岁月真是个养猪场，这几年，人胖了，微信代码也翻了。
记得 14 年转岗来微信时，用自己笔记本编译微信工程才十来分钟。如今用公司配的 17 年款 27-inch iMac 编译要接近半小时；偶然间更新完代码，又莫名其妙需要全新编译。在这么低的编译效率下，开发心情受到严重影响。
于是年初我向上头请示，优化微信编译效率，上头也同意了。
学习交流：
- 即时通讯/推送技术开发交流5群：215477170 [推荐]
- 移动端IM开发入门文章：《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》
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2、相关文章3、现有方案《微信团队分享：微信移动端的全文检索多音字问题解决方案》
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《Android版微信安装包“减肥”实战记录》
《iOS版微信安装包“减肥”实战记录》
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《移动端IM实践：iOS版微信的多设备字体适配方案探讨》
《手把手教你读取Android版微信和手Q的聊天记录(仅作技术研究学习)》
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在动手之前，先搜索目前已有方案，大概情况如下。
3.1 优化工程配置1）将 Debug Information Format 改为 DWARF：
Debug 时是不需要生成符号表，可以检查一下子工程（尤其开源库）有没有设置正确。
2）将 Build Active Architecture Only 改为 Yes：
Debug 时是不需要生成全架构，可以检查一下子工程（尤其开源库）有没有设置正确。
3）优化头文件搜索路径：
避免工程 Header Search Paths 设置了路径递归引用：
Xcode 编译源文件时，会根据 Header Search Paths 自动添加 -I 参数，如果递归引用的路径下子目录越多，-I 参数也越多，编译器预处理头文件效率就越低，所以不能简单的设置路径递归引用。同样 Framework Search Paths 也类似处理。
3.2 使用 CocoaPods 管理第三方库这是业界常用的做法，利用 cocoapods 插件 cocoapods-packager 将任意的 pod 打包成 Static Library，省去重复编译的时间；但缺点是不方便调试源码，如果库代码反复修改，需要重新生成二进制并上传到内部服务器，等等。
3.3 CCacheCCache 是一个能够把编译的中间产物缓存起来的工具，不需要过多修改项目配置，也不需要修改开发工具链。Xcode 9 有个很偶然的 bug，在源码没有任何修改的情况下经常触发全新编译，用 CCache 很好的解决这一问题。但随着 Xcode 10 修复全量编译问题，这一方案逐步弃用了。
3.4 distccdistcc 是一个分布式编译工具，它原理是把本地多个编译任务分发到网络中多个机器，其他机器编译完成后，再把产物返回给本机上执行链接，最终得到编译结果。
3.5 硬件解决如把 Derived Data 目录放到由内存创建的虚拟磁盘，或者购买最新款的 iMac Pro...
4、实践过程4.1 优化编译选项1）优化头文件搜索路径：
把一些递归引用路径去了后，整体编译速度快了 20s。
2）关闭 Enable Index-While-Building Functionality：
这选项无意中找到的（Xcode 9 的新特性？），默认打开，作用是 Xcode 编译时会顺带建立代码索引，但影响编译速度。关闭后整体编译速度快 80s（Xcode 会换回以前的方式，在空闲时间建立代码索引）。
4.2 优化 kindakinda 是今年引入支付跨平台框架（C++），但编译速度奇慢，一个源文件编译都要 30s。另外生成的二进制大小在 App 占比较高，感觉有不少冗余代码，理论上减少冗余代码也能加快编译速度。
经过分析 LinkMap 文件和使用 Xcode Preprocess 某些源文件，发现有以下问题：
1）proto 文件生成的代码较多；
2）某个基类/宏使用了大量模版。
对于问题一：可以设置 proto 文件选项为 optimize_for=CODE_SIZE 来让 protobuf 编译器生成精简版代码。但我是用自己的工具生成（具体原理可看《iOS版微信安装包“减肥”实战记录》），代码更少。
对于问题二：由于模版是编译期间的多态（增加代码膨胀和编译时间），所以可以把模版基类改成虚基类这种运行时的多态；另外推荐使用 hyper_function 取代 std::function，使得基类用通用函数指针，就能存储任意 lambda 回调函数，从而避免基类模板化。
例如：
template<typenameRequest, typenameResponse>
classBaseCgi {
public:
BaseCgi(Request request, std::function<void(Response &)> &callback) {
_request = request;
_callback = callback;
}
voidonRequest(std::vector<uint8_t> &outData) {
