| |
|
开发:
C++知识库
Java知识库
JavaScript
Python
PHP知识库
人工智能
区块链
大数据
移动开发
嵌入式
开发工具
数据结构与算法
开发测试
游戏开发
网络协议
系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程 数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁 |
-> 移动开发 -> 优酷 Android 包瘦身治理思路全解 -> 正文阅读 |
|
[移动开发]优酷 Android 包瘦身治理思路全解 |
五年治理回顾?作为开篇,先给出优酷近5年包大小变化情况: 以2020年9月为分水岭,从治理模式角度,可以将前后划分为两个“风格迥异”的阶段:专项治理、常态治理。包瘦身治理也属于一种软件工程,接下来围绕“术”、“道”、“人”三个维度,展开回顾和总结: 1.1 专项治理3年:三次两反弹自2017年初至2020年9月这3年时间,共经历三次专项治理以及两次反弹。 2017.05 - 2018.03,第一次专项治理。在瘦身效果上,从最高点73MB降低到51MB,瘦身比例约30%,这次瘦身专项的最大价值,是积累了宝贵的实践经验:
2018.04 - 2018.09,第一次反弹期。期间使用“模块级”包大小卡口作为管控手段,由于缺少相关分析技术支撑,申请方和审批方对存量&增量情况都缺少清晰一致认知,导致管控逐渐流于形式。与此同时,包瘦身治理优先级降低,前面负责治理的架构同学撤出,虽然架构团队依然负责跟进相关事项,但几乎没有主动投入治理,包大小接近自然状态下的“野蛮生长”。 2018.10 - 2019.02,第二次专项治理。在瘦身效果上,从最高点80MB降低至40MB,瘦身比例50%,除了实践经验的持续积累,在技术手段上呈现出主动探索、初步沉淀几个特征:
2019.03 - 2020.03,第二次反弹期。在这一时期的管控上,基于虚拟功能组概念(多个模块聚合)建立了包大小卡口能力,但是未能与研发流程有效结合,无法做到及时感知以及关键的超限拦截阻断,同时申请方和审批方缺少对“一个功能/业务,占用多大合理?有多少可瘦身点,分别具体是什么,瘦身空间是多少?”这些关键问题的共识性认知,导致沟通、推进、瘦身改造等成本居高不下,半年之后的管控开始举步维艰。 从增长曲线来看,明显可以分为两段:2019.09之前的6个月时间,属于缓慢增长(虽然中间有一个增长波峰,但很快就得到控制回落),一方面得益于围绕卡口的持续管控,另一方面也因为这段时间没有大型新框架、新能力、新业务接入;2019.10之后的6个月,由于Flutter等新框架的集中爆发式引入,导致包大小出现“疯狂飙升”,在2020.03甚至达到历史最高的126MB水位。 2020.04 - 2020.09,第三次专项治理。在瘦身效果上,最终将包大小降至100MB以下。虽然这次依然是专项模式,但与第二次专项治理完全不同的是:参与团队更广泛,不仅仅是核心业务团队,而是所有客户端团队;牵头同学和参与同学之间的协作方式,由“中心化分配”与“被动完成”(包工队模式),转变为辅助与输出(PVP战队模式),即牵头同学提供更全面、更具体、更具有指导性的分析能力、工具,以及用于降低改造成本和上线风险的各类辅助工具,各团队同学在为自己瘦身目标负责前提下,具有极高的过程自由度,可以集中火力进行瘦身Action的分析制定和执行。另外,这一阶段在技术上的关注点,更多的聚焦到分析&辅助技术,而不是那些能够直接减小包大小的技术:
