Glide缓存简介

Glide的缓存设计可以说是非常先进的，考虑的场景也很周全。在缓存这一功能上，Glide又将它分成了两个模块，一个是内存缓存，一个是硬盘缓存。

这两个缓存模块的作用各不相同，内存缓存的主要作用是防止应用重复将图片数据读取到内存当中，而硬盘缓存的主要作用是防止应用重复从网络或其他地方重复下载和读取数据。

内存缓存和硬盘缓存的相互结合才构成了Glide极佳的图片缓存效果，那么接下来我们就分别来分析一下这两种缓存的使用方法以及它们的实现原理。

背景介绍

Android 项目一般使用 gradle 作为构建打包工具，而其执行速度慢也一直为人所诟病，对于今日头条 Android 项目这种千万行级别的大型工程来说，全量编译一次的时间可能高达六七分钟，在某些需要快速验证功能的场景，改动一行代码的增量编译甚至也需要等两三分钟，这般龟速严重影响了开发体验与效率，因此针对 gradle 编译构建耗时进行优化显得尤为重要。

在今日头条 Android 项目上，编译构建速度的优化和恶化一直在交替执行，18 年时由于模块化拆分等影响，clean build 一次的耗时达到了顶峰 7 分 30s 左右，相关同学通过模块 aar 化，maven 代理加速，以及增量 java 编译等优化手段，将 clean build 耗时优化到 4 分钟，增量编译优化到 20~30s 。但是后面随着 kotlin 的大规模使用，自定义 transform 以及 apt 库泛滥，又将增量编译速度拖慢到 2 分 30s ，且有进一步恶化的趋势。为了优化现有不合理的编译耗时，防止进一步的恶化，最近的 5，6 双月又针对编译耗时做了一些列专项优化(kapt,transform,dexBuilder,build-cache 等) 并添加了相关的防恶化管控方案。 从 4.27 截止到 6.29 ，整体的优化效果如下:

历史优化方案

由于 18 年左右客户端基础技术相关同学已经对今日头条 Android 工程做了许多 gradle 相关的优化，且这些优化是近期优化的基础，因此先挑选几个具有代表性的方案进行介绍，作为下文的背景同步。

maven 代理优化 sync 时间

背景

gradle 工程往往会在 repositories 中添加一些列的 maven 仓库地址，作为组件依赖获取的查找路径，早期在今日头条的项目中配置了十几个 maven 的地址，但是依赖获取是按照 maven 仓库配置的顺序依次查找的，如果某个组件存在于最后一个仓库中，那前面的十几个仓库得依次发起网络请求查找，并在网络请求返回失败后才查找下一个，如果项目中大多组件都在较后仓库的位置，累加起来的查找时间就会很长。

优化方案

1. 使用公司内部搭建的 maven 私服，在私服上设置代理仓库，为其他仓库配置代理（例如 google、jcenter、mavenCentral 等仓库），代理仓库创建好后，在 Negative Cache 配置项中关闭其 cache 开关：如果查找时没有找到某版本依赖库时会缓存失败结果，一段时间内不会重新去 maven 仓库查找对应依赖库，即使 maven 仓库中已经有该版本的依赖库，查找时仍然返回失败的结果。
2. 建立仓库组，将所有仓库归放到一个统一的仓库组里，依赖查找时只需要去这个组仓库中查找，这样能大大降低多次发起网络请求遍历仓库的耗时。

模块 aar 化

背景

今日头条项目进行了多次组件化和模块化的重构，分拆出了 200 多个子模块，这些子模块如果全都 include 进项目，那么在 clean build 的时候，所有子模块的代码需要重新编译，而对于大多数开发人员来说，基本上只关心自己负责的少数几个模块，根本不需要改动其他模块的代码，这些其他 project 的配置和编译时间就成为了不必要的代价。

优化方案

对于以上子模块过多的解决方案是：将所有模块发布成 aar ，在项目中全部默认通过 maven 依赖这些编译好的组件，而在需要修改某个模块时，通过配置项将该模块的依赖形式改为源码依赖，做到在编译时只编译改动的模块。但是这样做会导致模块渐渐的又全部变为源码依赖的形式，除非规定每次修改完对应模块后，开发人员自己手动将模块发布成 aar ，并改回依赖形式。这种严重依赖开发人员自觉，并且在模块数量多依赖关系复杂的时候会显得异常繁琐，因此为了开发阶段的便利，设计了一整套更完整细致的方案:

1. 开发时，从主分支拉取的代码一定是全 aar 依赖的，除了 app 模块没有任何子模块是源码引入。
2. 需要修改对应模块时，通过修改 local.properties 里的 INCLUDES 参数指定源码引入的模块。
3. 开发完成后，push 代码至远端，触发代码合并流程后，在 ci 预编译过程与合码目标分支对比，检测修改的模块，将这些模块按照依赖关系依次发布成 aar ，并在工程中修改依赖为新版本的 aar, 这一步保证了每次代码合入完成后，主分支上的依赖都是全 aar 依赖的。

收益

通过上述改造，将源码模块切换成 aar 依赖后，clean build 耗时从 7，8 分钟降低至 4，5 分钟，收益接近 50%，效果显著。

增量 java/kotlin 编译

背景

在非 clean build 的情况下，更改 java/kotlin 代码虽然会做增量编译，但是为了绝对的正确性，gradle 会根据一些列依赖关系计算，选择需要重新编译的代码，这个计算粒度比较粗，稍微改动一个类的代码，就可能导致大量代码重新执行 apt, 编译等流程。

由于 gradle 作为通用框架，其设计的基本原则是绝对的正确，因此很容易导致增量编译失效，在实际开发中，为了快速编译展示结果，可以在编译正确性和编译速度上做一个折中的方案：