_request.toData(outData);
}
voidonResponse(std::vector<uint8_t> &inData) {
Response response;
response.fromData(inData);
callback(response);
}
public:
Request _request;
std::function<void(Response &)> _callback;
};
classCgiA : publicBaseCgi<RequestA, ResponseA> {
public:
CgiA(RequestA &request, std::function<void(ResponseA &)> &callback) :
BaseCgi(request, callback) {}
};
可改成：
class BaseRequest {
public:
virtual void toData(std::vector<uint8_t> &outData) = 0;
};
classBaseResponse {
public:
virtualvoidfromData(std::vector<uint8_t> &outData) = 0;
};
classBaseCgi {
public:
template<typenameRequest, typenameResponse>
BaseCgi(Request &request, hyper_function<void(Response &)> callback) {
_request = newRequest(request);
_response = newResponse;
_callback = callback;
}
voidonRequest(std::vector<uint8_t> &outData) {
_request->toData(outData);
}
voidonResponse(std::vector<uint8_t> &inData) {
_response->fromData(inData);
_callback(*_response);
}
public:
BaseRequest *_request;
BaseResponse *_response;
hyper_function<void(BaseResponse &)> _callback;
};
classRequestA : publicBaseRequest { ... };
classResponseA : publicBaseResponse { ... };
classCgiA : publicBaseCgi {
public:
CgiA(RequestA &request, hyper_function<void(ResponseA &)> &callback) :
BaseCgi(request, callback) {}
};
BaseCgi 由模版基类变成只有构造函数是模板的基类，onRequest 和 onResponse 逻辑代码并不因为基类模版实例化而被“复制黏贴”。
经过上述优化：整体编译速度快了 70s，而 kinda 二进制也减少了 60%，效果特别明显。
4.3 使用 PCH 预编译头文件PCH（Precompile Prefix Header File）文件，也就是预编译头文件，其文件里的内容能被项目中的其他所有源文件访问。通常放一些通用的宏和头文件，方便编写代码，提高效率。
另外 PCH 文件预编译完成后，后面用到 PCH 文件的源文件编译速度也会加快。缺点是 PCH 文件和 PCH 引用到的头文件内容一旦发生变化，引用到 PCH 的所有源文件都要重新编译。所以使用时要谨慎。
在 Xcode 里设置 Prefix Header 和 Precompile Prefix Header 即可使用 PCH 文件并对它进行预编译：
微信使用 PCH 预编译后：编译速度提升非常可观，快了接近 280s。
5、终极优化通过上述优化，微信工程的编译时间由原来的 1,626.4s 下降到 1,182.8s，快了将近 450s，但仍然需要 20 分钟，令人不满意。
如果继续优化，得从编译器下手。正如我们平常做的客户端性能优化，在优化之前，先分析原理，输出每个地方的耗时，针对耗时做相对应的优化。
5.1 编译原理编译器，是把一种语言（通常是高级语言）转换为另一种语言（通常是低级语言）的程序。
大多数编译器由三部分组成：
各部分的作用如下：
前端（Frontend）：负责解析源码，检查错误，生成抽象语法树（AST），并把 AST 转化成类汇编中间代码；
优化器（Optimizer）：对中间代码进行架构无关的优化，提高运行效率，减少代码体积，例如删除 if (0) 无效分支；
后端（Backend）：把中间代码转换成目标平台的机器码。
LLVM 实现了更通用的编译框架，它提供了一系列模块化的编译器组件和工具链。首先它定义了一种 LLVM IR（Intermediate Representation，中间表达码）。Frontend 把原始语言转换成 LLVM IR；LLVM Optimizer 优化 LLVM IR；Backend 把 LLVM IR 转换为目标平台的机器语言。这样一来，不管是新的语言，还是新的平台，只要实现对应的 Frontend 和 Backend，新的编译器就出来了。
在 Xcode，C/C++/ObjC 的编译器是 Clang（前端）+LLVM（后端），简称 Clang。