1.2 常态治理2年:稳重持续降2020年9月至今(准确的说是1年半多一点),进入常态治理阶段,包大小从期初100MB,逐步降低到2022年3月底的64.9MB(截止本文完成的5月份为64.4MB)。 在这个阶段,包大小卡口能力完成了一次关键进化:与研发流程实现无缝结合,对超限情况实现及时感知,以及拦截阻断,这让整体管控成本得到极大降低。同时,对分析技术、瘦身技术的迭代、探索和应用,始终没有停下脚步:dex排布优化、7z压缩、D8、R8等整体瘦身技术陆续上线,so无用导出符号等可瘦身项持续加入分析工具franky,相关技术也开始得到阿里内部更多app使用,这进一步促进了功能快速发展和丰富。另一方面,治理策略也在逐步完善,客户端各研发团队围绕自己的包大小阈值,把包大小提升为与稳定性、性能一样的日常研发迭代基础考量指标。 治理模式前面通过术、道、人三个维度对历史进行了回顾,通过对比不难发现它们有着截然不同的特征,据此可以将包瘦身治理分为两种模式:专项式、常态化,前者以短时间快速瘦身为目标,后者以长时间可持续维持为目标(甚至逐步降低)。看到这里,或许会提出一个疑问:治理模式和“术、道、人”三维度有什么关系?如果一定要进行区分,我认为既可以看作不同的思考视角,也可以认为前者是后者的更高层次抽象:“术”的能力所达到的水平,“道”的选择所遵循的原则、“人”的排布所提供的保障,共同决定了当前处于什么样的治理模式;反过来也适用,即治理模式对“术、道、人”的内容和边界,都有明确的要求。? 2.1 专项式vs常态化专项式治理,一般是在包大小持续上升至某个值后,成立专门项目集中时间治理。一般会有多团队多人员参与,同时会有明确的项目负责人,来制定严格且固定的里程碑。此时的apk包由于经过一段时间积累,会存在较多以无用和冗余功能为代表的可瘦身项,相对容易识别和解决,因此一般瘦身见效快,当然专项结束后如果缺乏有效的可持续管控,包大小反弹几乎是必然的。 专项式治理的“精神内核”是目标优先,这当然没有任何问题,但在这个过程中,往往很容易忽视瘦身改造所带来的其它负面影响,例如不适当的远程化改造会带来用户体验受损、apk构建过程中采用大量“瘦身黑科技”导致打包耗时明显增加等。这里面的取舍和平衡之道,没有标准答案,只有综合判断“此时此地此景”后作出的选择。 常态化治理,是指在长期的版本迭代过程中始终能够控制好增量,并在维持住当前包大小水位前提下实现“稳中有降”。一般在常态化治理阶段,头部问题已经基本不存在,需要在业务功能和代码源头进行更全面、精细、深入的分析和思考,从而在版本迭代过程中逐步“消化掉”可以瘦身的地方。在治理所需人力投入上,具有较低的整体管控投入,并形成团队、业务、功能的开发者自治局面。在治理节奏上,整体包瘦身目标调整周期较长,同时不再进行细粒度的瘦身里程碑制定,采用相对宽松和灵活的方式,把自主权给到具体负责的团队和开发者。 在瘦身效果上,可以较好维持住当前水位而不发生反弹,甚至是缓慢降低。常态化治理的“精神内核”是体验优先,将包瘦身这件事“融入”到日常研发迭代过程,与稳定性(crash/bug等)、性能(启动速度/页面切换/流畅度等)一样,共同成为研发团队(同学)在业务需求和功能之外关注并考量的技术项。 在时间、人力、节奏、效果、精神“内核”这五个纬度上,二者的对比情况汇总如下: 常态化和专项式的关系并非简单的“优于”就能够说清楚,首先二者具有演进关系,类似人类文明的“石器、青铜、农业、工业”等代际进化,常态化治理也是在生产力(分析&瘦身技术)不断提高的情况下,促使生产关系(治理模式)等发生变革(嗯,这个比喻不一定准确)。 其次,二者有着不同的适用情况,专项式治理用于快速降低包大小,而常态化治理用于低成本可持续维持或者缓降。如果app无论与同类竟品还是自身相比,都明显处于较高的包大小水位,那显然需要先通过专项治理将包大小快速降低下去,然后再衔接上常态化治理来获得“长治久安”;如果app已经处于常态化治理模式,但是由于某些原因需要进一步快速降低,那么就需要切换到专项式治理模式,达成目标后再继续回到常态化治理模式。 