1. 禁用原始的 javac/kotlinCompile 等 task, 自行实现代码增量修改判断，只编译修改的代码。
2. 动态禁用 kapt 相关的 task, 降低 kapt,kaptGenerateStub 等 task 的耗时。

以上方案（下文全部简称为 fastbuild) 虽然在涉及常量修改，方法签名变更方面 存在一定的问题（常量内联等），但是能换来增量编译从 2 分多降低至 20~30s，极大的提升编译效率，且有问题的场景并不常见，因此整体上该方案是利大于弊的。

编译耗时恶化

通过上文介绍的几个优化方案和其他优化方式，在 18 年时，今日头条 Android 项目的整体编译速度（clean build 4~5min, fast 增量编译 20~30s）在同量级的大型工程中来说是比较快的 ，然而后期随着业务发展的需求，编译脚本添加了很多新的逻辑：

1. kotlin 大规模使用，kapt 新增了很多注解处理逻辑。
2. 引入对 java8 语法的支持 ， java8 语法的 desugar(脱糖）操作增加了编译耗时。
3. 大量的字节码插桩需求，添加了许多 transform ，大幅度提升了增量编译耗时。

这些逻辑的引入，使得增量编译耗时恶化到 2 分 30s，即使采用 fastbuild，改动一行代码编译也需要 1 分 30s 之多，开发体验非常差。而下文将着重描述最近一段时间对上述问题的优化过程。

近期优化方案

app 壳模块 kapt 优化

背景

今日头条工程经过多次模块化，组件化重构后， app 模块(NewsArticle)的大部分代码都已经迁移到子模块（上文已经介绍过子模块可以采用 aar 化用于编译速度优化，app 模块只剩下一个壳而已。

但是从 build profile 数据（执行 gradle 命令时添加 --profile 参数会在编译完成后输出相关 task 耗时的统计文件） 中发现到一个异常 case：明明只有 2 个类的 app 模块 kapt(annotationProcessor 注解处理) 相关耗时近 1 分钟。

通过进一步观察，虽然 app 模块拆分后只有 2 个简单类的代码，但是却用了 6 种 kapt 库， 且实际生效的只是其中 ServiceImpl 一个注解 （内部 ServiceManager 框架，用于指示生产 Proxy 类，对模块之间代码调用进行解耦）。如此一顿操作猛如虎，每次编译却只生成固定的两个 Proxy 类，与 53s 的高耗时相比，投入产出比极低。

优化方案

把固定生成的 Proxy 类从 generate 目录移动到 src 目录，然后禁止 app 模块中 kapt 相关 task ，并添加相关管控方案（如下图: 检测到不合理情况后立刻抛出异常），防止其他人添加新增的 kapt 库。

收益

1. 在 mac clean build 中平均有 40s 收益
2. 在 ci clean build 中平均有 20s 收益

kapt 隔离优化

背景

通过上文介绍在 app 模块发现的异常的 kapt case， 进而发现在工程中为了方便，定义了一个 library.gradle ，该文件的作用是定义项目中通用的 Android dsl 配置和共有的基础依赖，因此项目中所有子模块均 apply 了这个文件，但是这个文件陆陆续续的被不同的业务添加新的 kapt 注解处理库，在全源码编译时，所有子模块都得执行 library 模块中定义的全部 6 个 kapt ，即使该模块没有任何注解相关的处理也不例外。

而上述情况的问题在于：相比纯 java 模块的注解处理，kotlin 代码需要先通过 kaptGenerateStub 将 kt 文件转换成为 java ，让 apt 处理程序能够统一的面向 java 做注解扫描和处理。但是上面讲到其实有很多模块是根本不会有任何实际 kapt 处理过程的，却白白的做了一次 kt 转 java 的操作，源码引入的模块越多，这种无意义的耗时累加起来也非常可观。

为了能够弄清楚到底有哪些子模块真正用到了 kapt ，哪些没用到可以禁用掉 kapt 相关 task ，对项目中所有子模块进行了一遍扫描：

1. 获取 kapt configuration 的所有依赖，可以得到 kapt 依赖库的 jar 包，利用 asm 获取所有 annotation.
2. 遍历所有 subproject 的 sourceset 下所有 .java，.kt 源文件，解析 import 信息，看是否有步骤 1 中解析的 annotation
3. package task 完成后遍历 所有 subproject 所有 generate/apt ,generate/kapt 目录下生成的 java 文件

使用上述方案，通过全源码打包最终扫描出来大概是 70+模块不会进行任何 kapt 的实际输出，且将这些不会进行输出的 kapt，kaptGenerateStub 的 task 耗时累加起来较高 217s （由于 task 并发执行所以实际总时长可能要少一些).

获取到不实际生成 kapt 内容的模块后，开始对这些模块进行细粒度的拆分，让它们从 apply library.gradle 改为没有 kapt 相关的 library-api.gradle ，该文件除了禁用 kapt 外，与 library 逻辑一致。

但是这样做算是在背后偷偷做了些更改，很可能后续新来的同学不知道有这种优化手段，可能新增了注解后却没有任何输出且找不到原因，而优化效果最好是尽量少给业务同学带来困扰。为了避免这种情况，便对这些 library-api 模块依赖的注解做隔离优化，即：把这些模块依赖的注解库全部 自动 exclude 掉，在尝试使用注解时会因获取不到引用（如下图所示），第一时间发现到依赖被移除的问题。

另一方面在编译出现错误时，对应 gradle 插件会自动解析找不到的符号，如果发现该符号是被隔离优化的注解，会提示将 library-api 替换成 library，尽可能降低优化方案对业务的负面影响。

收益

1. mac 全源码场景中有 58s 左右的加速收益。
2. ci 机器上由于 cpu 核数更多 ，task 并发性能更好，只有 10s 左右的收益。

尾声

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