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背景

随着业务的快速发展，Release构建速度问题不断凸显，从2020年底构建50min到如今接近1h30min的构建时长，其中Proguard阶段耗时占用了接近40%，时刻影响着工作效率。在整个Release构建耗时链路上，业界优化方案众多，并起到了一定的优化效果。然而我们另辟蹊径，自研一套Inc-Proguard方案，解决了无法增量Proguard问题，实现将耗时降低到分钟级别。

问题出在哪？

目前Android微信采用模块化的Gradle构建方式，也是业界普遍采用的一种方式。大致构建流程如下：

图1

上图可以看出每个Plugin都有可能并发Compile，执行到Boot Plugin时则需要串行Compile，最终经过Proguard、Dex等构建流程输出Apk, 而每个任务都会有相应的Gradle Task负责执行。

通过对Task进行耗时排序, 了解到Full Proguard(3 optimizationpasses) 平均需要40分钟【图2】，在有Apply Mapping情况下也要20分钟左右【图3】

图2 Full Proguard

图3 Apply Mapping Proguard

图4 Proguard部分流程

具体原因主要有几点：

Proguard过程深度复杂【图4】，每个阶段都存在一定的耗时，比如Initialize、Shrink、Optimize、Obfuscated 阶段很难进行单点优化；
并发执行只存在Optimize阶段，对整体优化效果不明显【proguard.classfile.visitor.ParallelAllClassVisitor】；
代码膨胀；
optimizationpasses次数；
Proguard优化项选取；

考虑的优化方案：

一个最简单的优化方案就是通过减少Proguard Optimize 次数来改善耗时，但是会对Apk性能有比较大的影响，比如Dex数，包体积，启动性能等指标；
利用Gradle 增量策略将Incremental Input Jars 输入给Proguard进行增量混淆，亲测如果一旦Input Jars的Reference不完备，就很容易出现Warning导致Proguard失效，即便Proguard成功，也未必跟上次构建结果保持一致；
采用R8，但R8 的耗时优化也达不到我们预期目标，它不允许您停用或启用离散优化，也不允许您修改优化的行为，比如-optimizations 和 -optimizationpasses，这种黑盒的行为往往一旦出现了问题，高昂的维护成本也不容忽视；第三章节我们将进一步解释采用Proguard的原因；
从工程架构考虑，业务Feature层次明确，顺其自然的对Feature部分进行混淆即可，但这种方案也是需要工程架构进一步改造，约束规则，并没有解决根本问题；

综上，我们考虑到在日常开发构建过程中，往往提交的代码并不多，一次提交全量构建，属实恶劣，那能否针对增量修改的代码部分进行增量Proguard呢？答案是可行的！

为什么要采用Proguard？

图5 Proguard + D8

图6 R8

在R8出现之前，Proguard基本上配合Dx/D8使用，生成更小更快的Java字节码，然后交给Dx/D8生成Dalvik字节码【图5】，其中D8 比 dx 输出质量指令更少，寄存器分配更好的字节码。而 R8 【图6】是 D8 的衍生产品，旨在集成 ProGuard 和 D8 的功能，目前仍在优化中，逐渐成熟，具体查看QuardSquare官网[1]了解更多。对于微信，我们仍然使用Proguard，主要原因如下：

Proguard优化项跟R8相似，R8在这方面没有明显的优势；
Build Time R8 不比 Proguard快多少，在图1基础上采用R8方案则会快10分钟左右，由于两者优化目的不同，R8也包括的Dalvik字节码方面的内容，后续有可能增加耗时，其他原因上述也提到；
Android微信针对dex的部分有自己的优化工作，主要目的是减少dex数量，对Tinker Patch大小也有一定帮助，有了自己的Dex优化，在将来的一段时间内我们仍然使用Proguard，这是主要原因；

下面重点介绍增量混淆核心工作：

增量混淆

先来看一下Proguard的大致输入输出流程：

图7

Proguard输出两个产出文件 usage.txt 和 mapping.txt【图7】，usage.txt 是将无用Class、Field和Method进行删除，mapping.txt保留Class、Field和Method的original-obfucate class mapping、inline mapping【图8】，其中inline最为常见，也是Proguard难以增量的主要原因之一。