常态化治理相对专项式治理,更需要当作一个系统化工程来看待,整体治理思路如下: 由专项式到常态化,首先要做的转变是将关注点从“事”转移到“人”:每一个Byte都是由人(开发者)添加的,对产生的原因(技术、流程、心理等)进行全面分析,并给出有效解决方案,才能够实现专项式到常态化的跃变。这个解决方案,主要包括技术支撑、治理策略两方面,二者相辅相成缺一不可。 2.2 技术支撑整个技术支撑体系的核心是包大小精准分析,即对apk内任意实体元素(类、资源、so等)获取其在apk文件中实际占用值。因为编译过程会进行各种合并、裁剪、优化、格式转换等,同时apk中不同类型元素的压缩率也不相同,如果使用原始大小作为度量标准,会在包大小治理的整个链路引入较大误差,导致难以抓住瘦身重点,也无法提前精准预判瘦身效果,这对常态治理过程具有非常大的负面影响。 第一点可瘦身项,是指类、资源、so等元素中的“不合理”项,对其进行改造或优化就可以降低包大小。这些可瘦身项细碎并且不易被人工发现,但是累积起来却不容小觑,通过工具化的分析能力可以快速找出这些可瘦身项,一方面提供瘦身指导:为逐步降低包大小提供更多“方向”和“空间”,另一方面用来评判:一个功能/业务/团队,在这段时间内减少/增加了哪些可瘦身项,当前是否已经瘦无可瘦。 第二点归属聚合,是指将apk大小拆解到有效的责任实体,根据app涉及到的研发团队和迭代模式不同,责任实体可以是组织结构中具体的团队,也可以是业务/功能/模块负责人。总之,拆解的目的是明确责任,即团队/业务/功能/模块对apk大小的“贡献”分别是多少。 第三点研发流程,是代码上线的“必经之路”,在这个过程中需要具备及时的增量感知,以及超限后的拦截阻断能力。只有这样才能实现低(人力)成本持续管控,另外这也是去中心化策略的重要技术支撑,可以避免很多低效的增量定位排查、沟通、跟进等工作。 第四点辅助工具,是为研发同学对代码进行瘦身提供一系列切实有效的工具,用来提高效率以及降低风险。目前在优酷已经沉淀了引用分析、代码归属/热度分析、模块下载/版本号同步&查询&对比、progaurd对比(mapping、usage)分析、apk信息查询/对比/反编译等共计十几项工具。 上述技术支撑体系在具体实现上,主要由“分析工具”和“包大小卡口能力“承载,后面会做具体介绍。 2.3 治理策略常态化治理模式下,治理策略的核心是去中心化。尤其是对于多团队参与研发的app,对每个功能最熟悉的人一定是日常直接负责的(团队)同学,因此最高效的方式其实正是“各家自扫门前雪”的分布式治理模式。其中阈值划分,是实现分布式治理的第一步,即圈定“每家所负责的范围,以及最多允许存在多少雪”。而灵活协作,目的是打造合理、公开、透明、高效、低成本的可持续治理局面,在为业务增长和创新提供更多包大小空间的同时,将整包大小控制在预期范围内。 分析技术分析技术,是秉承Byte级“较真儿”精神,以包大小真实占用为指导原则,公平公正童叟无欺,实现对不同颗粒度(元素、功能、业务、团队)的包体积占用度量,并在此之上提供切实有效的可瘦身项分析能力,用于指导和评判瘦身情况。先来回答一个问题:分析工具为什么很重要,很重要? 首先,既然要进行包瘦身,那么各种不同的“大小”就如影随形,例如:“xxx模块多大?”、“xx功能/业务占多大”、“最新版本apk相对上个版本增加了1MB,不同功能的变更带来的大小变化分别是多少?”、“我今年的目标是将apk减少10MB,可以通过哪些瘦身Action来达成目标?”。 工程领域有几句著名论断:“无度量不改进”、“无度量不管理”,包大小分析工具的核心价值之一就是提供这个度量:各种不同颗粒度的度量,小到一个java类、资源、so,继而到一个模块(jar/aar)、再到一个独立功能、业务、甚至是团队。由此衍生开来,既然有了度量,那么就可以进行有效的责任归属、瘦身目标制定、效果预估等,是不是豁然开朗? 