性能优化:得物App包体积治理之路

发表于 2年以前  | 总阅读数:635 次

背景

包体积优化,或者说包体积瘦身,相较于 crash 治理、卡顿优化、启动优化等比较硬性的指标来说,优先级可能没有那么高。特别是对于一些孵化期和成长期的 App 来说,用户量、DAU 没有上去之前,来进行包体积瘦身收益也不高。但是对于得物这种千万日活的 App 来说,进行包体积的瘦身还是具有蛮大意义的,为此,得物 App 也投入了不少资源来对包体积进行一系列的优化。

在介绍优化手段之前,我们先梳理下包体积瘦身的意义:

  • 包体积瘦身最主要的好处是对应用 下载转化率 的影响,在不考虑外部因素影响下,如果你的 App 相较竞品 App 体积要更小的话,那么用户下载的欲望可能要高一些

  • 包体积变小,运营增长投放的成本也能降低,对用户来说,获取安装包的流量成本也变小,下载等待时间也越短,心理上的下载欲望也会有所提升

  • 包体积越小,代表安装时候所需要的文件拷贝、Library 解压、签名校验等花费的时间越短,也就可以获得更快的安装速度

  • 包体积瘦身也能为 App 的启动和运行性能带来正收益

APK 的组成

解压一个 APK 后,我们会发现 Android 安装包主要由 libs(就是so文件)、assets、res以及code(dex)组成。大部分应用中,这些内容都占了安装包99%的体积。毫无疑问,我们的优化也必然要从这几个方面着手切入。

资源相关优化

RES 资源

资源相关的部分包括 res、assets、编译后的二进制资源文件 resources.arsc 和 清单文件 等,这一部分的优化效果是相对来说最容易、收益最高的。

其中, res 目录下的文件在打包的过程中会由 aapt2 自动生成对应的资源 ID,并且保存在 .R 文件中,但 .R 文件仅仅只是保证编译程序不会报错,实际上在应用运行时,系统会根据 ID 寻找对应的资源路径,而 resources.arsc 文件就是用来记录这些 ID 和 资源文件位置对应关系 的文件。

在绝大部分 App 中, res 目录下体积占比较高的当属图片和xml文件了。AAPT2 在打包 res 下的过程中,又可分为编译和链接两个部分:

在编译阶段,aapt2会解析输入的源文件并生成一个扩展名为 <span style="letter-spacing: 1px;">.flat 的中间二进制文件。默认情况下,此阶段会对所有 PNG 文件进行压缩,AAPT2 对于 PNG 图片的压缩可以分为三个方面:

  • RGB 是否可以转化成灰度

  • 透明通道是否可以删除

  • 是不是最多只有 256 色(Indexed_color 优化)

虽然 AAPT2 默认支持对PNG图片的优化,但是它采用是是相对保守的 Indexed_color 算法,这是一种无损的压缩算法,如果我们想要更高的压缩率,可以使用一些其他的压缩工具,来集成到我们的编译打包流程中。

在链接阶段,AAPT2 会合并在编译阶段生成的所有中间文件(如资源表、二进制 XML 文件和处理过的 PNG 文件),并将它们打包成一个 APK。此外,在此阶段还会生成其他辅助文件,如 <span style="letter-spacing: 1px;">R.java 和 ProGuard 规则文件。

了解了资源打包的相关流程,那么对应的优化方案也就有了头绪。我们主要从以下四个方向切入:

  1. 减少res下的资源数目

这一部分主要是针对一些图片,可以通过cdn下发的就没必要存放在apk里面了;cdn下发的方案必然会带来流量上的消耗,这一部分的优化是通过图片库接入cdn格式转换、图片裁剪等手段来处理的。

2 . 压缩res下的图片体积

开发同学在资源添加的时候会先通过 tinypng等手段来对图片进行压缩,同时在代码合入阶段通过CI检测避免非法大图资源的合入,最后在打包过程中,集成了Gradle 压缩插件 shrink,来进一步对资源进行优化处理。

3 . 剔除res下的无用资源

这一部分没有做额外的处理,只是开启了 shrinkResources 选项。

4 . 合并res下的相同资源

res 下存在不少命名不同但是内容一样的资源,这种情况在组件化工程中特别常见,这一部分也是通过 shrink 插件来统一处理掉的。

Assets 资源

Assets 目录下的文件是通过 AssetManager 类的接口来获取,aapt2不会对它进行任何优化处理。同时,建立在Assets文件夹中的文件是只读的,自然也就无法通过下发资源的形式来进行处理。针对 Assets 下的资源,采取的方案也是裁剪与压缩两种模式。shrink 插件支持了对 Assets 目录下的图片进行压缩,裁剪则是通过代码调整的方式进行。

