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Android DataBinding 编译变慢之谜

Android DataBinding 编译变慢之谜

背景

2018 年初，知乎 Android 客户端处于组件化中期阶段，组件的拆分和建立正在如火如荼的进行。得益于组件化， java 文件可以提前编译为 class 文件， app 整体的编译时间也得到了一定程度上的提升。然而有一天，主工程的的编译时间突然从 4 分钟猛增到了 10 分钟，对于仍在主工程进行开发的同学来说，这严重影响了开发效率，同时也使得 CI 资源耗费几乎翻番，因此需要排查一下问题到底出在哪里。

定位问题

首先，在编译时添加 --profile 参数，发现增长的部分都在 javac 阶段，对应的 gradle task 为 compile{flavor}{buildType}JavaWithJavac ，而其他编译阶段的耗时基本没有变化，很明显编译 java 文件到 class 的时候出了问题。

由于并不是立即发现问题，并且提交的 MR 众多，不知道立即确定到底是哪里的改动导致的问题，于是祭出二分查找大法，最终找到了编译变慢的那个 commit，然后看代码并没有什么可疑之处，只是简单的将一个组件拆分成了三个组件 —— 组件化拆分时账号组件是第一个拆出来的组件，拆得比较粗糙，连带着不少其他业务代码和基础代码，所以这个 commit 将账号组件拆成了三个组件：页面框架、账号和一个 Common 组件。难道这次拆分的某些改动触发了编译的 bug ？

同时又对比了一下其他各个业务组件的编译时长，发现各个业务组件 javac 的时间也均有不同程度的增长，其中依赖层级越多的组件，编译时间增长越大，时长的增长与依赖层级基本成指数关系。

举例来说，假设有四个组件 ABCD，A 依赖 B、B 依赖 C、C 依赖 D，那么 D 组件编译时长增长了 1 分钟的话，C 组件编译时间增长大约 2 分钟，B 组件大约增长 4 分钟，而 A 则会增长大约 8 分钟了。

对比组件拆分前后的代码，绝大部分都只是文件的简单移动，其他改动的地方也非常的简单，很难想像这种情况会触发什么编译器的问题，毕竟几乎 100% 的情况下，怀疑编译器只会打自己的脸。

那问题可能出在哪里呢？我们知道，Android 编译并不仅仅有 javac 阶段，还会有其他编译过程，而 aar 文件中除了 jar 文件之外，还有一堆其他的 Android 相关的产物，这是如果代码看不出问题的话，难道是其他编译产物导致了的问题吗？

找一个最上层的业务组件对比了一下编译产物 aar 文件：

如上图，发现很明显有一个setter_stores.bin 文件的体积有了巨幅的增长，不出意外的话，打包时间应该跟这个文件有关系。

然后再分析了其他组件的 aar，发现此文件的体积增幅与 javac 编译时间的增幅基本一致，而体积与编译时间的增幅与依赖树的所有分支中包含 databinding 组件数量最多的那条分支的 databinding 数量大致呈指数关系。也就是说：

原本编译 Java 只要 2 分钟，依赖层级中多了一层普通的库，编译时间不会发生变化，而如果多了一层启用了 DataBinding 的库，可能会增长 1 分钟，如果再多两层 DataBinding ，则会增长 4 分钟。

得出这个猜测之后，解决方案就比较明确了：去除一些组件的 DataBinding 属性。由于页面框架和 Common 组件并没有多少 DataBinding 的代码，所以直接将这两个组件的 DataBinding 去掉，打包时间恢复。

虽然暂时解决了眼前的问题，但是并没有真正解决问题，说不定那一天 DataBinding 依赖层级会再次变多，问题会再次出现。果然，在组件化最后一次拆分完毕之后，编译时间再次暴涨。当时是将最后的社区业务全部从主工程中拆走，由于主工程业务复杂，拆走后变成了多个业务组件，这些业务组件由于历史原因是有耦合关系的，所以导致最终多了几个 DataBinding 依赖层级，而这些组件都使用了很多的 DataBinding 代码，使得去除 DataBinding 依赖变得有些不现实：首先是改造这些代码的开发成本，更重要的是 QA 的回归成本很高，还有就是这样不能真正解决问题，谁也不能确定日后会不会再有依赖层级出现，除非我们禁止再使用 DataBinding。是时候深究一下 DataBinding 导致编译变慢的根本原因了。