图8 inline

图9

那我们所做的工作就是用当前构建的New Inputs再结合上次构建的产出Outputs【图9】进行增量Proguard，具体实现思路如下：

图10 实现思路

根据上述流程图，总结出大致的实现步骤：

利用ASM将上次构建的OutInput Jars、构建的NewInputs Jars 构建HashClassNodes Tree，以便序列化Snapshot；
NewInputs Jars 构建Class Nodes Reference Graph, 目的是获取Class Nodes之间的引用关系；
HashClassNodes Tree 构建 Diff Class Nodes，获取当前构建的代码变更；
Diff Class Nodes 和 Class Nodes Reference Graph 构建 Spread Diff Class Nodes，获取扩散影响的代码变更；
Spread/ Diff Class Nodes 结合上次构建的产出Old Inputs Jars、usage.txt、mapping.txt 进行字节码矫正（Correct Bytecodes）
将校正后的字节码重新ReMapping（Process Mapping）
更新usage.txt 、mapping.txt 和 output jars

Diff

首先来看我们如何将输入Jars进行Hash，首先大家很容易想到利用ASM工具解析Class，分析出Fields/Methods等字节码内容，并利用哈希函数计算hashcode值，例图11：

图11 hash snapshot

哈希函数我们采用hash = hash ∗iConstant+value, hash=17, iconstant=37，选取质数因子主要是尽可能避免hash冲突，分布均匀。至此我们很容易计算出相邻构建的代码差异即可【图12】

图12 Diff

目前我们支持以下几种类型的变更，基本覆盖所有的代码增量情况的更改：

图13 变更类型

Class Nodes

有了具体的代码变更之后，为了方便后续进行字节码操作，还需要对当前的Class构建Class Node结构化数据，同样我们借鉴ASM-Tree库进行分析和扩展，构建出了功能更为强大的MM-ClassNode-Tree, 结构大致如下【图14】：

图14 ClassNode Tree

其中每个Node都保存着对Class的直接引用和inline关系，引用关系【15】我们可以通过Constants Pool获得，Inline信息可以从Mapping中获取【图16】，同样我们的Mapping、Usage信息都将会被结构化组织。

    private fun findReferencedClasses(referencingClass: Clazz, member: Member?, descriptor: String, owner: String,
                                      name: String,  node: String): ArrayList<Clazz?>? {
        val enumeration = DescriptorClassEnumeration(descriptor)
        val classCount = enumeration.classCount()
        var referencedClasses :ArrayList<Clazz?>? = null
        if (classCount > 0) {
            referencedClasses = ArrayList<Clazz?>()
            for (index in 0 until classCount) {
                val fluff = enumeration.nextFluff()
                val name = enumeration.nextClassName()
                val referencedClass: Clazz? = findClass(referencingClass, member, name, node)
                if (referencedClass != null) {
                    referencedClasses.add(referencedClass)
                }
            }
        }
        val referencedClass: Clazz? = findClass(referencingClass, member, owner, node)
        if (referencedClass != null) {
            if (referencedClasses == null) {
                referencedClasses = ArrayList<Clazz?>()
            }
            referencedClasses.add(referencedClass)
        }
        return referencedClasses
    }

例15 find reference

    public static class MethodInfo {
        private int obfuscatedFirstLineNumber;
        private int obfuscatedLastLineNumber;
        private final String originalClassName;
        private int originalFirstLineNumber;
        private int originalLastLineNumber;
        private final String originalType;
        private final String originalName;
        private final String originalArguments;

        private final String obfuscatedName;
        private final String obfuscatedArguments;
        public MethodInfo inlineToInfo;
        public MethodInfo inlineByInfo;
        //mapping文件中是否为:xxx:xxx[false], :xxx[true]
        private boolean sameLineNumber; 

        private boolean markRemoved;
}

例16 mapping info(部分)

接下来，我们有必要继续计算当前的变更的Spread Change，有了上面的引用和内联关系，就很容易计算出影响的其他Class Diff:

def spreadDiffClassMarker = new SpreadDiffClassVisitor(spreadDiffWriter, logWriter,
                    configuration.classLoader, programClassPool)
            programClassPool.classAccept(
                    new ClassProcessingInfoFilter(Status.NodeStatusFlag.ADD.value |
                                                  Status.NodeStatusFlag.CHANGE.value |
                                                  Status.NodeStatusFlag.REPLACE.value, 0, 0,
                            new MultiClassVisitor(
                                    spreadDiffClassMarker,