Clang 的编译过程有这几个阶段：
? clang -ccc-print-phases main.m
0: input, "main.m", objective-c
1: preprocessor, {0}, objective-c-cpp-output
2: compiler, {1}, ir
3: backend, {2}, assembler
4: assembler, {3}, object
5: linker, {4}, image
6: bind-arch, "x86_64", {5}, image
1）预处理：
这阶段的工作主要是头文件导入，宏展开/替换，预编译指令处理，以及注释的去除。
2）编译：
这阶段做的事情比较多，主要有：
a. 词法分析（Lexical Analysis）：将代码转换成一系列 token，如大中小括号 paren'()' square'[]' brace'{}'、标识符 identifier、字符串 string_literal、数字常量 numeric_constant 等等；
b. 语法分析（Semantic Analysis）：将 token 流组成抽象语法树 AST；
c. 静态分析（Static Analysis）：检查代码错误，例如参数类型是否错误，调用对象方法是否有实现；
d. 中间代码生成（Code Generation）：将语法树自顶向下遍历逐步翻译成 LLVM IR。
3）生成汇编代码：
LLVM 将 LLVM IR 生成当前平台的汇编代码，期间 LLVM 根据编译设置的优化级别 Optimization Level 做对应的优化（Optimize），例如 Debug 的 -O0 不需要优化，而 Release 的 -Os 是尽可能优化代码效率并减少体积。
4）生成目标文件：
汇编器（Assembler）将汇编代码转换为机器代码，它会创建一个目标对象文件，以 .o 结尾。
5）链接：
链接器（Linker）把若干个目标文件链接在一起，生成可执行文件。
5.2 分析耗时Clang/LLVM 编译器是开源的，我们可以从官网下载其源码，根据上述编译过程，在每个编译阶段埋点输出耗时，生成定制化的编译器。在自己准备动手的前一周，国外大神 Aras Pranckevi?ius 已经在 LLVM 项目提交了 rL357340 修改：clang 增加 -ftime-trace 选项，编译时生成 Chrome（chrome://tracing） JSON 格式的耗时报告，列出所有阶段的耗时。
效果如下：
说明如下：
1）整体编译（ExecuteCompiler）耗时 8,423.8ms
2）其中前端（Frontend）耗时 5,307.9ms，后端（Backend）耗时 3,009.6ms
3）而前端编译里头文件 SourceA 耗时 xx ms，B 耗时 xx ms，...
4）头文件处理里 Parse ClassA 耗时 xx ms，B 耗时 xx ms，...
5）等等
这就是我想要的耗时报告！
接下来修改工程 CC={YOUR PATH}/clang，让 Xcode 编译时使用自己的编译器；同时编译选项 OTHER_CFLAGS 后面增加 -ftime-trace，每个源文件编译后输出耗时报告。
最终把所有报告汇聚起来，形成整体的编译耗时：
由整体耗时可以看出：
1）编译器前端处理（Frontend）耗时 7,659.2s，占整体 87%；
2）而前端处理下头文件处理（Source）耗时 7,146.2s，占整体 71.9%！
猜测：头文件嵌套严重，每个源文件都要引入几十个甚至几百个头文件，每个头文件源码要做预处理、词法分析、语法分析等等。实际上源文件不需要使用某些头文件里的定义（如 class、function），所以编译时间才那么长。
于是又写了个工具，统计所有头文件被引用次数、总处理时间、头文件分组（指一个耗时顶部的头文件所引用到的所有子头文件的集合）。
列出一份表格（截取 Top10）：
如上表所示：
Header1 处理时间 1187.7s，被引用 2,304 次；
Header2 处理时间 1,124.9s，被引用 3,831 次；
后面 Header3～10 都是被 Header1 引用。
所以可以尝试优化 TopN 头文件里的头文件引用，尽量不包含其他头文件。
5.3 解决耗时通常我们写代码时，如果用到某个类电脑，就直接 include 该类声明所在头文件，但在头文件，我们可以用前置声明解决。
因此优化头文件思路很简单：就是能用前置声明，就用前置声明替代 include。
实际上改动量非常大：我跟组内另外的同事 vakeee 分工优化 Header1 和 Header2，花了整整 5 个工作日，才改完。效果还是有，整体编译时间减少 80s。
但需要优化的头文件还有几十个，我们不可能继续做这种体力活。因此我们可以做这样的工具，通过 AST 找到代码里出现的标识符（包括类型、函数、宏），以及标识符定义所在文件，然后分析是否需要 include 它定义所在文件。
先看看代码如何转换 AST，如以下代码：
// HeaderA.h
struct StructA {
intval;
};
// HeaderB.h
structStructB {
intval;
};
// main.c
#include "HeaderA.h"
#include "HeaderB.h"
inttestAndReturn(structStructA *a, structStructB *b) {