其次,在具备度量能力基础上,站在长远角度考虑,实际瘦身治理过程中还需要能够回答“这个app是不是已经瘦到极限,还有哪些地方可以瘦身?”,或者换个角度来看一个场景:你整体负责包瘦身工作,有三个业务,分别找负责同学沟通瘦身事项,可能会得到下面这样的答复: 通过上面这个场景,可以看到分析工具需要具备的另外两个重要价值是:指导和评判。这二者其实是一个事务的不同视角,即:对主动者给予指导,对被动者给予评判,在瘦身前用于指导,在瘦身后用于评判。 一个满足有效的度量、指导和评判需求的包大小分析工具,该具备怎样的自我修养,这就是本章所要探讨的内容以及会给出的答案。在优酷,这个Android端包大小分析工具的名字是franky,潦草诞生于2020年初,逐步迭代完善/增强至今已2年有余,趋于成熟,仍在前行,目前正在筹备开源中,希望能给Android包瘦身治理带来一些帮助。 3.1 方案设计本章将围绕“度量、指导、评判”这几个核心价值进行方案设计。首先不妨采用问答的方式,来进行具体分析和拆解的推导过程。 度量的对象是谁?度量的值又是一个什么样的值?在包瘦身不同场景,关注的对象也不一样,颗粒度最细的是apk中各种元素(java类、java资源、十几种不同类型的Android资源、动态链接库so),再往上层的是模块(jar/aar),继续往上层则是功能(由多个模块组成的独立完整功能)、业务(由多个功能组成的完整业务)、团队(组织架构中一个团队负责的所有业务),再继续往上就是apk了(这个没有什么意义,一个文件的大小根本不用什么分析工具),当然一个小型app可能在模块之上仅需要一层功能聚合就足够了。 至于度量的值,则是在apk中的真实大小占用,即删除后apk可以减少的大小,对于某些元素原始大小和对apk大小的真实占用之间,存在着非常大的差距,这个差距会导致对瘦身Action的效果评估出现不可忽视的误差,从而使瘦身Action的优先级排序、指导和评判失去根基。由此得到“度量”的需求拆解结果是:提供元素、模块、功能等不同颗粒度,在apk中真实占用大小的度量。 指导的内容有多具体?评判的依据又是否公平、透明?瘦身的指导,如果只提供一个大概的方向,是远远不够的,需要非常明确、具体、可操作。 举个例子:如果我只告诉你“充分利用proguard,精简优化keep规则,让更多的类被裁减和混淆,就可以有效瘦身”,那么如何让参与app开发的所有同学,都能够据此高效的完成这项瘦身任务?但是如果能够给出“你负责的业务/功能/模块,类未混淆率是80%,数量是600个”,相比前者显然更具有指导性,更进一步,假设还能够给出“每个未混淆类,是被哪些keep规则所影响”,是不是实际瘦身过程变得更加有迹可循,相信任何一名开发同学都能够很好的完成这项工作。 再举个例子:“缩减或远程化大尺寸图片,可以有效瘦身”,与“你负责的这个模块,对apk真实大小占用超过10KB的图片,一共有10个,分别是xxxx”,这二者相比显然后者更具指导性。再来说说瘦身的评判,不能依靠人的能力和判断力,这样很难做到公平、透明,需要通过可量化的数据作为依据。由此得到“指导&评判”的需求拆解结果是:提供明确、具体、可量化、可操作的可瘦身项分析,用于对瘦身过程进行指导和评判。 此外,还有两个非常现实的问题,也不可避而不谈。分析覆盖率(能够找到模块归属的元素大小之和,占apk大小的百分比)能够做到多少?对于分析覆盖率,理论值就应该是100%,apk构建过程没有magic,所有在apk中存在的元素皆有来源。当一个元素(比如资源、so)被多个模块(这里的模块是广义上的模块,例如app工程、subproject工程,具体可参考此文章)包含时,这个元素归属到每个模块的大小怎么计算?从公平的角度,多模块包含的重复元素,归属到每个模块的大小应该是等比例分担(Proportional Set Size)的。 根据上面的推导过程,我们来进行提炼和总结: 现在,如果让你来回答以下几个问题,是不是就可以信手拈来,轻松惬意?