Assets 的裁剪主要从两个方面,一是检测出无用的Assets资源(通过ApkChecker,或者 gradle 插件均可做到),然后删除掉;二是通过代码调整,将本来放在assets下的资源移到其他文件夹中,这样就可以通过资源下发的方式来进行处理。

这里总结下 shrink 插件目前提供了的功能:

  • res下的资源压缩,包括对png、gif、jpeg的压缩,对png和jpeg图片会首先尝试转换为webp格式
  • 重复资源删除,基于CRC算法
  • Assets 图片压缩,同类型压缩,不会改变名称和格式

LIB 优化

libs下主要是一些 .so 文件,比较常规的是只保留一种abi架构,即通过 abiFilters 限定只让指定 abi 的 so 参与到最终的 mergeapk 流程。

得物 App 中使用到了大量的 so 来承载业务功能,其中大部分的 so 是通过动态下发的形式处理掉了,so 的动态下发功能主要由自研的 Yeezy动态资源管理平台 承载。除去下发的 so 外,APK 包内依然存在20M 左右的 so 库,这里的大部分是启动和首页就需要用到的;由于 App 体验的原因,这部分不适合进行下发;同时,我们目前存在 32 位和 64 位2套 ABI 架构,如何在兼顾体验与稳定性的同时,优化32位 so 的是我们接下来要处理的一个痛点。

DEX 优化

Dex 是 Android 系统的可执行文件,包含 应用程序的全部操作指令以及运行时数据。当 Java 程序被编译成 class 文件之后,还需要使用 dx 工具将所有的 class 文件整合到一个 dex 文件中,这样 dex 文件就将原来每个 class 文件中都有的共有信息合成了一体,这样做的目的是 保证其中的每个类都能够共享数据,这在一定程度上 降低了信息冗余,同时也使得 文件结构更加紧凑。

目前,得物 App 中接近一半的体积被 .dex 文件占据,同时随着业务迭代,DEX 体积还有逐步增多的趋势。DEX的主要优化一般是通过 ProGuard 来处理的,包括 压缩(Shrinking)、优化(Optimization) 和 混淆(Obfuscation);对于商业 App 来说,一般很难做到 ProGuard 火力全开,在得物 App 中,Shrinking 和 Optimization 都是处于关闭状态,只有混淆是开启的。

Q:为什么要关闭 Shrinking 和 Optimization 呢?

因为使用到了大量三方库,其中有些库的功能导致无法开启 Shrinking 和 Optimization,比如开启Optimization 将导致热修无法使用;Proguard 中所做的优化包括 内联、修饰符、**合并**类和方法等 30 多种优化项,在特定的情况下,它尽可能地做了相应的优化。在无法开启 Optimization 的情况下我们可以借助插件在编译过程中,通过ASM接入字节码,从字节码层次来针对性的做一些优化,也就是选择性的将 Proguard 功能迁移到transform中去执行

这里我们主要参考了 ByteX 和 Redex 中的实现,实现了常量内联、access 内联、R内联、方法删除等功能。可以看出,这一部分的优化依然存在很大的优化空间。同时基于 DEX 文件格式的一些优化,比如移除 release 包不需要的一些信息,比如支付宝debugItem移除 也将在后续版本迭代陆续实验推进。同时,Optimization 的逐步开放性调研,.dex 文件的动态下发均是将来需要持续跟进的。

包体积监控

当我们把上面这些优化手段都做了之后,我们发现随着版本的迭代,包体积很快就涨回去了;是怎么膨胀的,哪里增加的,都是为什么增加的追溯起来都比较麻烦;同时我们也想知道还有哪些优化空间,哪里可以作为切入点,所以我们开发了包体积监控平台。

包体积平台主要完成以下几件事情: 1. 监控包体积变化的趋势,解析 APK 中各类型资源详情 2. 以业务线的维度监控 APK 中各种类型资源的变化 3. 资源文件的追溯 4. APK 中依赖关系的梳理 5. APK 对比,发现迭代过程中产生的问题

引入包体积监‍控平台后,整体的打包流程如下:

解析Apk

要实现对 Apk 变化趋势的监控,前提条件是实现对每个 apk 的解析,我们的做法是基于开源的ApkChecker重新定制(主要是对并行出包、解析的支持),布置到远端服务上,Jenkins 打包成功后通知后端解析APK,后端调用ApkChecker 实现解析,拿到解析数据后再将数据落库。