                                    new MMAllMemberVisitor(
                                            new MMemberProcessingInfoFilter(Status.NodeStatusFlag.ADD.value |
                                                                            Status.NodeStatusFlag.CHANGE.value, 0, 0, spreadDiffClassMarker)))))}

例17 spread diff

图18

Corrector

上述章节主要讲述如何获取Diff Class Nodes, 整个流程最为关键的部分则是字节码校正，下面通过举例说明针对不同的变更类型，其处理方式也不尽相同：

图19

在上次构建中，class A被映射为class a，B.funb() 被shrink掉保存在usage.txt中，A$2为匿名内部类remapping为A$1, 方法funB中将class C的func方法inline，并保存在mapping.txt中，考虑针对当前修改情况进行分别校正处理：

图20 ADD

图21 CHANGE

图22 REPLACE

ADD: func()为新添加方法，由于mapping文件并不存在func的映射关系，所以直接添加到class a中即可，code部分也相应copy输出【图20】，如果新增的方法中存在shrink/inline的code部分，同样也一并ADD处理；


usageMarker.isAdded(programMethod) || usageMarker.isSpreadAdded(programMethod) -> {
                    val exceptionsArray: Array<String>? =
                        if (programMethod.exceptions == null) null else programMethod.exceptions.toTypedArray<String>()
                    val correctMethodVisitor = outputClass.visitMethod(
                        programMethod.access,
                        programMethod.name,
                        programMethod.desc,
                        programMethod.signature,
                        exceptionsArray
                    ) as MMethodNode

                    processingFlagMarker.markCorrectAdd(correctMethodVisitor)

                    programMethod.accept(InnerProcessingMethodVisitor(
                        programClass = inputProgramClass,
                        inputMethodNode = programMethod,
                        methodVisitor = correctMethodVisitor
                    ))
                }

CHANGE: 如果在方法funB中新增一个D.fund方法，则class A的funB处于CHANGE状态，此时inline的C.func和新添加的D.fund方法copy到class a中，inline的Class D部分则需要设置ADD状态，补齐func code部分【图21】；


usageMarker.isChanged(inputMethodNode) || usageMarker.isSpreadChanged(inputMethodNode) -> {

                    val index = outputProgramClass.methods.indexOf(outputProgramMethod)
                    val exceptionsArray: Array<String>? =
                if (outputProgramMethod.exceptions == null) null else outputProgramMethod.exceptions.toTypedArray<String>()
            val newProgramMethod = MMProgramMethodNode(outputProgramMethod.access,
                                                       outputProgramMethod.name,
                                                       outputProgramMethod.desc,
                                                       outputProgramMethod.signature,
                                                       exceptionsArray)
            inputMethodNode.accept(
                InnerProcessingMethodVisitor(
                    programClass = inputProgramClass,
                    inputMethodNode = inputMethodNode,
                    methodVisitor = newProgramMethod
                )
            )
            outputProgramClass.methods[index] = newProgramMethod

            processingFlagMarker.markCorrectChange(newProgramMethod)
        }

REMOVE: 此过程比较简单，删除class A中某个方法，可以简单将class a中对应的方法进行删除即可；
LINE NUMBER CHANGE: 如果修改class A中的任何代码，都会引起下面的code 行号信息发生变更，同样也会影响解栈操作，这里我们在hash过程中也要保留一份line code信息，针对当前的行号变更并结合offset偏移从而计算当前的line number，最后更新到outputs即可；


indexLineNumberOffsets = inputMethodNode.getLineNumberOffset(inputProgramClass)

                    val filterInputLineNumberNodes = inputMethodNode.filterLineNumberNodes()
                    val filterOutputLineNumberNodes = outputProgramMethod.filterLineNumberNodes()
                    if (filterInputLineNumberNodes.size == indexLineNumberOffsets?.size && filterOutputLineNumberNodes.size == indexLineNumberOffsets?.size ) {
                        oldLineNumberArray = inputMethodNode.filterLineNumberNodes().mapIndexed { _index ,lineNumberNode -> lineNumberNode.line - indexLineNumberOffsets!![_index] }
                        outputProgramMethod.insnsAccept(outputProgramClass, this, null)
                    } else {
                        logPrinter?.println("$TAG >>>>>>>>>>>>>> ERROR, lineNumberNodes is not same size!")
                    }

