件?(要不怎么减少包体积的)
在分析这个结果之前先介绍下 apk 中,R 文件冗余的问题;
R 文件冗余问题
android 从 ADT 14 开始为了解决多个 library 中 R 文件中 id 冲突,所以将 Library 中的 R 的改成 static 的非常量属性。
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:
- R_lib1 = R_lib1;
- R_lib2 = R_lib2;
- R_lib3 = R_lib3;
- R_biz1 = R_lib1 + R_lib2 + R_lib3 + R_biz1(biz1本身的R)
- R_biz2 = R_lib2 + R_lib3 + R_biz2(biz2本身的R)
- R_app = R_lib1 + R_lib2 + R_lib3 + R_biz1 + R_biz2 + R_app(app本身R)
在最终打成 apk 时,除了 R_app(因为 app 中的 R 是常量,在 javac 阶段 R 引用就会被替换成常量,所以打 release 混淆时,app 中的 R 文件会被 shrink 掉),其余的 R 文件全部都会打进 apk 包中。这就是 apk 中 R 文件冗余的由来。而且如果项目依赖层次越多,上层的业务组件越多,将会导致 apk 中的 R 文件将急剧的膨胀。
R 文件内联(解决冗余问题)
系统导致的冗余问题,总不会难住聪明的程序员。在业内目前已经有一些R文件内联的解决方案。大致思路如下:
由于 R_app 是包括了所有依赖的的 R,所以可以自定义一个 transform 将所有 library module 中 R 引用都改成对 R_app 中的属性引用,然后删除所有依赖库中的 R 文件。这样在 app 中就只有一个顶层 R 文件。(这种做法不是非常彻底,在 apk 中仍然保留了一个顶层的 R,更彻底的可以将所有代码中对 R 的引用都替换成常量,并在 apk 中删除顶层的 R )
agp 4.1.0 R 文件内联
首先我们分别用 agp 4.1.0 和 agp 3.6.0 构建 apk 进行一个对比,从最终的产物来确认下是否做了 R 文件内联这件事。
测试工程做了一些便于分析的配置,配置如下:
开启 proguard
buildTypes { release { minifyEnabled true // 打开 proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro' } }
关闭混淆,仅保留压缩和优化(避免混淆打开,带来的识别问题)
// proguard-rules.pro中配置 -dontobfuscate
构建 release 包。
先看下 agp 3.6.0 生成的 apk:
从图中可以看到 bizlib
module 中会有 R 文件,查看 SecondActivity
的 byte code ,会发现内部有对 R 文件的引用。
接着再来看 agp 4.1.0 生成的 apk:
可以看到,bizlib
module 中已经没有 R 文件,并且查看 SecondActivity
的 byte code ,会发现内部的引用已经变成了一个常量。
由此可以确定,agp 4.1.0 是做了对 R 文件的内联,并且做的很彻底,不仅删除了冗余的 R 文件,并且还把所有对 R 文件的引用都改成了常量。
具体分析
现在我们来具体分析下 agp 4.1.0 是如何做到 R 内联的,首先我们大致分析下,要对 R 做内联,基本可以猜想到是在 class 到 dex 这个过程中做的。确定了大致阶段,那接下看能不能从构建产物来缩小相应的范围,最好能精确到具体的 task。(题外话:分析编译相关问题一般四板斧:1. 先从 app 的构建产物里面分析相应的结果;2.涉及到有依赖关系分析的可以将所有 task 的输入输出全部打印出来;3. 1、2满足不了时,会考虑去看相应的源码;4. 最后的大招就是调试编译过程;)
首先我们看下构建产物里面的 dex,如下图:
接下来在 app module 中增加所有 task 输入输出打印的 gradle 脚本来辅助分析,相关脚本如下:
gradle.taskGraph.afterTask { task ->
try {
println("---- task name:" + task.name)
println("-------- inputs:")
task.inputs.files.each { it ->
println(it.absolutePath)
}
println("-------- outputs:")
task.outputs.files.each { it ->
println(it.absolutePath)
}
} catch (Exception e) {
}
}
minifyReleaseWithR8
相应的输入输出如下:
从图中可以看出,输入有整个 app 的 R 文件的集合(R.jar),所以基本明确 R 的内联就是在 minifyReleaseWithR8
task 中处理的。
接下来我们就具体分析下这个 task。
具体的逻辑在 R8Task.kt
里面.
创建 minifyReleaseWithR8
task 代码如下:
class CreationAction(
creationConfig: BaseCreationConfig,
isTestApplication: Boolean = false
) : ProguardConfigurableTask.CreationAction<R8Task, BaseCreationConfig>(creationConfig, isTestApplication) {
override val type = R8Task::class.java
// 创建 minifyReleaseWithR8 task
override val name = computeTaskName("minify", "WithR8")
.....
}
task 执行过程如下(由于代码过多,下面仅贴出部分关键节点):
// 1. 第一步,task 具体执行
override fun doTaskAction() {
......
// 执行 shrink 操作
shrink(
bootClasspath = bootClasspath.toList(),
minSdkVersion = minSdkVersion.get(),
......
)
}
// 2. 第二步,调用 shrink 方法,主要做一些输入参数和配置项目的准备
companion object {
fun shrink(
bootClasspath: List<File>,
......
) {
......
// 调用 r8Tool.kt 中的顶层方法,runR8
runR8(
filterMissingFiles(classes, logger),
output.toPath(),
......
)
}
// 3. 第三步,调用 R8 工具类,执行混淆、优化、脱糖、class to dex 等一系列操作
fun runR8(
inputClasses: Collection<Path>,
......
) {
......
ClassFileProviderFactory(libraries).use { libraryClasses ->
ClassFileProviderFactory(classpath).use { classpathClasses ->
r8CommandBuilder.addLibraryResourceProvider(libraryClasses.orderedProvider)
r8CommandBuilder.addClasspathResourceProvider(classpathClasses.orderedProvider)
// 调用 R8 工具类中的run方法
R8.run(r8CommandBuilder.build())
}
}
}
至此可以知道实际上 agp 4.1.0 中是通过 R8 来做到 R 文件的内联的。那 R8 是如果做到的呢?这里简要描述下,不再做具体代码的分析:
R8 从能力上是包括了 Proguard 和 D8(java脱糖、dx、multidex),也就是从 class 到 dex 的过程,并在这个过程中做了脱糖、Proguard 及 multidex 等事情。在 R8 对代码做 shrink 和 optimize 时会将代码中对常量的引用替换成常量值。这样代码中将不会有对 R 文件的引用,这样在 shrink 时就会将 R 文件删除。
当然要达到这个效果 agp 在 4.1.0 版本里面对默认的 keep 规则也要做一些调整,4.1.0 里面删除了默认对 R 的 keep 规则,相应的规则如下:-keepclassmembers class **.R$* { public static <fields>; }
总结
- 从 agp 对 R 文件的处理历史来看,android 编译团队一直在对R文件的生成过程不断做优化,并在 agp 4.1.0 版本中彻底解决了 R 文件冗余的问题。
编译相关问题分析思路:
- 先从 app 的构建产物里面分析相应的结果;
- 涉及到有依赖关系分析的可以将所有 task 的输入输出全部打印出来;
- 1、2满足不了时,会考虑去看相应的源码;
- 最后的大招就是调试编译过程;
- 从云音乐 app 这次 agp 升级的效果来看,app 的体积降低了接近 7M,编译速度也有很大的提升,特别是 release 速度快了 10 分钟+(task 合并),整体收益还是比较可观的。
文章中使用的测试工程;
参考资料
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