具体慢在哪里

要看到底慢在哪里的，我们就要知道，打包的这一段时间，它都在干什么，我们使用工具 visual vm 看一下（ jstack 也可以）：

1 ) 打开 Visual VM

2 ) 执行主工程编译命令，定位编译的进程 id （例子中为 7689）

3 ) 在编译执行到 javac 阶段的时候 ( 比如 compileDebugJavaWithJavac )，在进程名上点击右键 → Thread Dump，将线程 dump 下来，可以多执行几次

4 ) 由于我们已经猜测是 DataBinding 导致的问题，所以直接在 dump 出的信息中搜索 databinding，发现每次都卡在了同一个地方：

"Task worker for ':'" #522 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f4af4447800 nid=0x30a0 runnable [0x00007f4af8a70000]
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE
        at java.util.HashMap$TreeNode.find(HashMap.java:1864)
        at java.util.HashMap$TreeNode.find(HashMap.java:1874)
        at java.util.HashMap$TreeNode.find(HashMap.java:1874)
        at java.util.HashMap$TreeNode.find(HashMap.java:1874)
        at java.util.HashMap$TreeNode.find(HashMap.java:1874)
        at java.util.HashMap$TreeNode.putTreeVal(HashMap.java:1994)
        at java.util.HashMap.putVal(HashMap.java:638)
        at java.util.HashMap.put(HashMap.java:612)
        at android.databinding.tool.store.SetterStore.merge(SetterStore.java:1173)
        at android.databinding.tool.store.SetterStore.merge(SetterStore.java:1153)
        at android.databinding.tool.store.SetterStore.load(SetterStore.java:185)
        at android.databinding.tool.store.SetterStore.create(SetterStore.java:176)
        at android.databinding.tool.Context.init(Context.kt:49)
        at android.databinding.annotationprocessor.ProcessDataBinding.doProcess(ProcessDataBinding.java:95)
        at android.databinding.annotationprocessor.ProcessDataBinding.process(ProcessDataBinding.java:73)


所有 dump 的信息都卡在了 android.databinding.tool.store.SetterStore.merge(SetterStore.java:1173) 这一行上，很明显，直接原因就是这里了：SetterStore#merge 方法有鬼。

SetterStore 是做什么的

在 Android DataBinding 中，可以在 xml 中将数据与 view 的属性绑定，比如要把一个 String 绑定到 TextView 的 text 属性上去，那只需要在 xml 中声明

<TextView
    android:layout_width="wrap_content"
    android:layout_height="wrap_content"
    android:text="@{string_content}"/>

然后给 TextView 的 text 属性定义如何绑定数据

@BindingAdapter("android:text")
public static void setText(TextView view, CharSequence text) {
 view.setText(text);
}

编译时 databinding-compiler 会找到 xml 属性对应的 BindingAdapter，并将 xml 中的绑定语法转换成 BindingAdapter 注解的方法，这样就实现了数据绑定。

但是，databinding-compiler 是通过 annotationProcessor 处理源码来生成代码的，一般来说 annotationProcessor 不会处理本模块以外的注解，比如说其他 aar 文件中的注解，那么如果在 Base 库中定义了 BindingAdapter 的话，如何让依赖 Base 库的工程也能使用 Base 库的 BindingAdapter 呢？

研究 databinding-compiler 的源码后发现答案就在 setter_stores.bin 中：databinding-compiler 会把得到的 BindingAdapter 及其他一些元素都存储一个 SetterStore.Intermediate 类实例中，而 setter_stores.bin 是这个对象被序列化后的结果，它最终被打包到 aar 中供引用者使用。引用者在编译时会把它依赖的所有的库的 setter_store.bin 都反序列化得到若干个 Intermediate 类实例，然后生成一个合并的 SetterStore 供 annotationProcessor 使用，这样 annotationProcessor 就可以使用其他工程定义的 BindingAdapter 了，而合并的数据最终又会被序列化成 setter_stores.bin 文件。