SPREAD CHANGE/REMOVE/ADD... 处理逻辑同上

考虑以下几种特殊情况：

匿名内部类mapping:

Proguard针对匿名内部类，可能会做remapping处理，比如图23中SearchView$10会被重新mapping为SearchView$2,因此，因此无法利用上次构建的mapping信息来还原当前的class，这里我们采取REPLACE的方式进行处理，见图22，当class A中的funA方法体有修改，则标记为CHANGE状态，此时A$2将必须copy到class a中，同时A$2需要remapping为A$2, 而不是A$1;

图23 匿名类

其他情况：

arguments 优化

method的方法参数也有可能被Shrink优化【proguard.optimize.MethodDescriptorShrinker#visitProgramMethod】，导致无法通过mapping进行找回，这里我们修改Proguard源码，保留Shrink前后的mapping信息即可。

return value 优化

同样method的 return value也会存在优化的情况，考虑到在微信此优化数量并不明显，这里通过配置!method/propagation/returnvalue简单处理

Update

corrector环节处理之后，最后则需要对outputs进行remapping，并更新产出文件，大致原理如下：

Remapping outputs

校正后的字节码还必须进行重新混淆才能输出生产环境Apk，阅读retrace解析流程，我们顺利地将上次构建的mapping.txt进行结构化解析，再对已经标记待处理的output classes/fields/methods/annotation/code insn部分进行混淆remapping【图24，25，26】；


  // Process mapping
  def mappingProcessor = new ProcessingMappingVisitor(mappingRemapper, logPrinter, outputProgramPool)
  outputProgramPool.classAccept(new MultiClassVisitor(
                                          // Update class mapping
                                          new ClassProcessingFlagFilter(ProcessingFlag.CORRECTED_CHANGE.value |
                                                                        ProcessingFlag.CORRECTED_ADD.value |
                                                                        ProcessingFlag.CORRECTED_REPLACED.value,
                                                  0,0, mappingProcessor),

                                          new MMAllMemberVisitor(
                                                  // Update methods/fields mapping
                                                  new MMemberProcessingFlagFilter(ProcessingFlag.CORRECTED_CHANGE.value |
                                                                                  ProcessingFlag.CORRECTED_ADD.value|
                                                                                  ProcessingFlag.CORRECTED_REPLACED.value,
                                                          0, 0, mappingProcessor)),
  ))

图24 remapping


if (typeInsnNode.opcode == Opcodes.NEW ||
    typeInsnNode.opcode == Opcodes.ANEWARRAY ||
    typeInsnNode.opcode == Opcodes.CHECKCAST ||
    typeInsnNode.opcode == Opcodes.INSTANCEOF) {
    typeInsnNode.desc = obfuscatedDescriptor(typeInsnNode.desc, mapper, logPrinter)
    logPrinter?.println("$TAG, >>>>>>>> process typeInsn desc: ${typeInsnNode.desc}" +
            " -> obfuscate desc: ${typeInsnNode.desc}")
}

图25 obfuscate insn(部分)