实际上,优酷自研包大小分析工具Franky,几乎完全实现了上述拆解后的需求。只有一点尚未做到:apk中元素,目前还没有做到100%找到模块归属,在优酷apk中的分析覆盖率是99.8% ~ 99.9%(apk 100MB ~ 65MB)。 1. 整体架构Franky主要由两部分组成:用于application工程的gradle plugin,以及命令行(cli)分析工具。此外,还额外依赖(非必需)两个外部数据:模块图谱数据,用于将模块大小,向上聚合为功能/业务/团队的大小;代码覆盖数据,形成可瘦身项分析中的「代码 - 无用类」(SlimLady:类级别不插桩线上代码覆盖度统计框架)。整体架构如下图所示: franky-plugin的作用,是在apk构建过程中收集apk所有组成模块,以及模块中包含的各类元素,此外还包含类混淆映射关系、无用资源分析结果。这个分析结果数据与apk文件,共同构成了命令行工具franky(cli)的基础(必需)输入文件。接下来,执行cli命令进行最终的包大小分析, 产出具体的分析报告。 纵观这套方案,可能会有一个疑问,为什么要包含一个构建插件,如果能通过一个命令行(cli)工具直接对apk进行分析,使用更简单还能更具通用性,不是更好吗?这里面有一个非常关键的点在于,只有在apk构建过程中,才能够获取apk由哪些模块组成、每个模块又包含哪些元素,在apk构建完成后的apk文件中,这些信息已经丢失,所以构建插件必不可少。那如果是这样,为什么不把命令行工具的所有功能,都放在这个构建插件中来实现呢?这是一个好问题,目前的考虑是这样的:尽量将构建插件做的比较“薄”,这样可以减少构建耗时,而将主要分析功能放在独立工具,可以独立快速迭代,而不用频繁在app工程中升级plugin版本。 2. 关键技术?分析工具看起来简单,但是为了获取真实大小,以及能够将apk中元素100%进行模块归属,在开发过程中还是会遇到不少棘手问题。 首先,应用于构建过程的plugin如何保障兼容性,并不是一个简单的问题。很多Android Gradle Plugin开发者不太重视兼容性,认为针对特定工程实现相关功能就万事大吉,这里不深入讨论此话题,直接给出franky-plugin考虑并实现的构建环境兼容性,或许更能够对这个问题获得直观的认知: 接下来的核心困难是,参与apk构建的原始元素,与最终apk元素之间,存在转换、新增、删除、不变这四种“变化”情况: 上图给出的是基本“变化”情况,还有一些特殊情况也需要考虑,例如java资源可以“伪装”为其它类型元素(详情参考这篇文章)、Android资源包含api level大于等于22可用的android:xxx属性,且资源的api配置限定符小于22,导致生成“-v22”资源文件、AAPT内嵌资源生成独立资源文件等。对于删除和不变的元素,处理起来比较简单,转换和新增的处理则相对复杂一些:
除了这些变化,还有一个细节也要考虑:apk中各文件的真实大小占用如何计算?apk本质是一个zip压缩文件,其中每个文件均为一个zip entry,zip entry占用大小相加小于apk总大小,因此需要将用于记录每条zip entry的额外大小加进来(Local File Header、Central Directory Record),同时将共享部分进行按比例分担。以优酷为例,apk大小为65MB,zip entry压缩大小相加是63MB(97%),如果不计算额外数据大小,仅在计算apk中元素大小时,就已经损失了2MB的真实大小! 3.2 可瘦身项分析可瘦身项是指导和评判价值的主要承载者,本章对franky包含的全部9个可瘦身项,讲解基本技术原理、分析效果、用于瘦身时的注意事项等。 第一项【代码】无用类,是指在运行时没有被使用到的类。当前无用代码的获取方法,是通过线上采样的方式,采集代码热度数据,并筛选出其中初始化次数为0的类(具体实现方案来自SlimLady:类级别不插桩线上代码覆盖度统计框架,此处只是使用了前者的结果数据)。对于无用代码较多的模块,存在线上使用率低(或者完全无使用)的问题,应该安排下线或者使用H5等动态化方式实现。分析报告中的示例结果如下: 第二项【代码】未混淆类,是指由于keep规则存在,导致没有被混淆的类。混淆可以极大降低代码在apk中占用的大小,因此除了一些特殊使用场景,绝大部分类都可以进行混淆。对于未混淆类较多的模块,可能存在混淆keep配置过于宽泛问题,可以参考这篇文章。分析报告中的示例结果如下: 第三项【资源】超大,是指在apk中真实占用超过一定阀值的资源(可配置,优酷一直使用的是10KB)。超大资源,可以采用远程化、重新设计更小的等效资源、如果是图片还可以采用压缩率更高的图片格式(jpeg、webp)或者矢量图等方式来降低大小。