所以 SetterStore 主要做的就是序列化、反序列化与合并其他的 setter_stores.bin 文件。

为什么会变慢

我们先看一下 merge 的过程：

首先是拿到所有的 setter_store.bin 文件并反序列化然后合并，每一个循环都是在将一个 library 的 setter_store 合并到新的 store 中，看起来没毛病

private static SetterStore load(ModelAnalyzer modelAnalyzer,
                                GenerationalClassUtil generationalClassUtil) {
    IntermediateV3 store = new IntermediateV3();
    List<Intermediate> previousStores = generationalClassUtil
            .loadObjects(GenerationalClassUtil.ExtensionFilter.SETTER_STORE);
    for (Intermediate intermediate : previousStores) {
        merge(store, intermediate);
    }
    return new SetterStore(modelAnalyzer, store);
}

再看合并单个 setter_store 的方法，看起来很正常，依次合并各个类型的数据

private static void merge(IntermediateV3 store, Intermediate dumpStore) {
    IntermediateV3 intermediateV3 = (IntermediateV3) dumpStore.upgrade();
    merge(store.adapterMethods, intermediateV3.adapterMethods); // 堆栈信息表示卡在这一行
    merge(store.renamedMethods, intermediateV3.renamedMethods);
    merge(store.conversionMethods, intermediateV3.conversionMethods);
    store.multiValueAdapters.putAll(intermediateV3.multiValueAdapters);
    store.untaggableTypes.putAll(intermediateV3.untaggableTypes);
    merge(store.inverseAdapters, intermediateV3.inverseAdapters);
    merge(store.inverseMethods, intermediateV3.inverseMethods);
    store.twoWayMethods.putAll(intermediateV3.twoWayMethods);
}

看一下合并单项的 merge 方法，Map 合并，好像也没有什么问题

private static <K, V, D> void merge(HashMap<K, HashMap<V, D>> first,
        HashMap<K, HashMap<V, D>> second) {
    for (K key : second.keySet()) {
        HashMap<V, D> firstVals = first.get(key);
        HashMap<V, D> secondVals = second.get(key);
        if (firstVals == null) {
            first.put(key, secondVals);
        } else {
            for (V key2 : secondVals.keySet()) {
                if (!firstVals.containsKey(key2)) {
                    firstVals.put(key2, secondVals.get(key2)); // 堆栈信息表示卡在这一行
                }
            }
        }
    }
}

setter_store 的内部是一个个的 Map（见 SetterStore.java#IntermediateV1 ），所以如果不出意外，最终会得到一个小的去重后的 setter_store 。但是我们打开这些生成的 setter_store.bin 文件，会发现里面有巨量的重复，同一个 BindindAdapter 在同一个 Map 中出现了多次，而 BindingAdapter 是存储 IntermediateV1#adapterMethods 这个字段中的，类型是 HashMap<String, HashMap<AccessorKey, MethodDescription>> ，这个 Map 难道有什么问题么？

猜测大量的重复应该是跟 key 的 hashcode 和 equals 设计不当有关，adapterMethods 是一个双重 Map，第一层 key 为 String，显然没有问题，pass，第二层的 key 是一个类 AccessorKey，看一下这个类的源码：

private static class AccessorKey implements Serializable {
 
    private static final long serialVersionUID = 1;
    public final String viewType;
    public final String valueType;
 
    public AccessorKey(String viewType, String valueType) {
        this.viewType = viewType;
        this.valueType = valueType;
    }
 
    @Override
    public int hashCode() {
        return mergedHashCode(viewType, valueType);
    }
 
    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if (obj instanceof AccessorKey) {
            AccessorKey that = (AccessorKey) obj;
            return viewType.equals(that.valueType) && valueType.equals(that.valueType);
        } else {
            return false;
        }
    }
 