returna->val;
}
控制台输入：
? TestContainer clang -Xclang -ast-dump -fsyntax-only main.c
TranslationUnitDecl 0x7f8f36834208 <<invalid sloc>> <invalid 电脑 sloc>
|-RecordDecl 0x7faa62831d78 <./HeaderA.h:12:1, line:14:1> line:12:8 struct StructA definition
| `-FieldDecl 0x7faa6383da38 <line:13:2, col:6> col:6 referenced val 'int'
|-RecordDecl 0x7faa6383da80 <./HeaderB.h:12:1, line:14:1> line:12:8 struct StructB definition
| `-FieldDecl 0x7faa6383db38 <line:13:2, col:6> col:6 val 'int'
`-FunctionDecl 0x7faa6383de50 <main.c:35:1, line:37:1> line:35:5 testAndReturn 'int (struct StructA *, struct StructB *)'
|-ParmVarDecl 0x7faa6383dc30 <col:19, col:35> col:35 used a 'struct StructA *'
|-ParmVarDecl 0x7faa6383dd40 <col:38, col:54> col:54 b 'struct StructB *'
`-CompoundStmt 0x7faa6383dfc8 <col:57, line:37:1>
`-ReturnStmt 0x7faa6383dfb8 <line:36:2, col:12>
`-ImplicitCastExpr 0x7faa6383dfa0 <col:9, col:12> 'int'<LValueToRValue>
`-MemberExpr 0x7faa6383df70 电脑 <col:9, col:12> 'int'lvalue ->val 0x7faa6383da38
`-ImplicitCastExpr 0x7faa6383df58 <col:9> 'struct StructA *'<LValueToRValue>
`-DeclRefExpr 0x7faa6383df38 <col:9> 'struct StructA *'lvalue ParmVar 0x7faa6383dc30 'a''struct StructA *'
从上可以看出：每一行包括 AST Node 的类型、所在位置（文件名，行号，列号）和结点描述信息。头文件定义的类也包含进 AST 中。AST Node 常见类型有 Decl（如 RecordDecl 结构体定义，FunctionDecl 函数定义）、Stmt（如 CompoundStmt 函数体括号内实现）。
Clang AST 有三个重要的基类：ASTFrontendAction、ASTConsumer 以及 RecursiveASTVisitor。
ClangTool 类读入命令行配置项后初始化 CompilerInstance；CompilerInstance 成员函数 ExcutionAction 会调用 ASTFrontendAction 3 个成员函数 BeginSourceFile（准备遍历 AST）、Execute（解析 AST）、EndSourceFileAction（结束遍历）。
ASTFrontendAction 有个重要的纯虚函数 CreateASTConsumer（会被自己 BeginSourceFile 调用），用于返回读取 AST 的 ASTConsumer 对象。
代码如下：
class MyFrontendAction : public clang::ASTFrontendAction {
public:
virtualstd::unique_ptr<clang::ASTConsumer> CreateASTConsumer(clang::CompilerInstance &CI, llvm::StringRef file) override {
TheRewriter.setSourceMgr(CI.getASTContext().getSourceManager(), CI.getASTContext().getLangOpts());
returnllvm::make_unique<MyASTConsumer>(&CI);
}
};
intmain(intargc, constchar**argv) {
clang::tooling::CommonOptionsParser op(argc, argv, OptsCategory);
clang::tooling::ClangTool Tool(op.getCompilations(), op.getSourcePathList());
intresult = Tool.run(clang::tooling::newFrontendActionFactory<MyFrontendAction>().get());
returnresult;
}