fun obfuscatedDescriptor(originalInternalDescriptor: String, mappingRemapper: FrameRemapper?,
                         logPrinter: PrintWriter?, fixClassInfo: ProgramClassFixInfo? = null): String {
    val startIndex = originalInternalDescriptor.indexOf(TypeConstants.CLASS_START)
    val endIndex = originalInternalDescriptor.lastIndexOf(TypeConstants.CLASS_END)
    if (startIndex < 0 || endIndex <= 0) {
        return obfuscatedInternalClass(ClassUtil.externalClassName(originalInternalDescriptor), mappingRemapper, fixClassInfo)
    }
    try {
        val newDescriptorBuffer = StringBuffer(originalInternalDescriptor.length)
        val enumeration = DescriptorClassEnumeration(originalInternalDescriptor)
        if (enumeration.classCount() < 2) {
            return obfuscatedInnerDescriptor(originalInternalDescriptor, startIndex, endIndex, mappingRemapper, logPrinter, fixClassInfo)
        }
        newDescriptorBuffer.append(enumeration.nextFluff())
        while (enumeration.hasMoreClassNames()) {
            val internalClassName = enumeration.nextClassName()
            val obfuscatedClassName = obfuscatedInternalClass(ClassUtil.externalClassName(internalClassName), mappingRemapper, fixClassInfo)
            newDescriptorBuffer.append(obfuscatedClassName)
            newDescriptorBuffer.append(enumeration.nextFluff())
        }
        return newDescriptorBuffer.toString()
    } catch (ex: Exception) {
        logPrinter?.println("process obfuscatedDescriptor error, originalDescriptor: $originalInternalDescriptor")
        ex.printStackTrace()
    }
    return obfuscatedInnerDescriptor(originalInternalDescriptor, startIndex, endIndex, mappingRemapper, logPrinter, fixClassInfo)
}

图26 obfuscate description

Update usage/mapping.txt

进一步的，通过corrector后的字节码状态信息，也需要同步更新usase/mapping的结构化数据，并Print到当前的usage和mapping产出文件中【图27】；


...
if (!methodInfo.isInlineInfo()) {
      if (methodInfo.originalFirstLineNumber > 0) {
          // Print out the line number range of the method,
          // ignoring line numbers of any inlined methods.
          pw.println("    " +
                  methodInfo.originalFirstLineNumber + ":" +
                  methodInfo.originalLastLineNumber + ":" +
                  methodInfo.originalType + " " +
                  methodInfo.originalName + JavaTypeConstants.METHOD_ARGUMENTS_OPEN +
                  methodInfo.originalArguments + JavaTypeConstants.METHOD_ARGUMENTS_CLOSE +
                  " -> " +
                  obfuscatedMethodName);
      } else {
          // Print out the method mapping without line numbers.
          pw.println("    " +
                  methodInfo.originalType + " " +
                  methodInfo.originalName + JavaTypeConstants.METHOD_ARGUMENTS_OPEN +
                  methodInfo.originalArguments + JavaTypeConstants.METHOD_ARGUMENTS_CLOSE +
                  " -> " +
                  obfuscatedMethodName);
      }
  } else {
    ...                      
  }

图27 print mapping

Update outputs:

最后，基于corrector后的字节码状态信息，利用ASM更新上次构建的Output Jars产物【图28】，从而实现增量混淆效果；


...
ExtensionUtil.isDir(outputFile.absolutePath) -> {
          classNameSets?.forEach { name ->
              val programClass = outputProgramPool.getClass(name) as MMClassNode
              IncrementalDirProcessor(
                  logPrinter,
                  classLoader,
                  ignoreCheckClass,
                  outputProgramPool, programClass,
                  processFlagsMarker,
                  outputFile.toPath(),
                  outputFile.toPath()
              ).proceed()
          }
      }
 ...

图28 update outputs

效果

图29

图30

从图29，30可以看出，优化效果十分明显，整个inc-proguard过程平均控制在8分钟左右即可增量混淆完成，pass越多优化越明显，达到了预期效果。除此之外，为了保证增量准确率，还做了很多细节上的处理，比如call super/interface class的method 其mapping如何处理、特定的字节码指令如何mapping、ClassReader出现ClassNotFoundException如何解决等等。

最后

最后，编译优化并不是一件容易的事情，有些策略的选择都是结合整个团队的实际情况来综合考虑，总体上增量混淆方案基本上保持了耗时相对稳定、代码侵入小、优化程度完全可控等优势，编译问题我们仍在优化，欢迎大家留言交流。

参考资料

[1]https://www.guardsquare.com/blog/proguard-and-r8

微信Android增量Proguard方案

背景

问题出在哪？

为什么要采用Proguard？

增量混淆

Diff

Class Nodes

Corrector

匿名内部类mapping:

arguments 优化

return value 优化

Update

Remapping outputs

Update usage/mapping.txt

Update outputs:

效果

最后

参考资料