分析报告中的示例结果如下: 第四项【资源】无用,是指没有被直接引用的资源。从资源整体使用情况来看,一个资源可能在三个地方进行直接引用(具体可以参考这篇文章):java代码,通过R.resourceType.resourceName方式引用(例如R.string.app_name),或者通过资源id方式直接引用(例如0x7fxxxxxx);清单文件AndroidManifest.xml;其它资源。另外,资源还可以通过Resoruces.getIdentifier方式,通过传递资源名称和类型获取id值,运行时性能较差,因此官方并不推荐使用,需要注意的是,分析工具对这种方式会出现误检。对于无用资源,应该在确认未通过Resoruces.getIdentifier方式使用后,进行删除处理。分析报告中的示例结果如下: 第五项【资源】多维度,是指包含大于两个配置的资源。这种资源会在不同配置下,存在多份数据(文件),一些特殊纬度需要做额外考虑,例如:night、land & port。对于多维度资源,一些非必要的配置可以清理掉。分析报告中的示例结果如下: 第六项【资源】无透明度png图片,是指png图片中包含了alpha通道,但是无相关数据,或者数据中的透明度值均为完全不透明。对于这种类型的图片,一般可以通过使用不带透明度信息的其它图片格式(例如jpeg),来降低大小。分析结果中,已经排除了.9类型图片,在分析报告中的示例结果如下: 第七项【资源】相似,是指资源值的相似程度较高。当前分析只包含file-base类型资源(相对的,值仅存在于resources.arsc中的资源,称为value-base类型资源)。对于非图片文件资源,仅筛选出完全一样的资源(md5一致,相似度为1)。对于图片文件资源,额外计算了相似度,采用DHash算法计算图片指纹,然后计算hamming距离作为相似值。对于相似度为1的资源,内容完全一致,因此可以仅保留一份,对于相似度小于1的资源,由于有些图形简单的图片资源特征信息不明显,因此即使相似度较高,是否可互相替代的最终决策,仍然需要根据所在业务场景进行人工判断。分析报告中的示例结果如下: 第八项【so】不规范使用STL,是指动态链接库so对c++ STL库的不规范使用(基础知识可以参考这篇文章),包括两种情况:动态链接非统一STL,官方建议统一使用的STL为libc++_shared.so,其它非统一STL包括libgnustl_shared.so、libstlport_shared.so;静态链接stl,通过改造为动态链接,可以实现较好的瘦身收益。分析报告中的示例结果如下: 第九项【so】无用导出符号。动态链接库的导出符号(exported symbol),是指在so内定义的对象、方法、全局变量,被设置为可被外部代码引用(导入)。无用导出符号,则是指在依赖这个so的其它so中(apk范围内),未找到任何引用,当然这里存在以下情况需要特殊处理:JNI方法、通过dlsym方式加载并调用的符号。对于确实无用的导出符号,可以在编译so时设置为不导出。具体操作方式并不唯一,比较建议使用编译选项-fvisibility=hidden,同时显示对需要导出符号增加 __attribute__ ((visibility ("default")))标记这套方案来实现,这样新增符号默认不会导出,不至于出现一段时间没人管,无用导出符号持续累积问题。分析报告中的示例结果如下: 3.3 卡口能力建设后者在研发迭代过程中,低成本维持常态化治理模式的关键之一,其承载的三个核心价值如下: 去中心,需要能够对apk大小进行适当颗粒度的精准拆分,用于卡口阈值、检测以及不通过时进行拦截。 促前置。包大小和代码规范、bug等单点问题不同,无法通过就地修改来完成瘦身,往往需要通过“拆东墙补西墙”的方式,寻找存量可瘦身空间来弥补新功能带来的增量。所以,只有足够前置才能留出更多时间给瘦身治理,从而保障最终发布到用户手中的apk大小保持稳定。前置要求卡口必须在代码变更后“第一时间”发挥作用,识别到包大小变化,如果超过阈值则进行拦截。这个“第一时间”根据不同app迭代模式差异,选取适当的节点即可,例如优酷的一个版本迭代可以分为“提测-集成-灰度-发布”四个流程节点,那么就选择提测和集成两个节点部署卡口。 低成本。卡口是一个比较模糊的概念,1百个工程师可能会有1百个对卡口具体机制的理解和设计,对于包大小卡口本身一定要具备的是低成本维护,包括以下几个方面:
优酷在2018年就建立了包大小卡口能力,后续的演进和调整都是朝着更贴合上述核心价值的方向进行,直至2021年初才达到稳定有效的成熟状态。包大小卡口由分析工具franky、卡口能力平台、研发流程管控平台(CI/CD平台)三部分组成,示意图如下: 研发在使用流程(CI/CD)平台进行提测和集成时,都首先需要触发apk构建,franky-plugin作为包大小分析工具在构建期的一款gradle插件,会收集数据并将结果输出到构建产物。接下来,流程平台中的卡口插件负责收集apk和franky-plugin生成的文件,并上传到卡口平台备用。 之后,流程平台会执行准入检测,其中包大小卡口检测会触发能力平台中的包大小分析任务,通过调用franky对应的命令行工具,生成json格式的包大小分析报告。通过解析分析报告,并与预先设置的团队阈值和Buffer值进行对比,以此判定提测/集成单中包含模块所在的团队(1个或多个)是否超限。流程平台中的准入检测在获取检测结果后,通过或者阻断提测/集成流程。如果卡口未通过,可以通过进行瘦身改造来使卡口通过,但这一般无法在当前版本完成,这时可以申请带时限的Buffer来临时通过卡口,从而完成提测/集成。 瘦身技术前面讲了很多治理模式相关内容,看起来可能有些抽象,接下来会回到具体的瘦身技术,侧重点不在于深入技术原理和实现细节(大多会给出参考链接),而是尝试将每一项瘦身技术的优缺点进行一次概括性讲解和巡展,便于形成一个整体认知,在对具体app进行瘦身时,能够根据实际情况进行选择和优先级安排。 瘦身技术,顾名思义,就是指可以用于包瘦身的任何技术(方案),按照所需技术、生效阶段、影响范围综合评判,将其划分为以下三种类型: 4.1 远程化远程化是指将原本在apk中的功能,剥离出来放到服务器,app运行时进行下载、加载等一系列动作后,才能够正常使用功能的一种技术方案,其核心特点可以归纳为“本地剥离,远程下载”。远程化瘦身效果显著,也因此容易为了追求瘦身结果而被过度使用,但这并不是远程化本身的原罪,实际上一些边缘、非核心、实验性业务,都比较适合进行远程化改造。远程化框架涉及的关键技术,在业内已经有很成熟的解决方案,但是具体到代码实现,还是有不少需要仔细思考和反复打磨的地方,例如:apk构建体系的兼容性是否足够广泛,远程化改造的代码限制和改造难度是否足够低,app唤端、多进程、用户磁盘占用、下载线程占用、apk升级复用、下载带宽成本等。 按照远程化元素类型,以及业界普遍使用情况,将其分为远程so、远程bundle、远程资源三种。 首先来看远程so。动态链接库so与其它代码的耦合度低,在apk中具有较强的独立性,同时占用apk体积相对较大,因此单独将so进行远程化往往具有很高的瘦身投入产出比。 第二种远程bundle,一般是指可以完整的将一块功能进行远程化,远程部分相当于一个迷你apk(dex、resource、so)。远程bundle相关技术“历史悠久”,动态化、插件化、组件化等虽然有语境、功能以及设计思想上的区别,但在技术上有着很多相似的地方,随着新版本os加强了对系统API调用、拦截和替换等方面限制,这个领域的主流技术方案逐渐演变为对系统侵入越来越轻量的方向。相对于远程so,远程bundle在实现上要复杂很多:在运行时阶段,虽然对系统API的侵入性比较小,但是对唤端、组件路由跳转、后台Activity销毁重建等情况依然需要小心处理;在构建阶段,由于要“分离”出一个迷你apk,因此对构建体系的兼容非常困难,目前业界有一些同类框架,很多时候并不是运行时无法满足需求,而是在构建侧无法做到很好的兼容性和易用性。 最后一种远程资源,是指针对资源文件的远程化。可以通过将资源上传到文件托管平台,获取文件url后直接下载并使用(优酷采用的就是这种方式)。远程资源的实际应用场景较少,投入产出比也不高,所以目前优酷没有专门研发一个这样的框架。当然,如果有大量资源需要进行这种远程化改造,那可能有必要开发一个专用框架。 ?4.2 整包瘦身整包瘦身,是指在apk构建阶段整体进行处理的一类瘦身技术,对全部apk元素均可生效(包括无源码的二、三方sdk),新增代码也可以立刻得到同样的处理,其核心特点可以归纳为“中间拦截,整体生效”。也正是由于上述特点,这类瘦身的影响范围较广,因此在首次应用到app时,如何控制好验证成本和线上风险变得非常关键,当然在瘦身效果上,一般可以立竿见影的获得较大收益。自定义的一些整包瘦身方案,往往容易出现处理逻辑考虑不周全而导致的稳定性问题,注意这不属于技术方案本身的特点,而是具体实现代码的问题。在工程效能方面,对代码质量无影响,构建耗时则一般会有增加,有些整包瘦身技术会改变apk中目标元素形态,因此对各类相关问题分析会带来一定程度的效率降低。 这里划分了14项整包瘦身技术,其中Android官方没有提供的能力,都已经沉淀到了优酷自研gradle plugin中,目前正在开源筹备中。