业务线维度划分

实现划分基于业务线维度的资源报表,除了拿到解析的 APK 资源数据外,还需要知道数据的来源和归属的业务线;数据的来源可以向前追溯到具体的 AAR,AAR 的依赖和 AAR 中资源详情的采集可以通过在打包的过程中使用一个自定义的 gradle插件-dependency-analysis 拿到的,由于gradle打包过程中会将aar和jar都解压放置在指定的目录中,所以插件只需要到具体路径下拿到解压后的资源数据就可以了;这里我们采取的是收集

RUNTIME_CLASSPATH 类型的原始数据。

收集到了aar的数据并落库后,只需要将aar中的资源与apk中的资源做一层映射,便可建立关联。剩下的便只需将aar与业务线建立关联关系,如此便可实现业务线维度资源报表。

如何建立aar与业务线的关联呢?正好我们在做编译优化的时候,有建立一个组件管理平台--airforce,其中我们引入了一个基线的概念,每个apk版本都将与一个基线版本对应,基线版本下管理着该版本全部aar以及插件classpath配置;如此,只需要后端与airforce建立一次通信便可以拿到组件与业务线的关系了。

报警服务

当一个apk构建出来后,我们希望在开发阶段及时发现、及时修改,避免在灰度和上线的时候出现不可控的体积膨胀问题;报警服务正式为这一目的而存在的。

根据前面的介绍,当一个apk打包出来通知后端进行处理的时候,我们可以拿到apk解析后的数据、拿到资源与aar的关系、拿到aar与业务线的关系,以及aar相关负责人信息。接下来只需要指定报警规则,在解析apk之后进行报警校验,然后将报警数据打通飞书机器人通知到具体开发人员进行处理。

APK详情

包体积监控平台的其中一个目的是为了方便开发人员发现APK中可以优化的点,为了实现这一目标,在前端页面中实现将APK最终产物数据与aar原生产物数据进行聚合展示就比较有意义。

apk的产物分布负责直观的展示apk中这种类型文件的体积占比

依赖关系以业务线的维度展示构建apk的原始aar依赖关系

原始aar列表按解压后的体积降序展示,点击可以直观展示aar中的各资源详情

aar的展示主要可以用于发现功能重复的依赖,比如项目中同时存在Glide和Fresco,则可以考虑移除一个;以及方便业务同学判断so是否可以下发等。

大资源详情对应apk中体积比较大的资源,是资源优化的最要指导

在资源优化阶段,针对大资源的专项优化可以获得非常不错的收益,这一部分优化实施起来相对容易,属于风险小、收益高。优化阶段告一段落之后,则是需要对大资源的膨胀敏感监控,开发阶段及时预警。

优化建议直接展示 ApkChecker 检测出的各项问题

APK对比

项目的迭代过程中,体积是随着需求的增加而不断膨胀的,apk 的对比功能对于发现问题具有指导性的意义。目前 apk 对比功能实现了按照大文件类型的对比、aar依赖体积变更的对比以及 apk 中资源变更的对比。功能的实现难度不大,只需要从数据库中取出差异数据即可实现。

包体积监控平台上线后,版本迭代期间爆发性的体积膨胀得到了较好的控制。

展望

目前的包体积监控平台对资源类型的监控比较完善,但是对代码体积的监控相对就弱了些。后续再对 DEX 进行专项优化的同时也将同步完善 Code 类型文件的监控。在经过一系列的优化尝试之后,目前得物 App 中体积占比最大的 .dex 文件和 .so 文件是亟需优化的重中之重。

优化 DEX 也将围绕裁剪和优化两点展开,裁剪则是找到项目中没有用的代码进行删除,无用代码可以分为两类:一类是在业务角度出发,将一些功能重复的类合并,比如承载图片加载的只需要引入 fresco 从而删除 glide 的依赖;一类是从技术角度出发,找出线上真实无用代码,将找到的无用类通知到具体开发人员评估是否可以删除;优化则是从 DEX 文件格式的角度和 Proguard 优化的角度,参考 redex 等优化功能的实现,以独立插件的形式逐条落地,这一部分的挑战相对更大、采取的策略也将更为谨慎。

包体积瘦身是一个持续性的挑战,一方面业务功能在不断增加、不可避免带来代码量和资源的增加;另一方面是随着优化的进行,可操作空间的逐步压缩,优化的难度也越来越高。同时,如果贸然采用一些黑科技也将为稳定性带来更大的挑战,如何在保障稳定的同时优化包体积是一个需要不断探索的过程。路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。

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