ASTConsumer 有若干个可以 override 的方法，用来接收 AST 解析过程中的回调，其中之一是工具用到的 HandleTranslationUnit 方法。当编译单元 TranslationUnit 的 AST 完整解析后，HandleTranslationUnit 会被回调。我们在 HandleTranslationUnit 使用 RecursiveASTVisitor 对象以深度优先的方式遍历 AST 所有结点。
代码如下：
class MyASTVisitor
: public clang::RecursiveASTVisitor<MyASTVisitor> {
public:
explicitMyASTVisitor(clang::ASTContext *Ctx) {}
boolVisitFunctionDecl(clang::FunctionDecl* decl) {
// FunctionDecl 下的所有参数声明允许前置声明取代 include
// 如上面 Demo 代码里 StructA、StructB
returntrue;
}
boolVisitMemberExpr(clang::MemberExpr* expr) {
// 被引用的成员所在的类，需要 include 它定义所在文件
// 如 StructA
returntrue;
}
boolVisitXXX(XXX) {
returntrue;
}
// 同一个类型，可能出现若干次判定结果
// 如果其中一个判断的结果需要 include，则 include
// 否则使用前置声明代替 include
// 例如 StructA 只能 include，StructB 可以前置声明
};
class MyASTConsumer : public clang::ASTConsumer {
private:
MyASTVisitor Visitor;
public:
explicitMyASTConsumer(clang::CompilerInstance *aCI)
: Visitor(&(aCI->getASTContext())) {}
void HandleTranslationUnit(clang::ASTContext &context) override {
clang::TranslationUnitDecl *decl = context.getTranslationUnitDecl();
Visitor.TraverseTranslationUnitDecl(decl);
}
};
工具框架大致如上所示。
不过早在 2011 年 Google 内部做了个基于 Clang libTooling 的工具 include-what-you-use，用来整理 C/C++ 头文件。
这个工具的使用效果如下：
? include-what-you-use main.c
HeaderA.h has correct #includes/fwd-decls)
HeaderB.h has correct #includes/fwd-decls)
main.c should add these lines:
struct StructB;
main.c should remove these lines:
- #include "HeaderB.h" // lines 2-2
The full include-list formain.c:
#include "HeaderA.h" // for StructA
struct StructB;
我们在 IWYU 基础上，增加了 ObjC 语言的支持，并增强它的逻辑，让结果更好看（通常 IWYU 处理完后，会引入很多头文件和前置声明，我们做剪枝处理，进一步去掉多余的头文件和前置声明，篇幅限制就不多做解释了）。
微信源码通过工具优化头文件引入后，整体编译时间降到了 710s。另外头文件依赖的减少，也能降低因修改头文件引起大规模源码重编的可能性。
我们再用编译耗时分析工具分析当前瓶颈：
WCDB 头文件处理时间太长了，业务代码（如 Model 类）没有很好的隔离 WCDB 代码，把 WINQ 暴露出去，外面被动 include WCDB 头文件。解决方法有很多，例如 WCDB 相关放 category 头文件（XXModel+WCDB.h）里引入，或者跟其他库一样，把 放 PCH。
最终编译时间优化到 540s 以下，是原来的三分之一，编译效率得到巨大的提升。
6、优化总结总结微信的编译优化方案：
即：
7、未来展望A）优化头文件搜索路径；
B）关闭 Enable Index-While-Building Functionality；
C）优化 PB/模版，减少冗余代码；
D）使用 PCH 预编译；
E）使用工具优化头文件引入；尽量避免头文件里包含 C++ 标准库。
期待公司的蓝盾分布式编译 for ObjC；另外可以把业务代码模块化，项目文件按模块加载，目前 kinda/小程序/mars 在很好的实践中。
8、参考文献附录：QQ、微信团队原创技术文章汇总[1] 如何将 iOS 项目的编译速度提高5倍
[2] 深入剖析 iOS 编译 Clang / LLVM
[3] Clang之语法抽象语法树AST
[4] time-trace: timeline / flame chart profiler for Clang
[5] Introduction to the Clang AST
《微信朋友圈千亿访问量背后的技术挑战和实践总结》
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