4.3 单点瘦身单点瘦身,是指在源代码层面,通过去除无用、合并冗余、修正不合理等方式实现瘦身,其核心特点可以归纳为“源头处理,轻爽健康”。由于需要在源码级别操作,因此只能针对有源码工程的自研代码,对于无源码的二、三方SDK则无法实施(其实也可以在字节码层面改造sdk,非常规方案)。另外,之所以称为“单点”瘦身,是因为需要对每一个具体的可瘦身点进行改造、验证并上线,因此最好是对代码最熟悉并负责的同学直接上手改造,这类瘦身的应用难度整体较低,但是涉及研发同学范围很广,改造周期通常也非常之久,同时在瘦身效果上一般会比较缓慢。 这里划分了9个单点瘦身技术,在优酷自研的包大小分析工具中,均实现了对应的检测分析能力,具体可以参考前文「分析技术」章节,这里简单列出:
另外,无用和冗余的去除,本身就是一种代码质量的提升,也可以明显降低工程腐化程度,同时对构建耗时也会有正向收益,关于工程腐化这个话题,可以参考《向工程腐化开炮》系列文章。 还能做些什么包瘦身是移动app领域长期存在的一个工程问题,无论是否关注和治理,其影响始终客观存在。接下来聊聊一些相关的思考,希望能够给感兴趣的同学带来一些有价值的参考和启发。 5.1 决心任何新需求迭代几乎不可能做到0代码增加,因此包大小天然是一个与代码增量“对抗”的事情,但又不像稳定性、性能一样可以产生立即、直接的影响,所以在写代码时很容易被忽视。如果包瘦身的重要性并没有在app全开发团队上下,获得一致性的认可以及足够的决心,即使相关技术、卡口能力、治理策略再怎么完善,也无法在这场“包瘦身持久战”中始终利于不败之地。 前文所属的常态化治理模式下,各种技术支撑以及治理策略,究其本质都是为了将“对包大小的考量”融入到每一名研发同学的代码思维中,这样才能够在coding阶段就尽可能减少包大小不友好代码的产生。“不产生”比“产生了再治理”,在对研发同学技术能力的要求上,恐怕要高出不止一个段位。在追求卓越工程师的路上,不妨把代码对包大小的影响也纳入进来吧。 5.2 以包大小为支点“穷则独善其身,达则兼济天下”,当包瘦身治理已经处于良好的常态化治理局面时,由于包瘦身本质还是对app工程中不合理代码的改进,因此不妨以包大小为支点,撬动用户体验、工程(代码)质量等其它方面的提升。各种以瘦身作为“导火索”的代码清理、优化、改造,实际上是对app整体工程和代码健康度的有效提升,也是促使业务间功能复用的重要推动力量。而这些代码和业务功能设计层面的提高,长期来看也会对app稳定性、性能、研发效率等的全面提升,具有很好的促进作用。 5.3 探索实践永不止步虽然优酷的包大小治理,已经处于可持续的常态化治理模式,但瘦身相关的技术探索,以及现有技术的完整落地实践,还没有到结束的时候。很多存量技术问题仍有待挖掘,例如:对于动态链接库so的检测分析技术,还有不少可以探索的方向;对于混淆规则精简,如何能够提供更有效的辅助工具,进一步降低分析、改造、验证的成本和风险,也是一件很有挑战的事情;对于各种中间件,如何能够作出对包大小更友好的设计和迭代,这也已经超出个人、单个组织所能够完成的范围,但是如何能够对此带来更好的影响和改变也值得思考。新技术的趋势和影响也需要及时关注:AndroidX包含的新组件、新开发模式,各种手机厂商的特色能力sdk不断引入等等,都会带来新的机遇和挑战。 |
|
移动开发 最新文章 |
Vue3装载axios和element-ui |
android adb cmd |
【xcode】Xcode常用快捷键与技巧 |
Android开发中的线程池使用 |
Java 和 Android 的 Base64 |
Android 测试文字编码格式 |
微信小程序支付 |
安卓权限记录 |
知乎之自动养号 |
【Android Jetpack】DataStore |
|
上一篇文章 下一篇文章 查看所有文章 |
|
开发:
C++知识库
Java知识库
JavaScript
Python
PHP知识库
人工智能
区块链
大数据
移动开发
嵌入式
开发工具
数据结构与算法
开发测试
游戏开发
网络协议
系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程 数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁 |
360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年11日历 | -2024/11/25 3:54:08- |
|
网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com IT数码 |