    @Override
    public String toString() {
        return "AK(" + viewType + ", " + valueType + ")";
    }
}

仔细审查一下 equals 那一行

return viewType.equals(that.valueType) && valueType.equals(that.valueType);



viewType.equals(that.valueType) 肯定是恒为 false。

根据上面的分析，原本 merge 做的工作是将所有依赖的库的 setter_store 去重合并，现在因为 equals 写法错误，导致每个 Key 必然不一样，完全没有达到去重的效果

我们假设最简单的情况，我们有库 D 依赖 C、C 依赖 B，B 依赖 A，均开启了 databinding 且都没有定义任何的 adapterMethods，假设 databinding 库本身已经包含了 50 个 adapterMethods，那么：

A 依赖了 databinding 库，A 最终的 setter_store 中包含了 50 个 adapterMethods

B 依赖了 A 和 databinding 库，B 最终的 setter_store 中包含了 50 + 50 = 100个 adapterMethods

C 依赖了 A、B 和 databinding 库，C 最终的 setter_store 中包含了 100 + 50 + 50 = 200个 adapterMethods

D 依赖了 A、B、C 和 databinding 库，D 最终的 setter_store 中包含了 200 + 100 + 50 + 50 = 400个 adapterMethods

与上面结论「体积的增幅与依赖树中包含 databinding 组件最长的那条链的长度大致呈指数关系」一致

而我们的主工程的依赖层级已经达到了 8 层，所以算起来重复率为 1/2^7 ，实际的使用环境中，依赖关系不仅仅是单链的依赖，每一个依赖层级可能会有多个库，所以事实上最终依赖会再翻几番，最终我们自定义 BindingMethod 的哈希冲突率接近 99.9% （862/863），而 databinding 自带的 BindingMethod 又翻了两番，哈希冲突率达到了 99.97% （3497/3498），整个 setter_store.bin 文件已经达到了 33M ，而事实上去重之后只有大约 100 个 BindingMethod。

解决方案

一、修改 databinding-compiler。

知道问题在哪里后，修改也就很简单了，修改出问题的那一行

return viewType.equals(that.viewType) && valueType.equals(that.valueType);

重新打包 databinding-compiler，使用后速度果然快了

二、禁止不合理的依赖

虽然 DataBinding 导致的打包变慢的问题已经得到了解决，但是工程依赖层级过多也是一个问题，造成依赖问题的情况很多：一是某个大型业务拆分的时候，一次拆成了几个互相依赖的组件，导致层级变多，二是有些同学有开发的时候贪图方便，在发生组件间交互的时候，采用了直接引用其他组件（而不是引用组件接口）的方式，导致依赖关系变得复杂。所以我们的解决方案是对组件进行分级：

  1. 明确业务组件、业务中间件与基础组件的划分
  2. 业务组件间禁止发生直接依赖，下层组件禁止依赖上层组件，禁止循环依赖
  3. 对现存的不合理依赖按定级进行重新梳理和解决
  4. 对组件的定级落实到一个集中的配置文件，并使用 gradle 插件禁止错误的依赖

后续

这个 bug 已经存在了一年，2018 年初 Android Gradle Plugin 还是 3.0 版本的时候就遇到过，当初只是发现了是 DataBinding 的问题，但是并没有想到可能是一个 bug，所以只是简单的去掉了几个组件的 DataBinding 代码了事，后来再次探索这个问题的时候已经是 3.2.1 版本，一直没有被修复。而在写这篇文章之前几天，官方又出了 3.3 版本，这个问题已经修复了：SetterStore.java#1357

不仅如此，还悄悄的加了一个 compareTo 方法：

public int compareTo(@NonNull AccessorKey other) {
    int viewTypeCmp = nullableCompare(viewType, other.viewType);
    if (viewTypeCmp == 0) {
        return nullableCompare(valueType, other.valueType);
    } else {
        return viewTypeCmp;
    }
}

不了解 compareTo 的可以看这个 廖雪峰 # Java Map的正确使用方式


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编辑于 2019-03-01 13:25
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