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开篇
先介绍下徐公大佬的文章，如果有前置需要的话建议看下这个系列。
启动优化这个系列都可以好好看看，感谢徐公大佬。
本文将不发表任何关于 有向无环图（DAG） 相关，会更细致的说一些我自己的奇怪的观点，以及从一些问题出发，介绍如何做一些有意思的调整。
当前仓库还处于一个迭代状态中，并不是一个特别稳定的状态，所以文章更多的是给大家打开一些小思路。
有想法的同学可以留言啊，我个人感觉一个迭代库才是可以持续演进的啊。
demo 地址 AndroidStartup
demo中很多代码参考了android-startup，感谢这位大佬，u1s1这位大佬很强啊。
Task粒度
这一点其实蛮重要的，相信很多人在接入启动框架之后，更多的事情是把原来可以用的代码，直接用几个Task的把之前的代码包裹起来，之后然后这样就相当于完成了简单的启动框架接入了。
其实这个基本算是违背了启动框架设计的初衷了。我先抛出一个观点，启动框架并不会真实帮你加快多少启动速度，他解决的场景只是让你的sdk的初始化更加的有序，让你可以在长时间的迭代过程中，可以更加稳妥的添加一些新的sdk。
举个栗子，当你的埋点框架依赖了网络库，abtest配置中心也依赖了网络库，然后网络库则依赖了dns等等，之后所有的业务依赖了埋点配置中心图片库等等sdk的初始化完成之后。
当然还是有极限情况下会出现依赖成环问题，这个时候可能就需要开发同学手动的把这个依赖问题给解决了 比如特殊情况网络库需要唯一id，上报库依赖了网络库，而上报库又依赖了唯一id，唯一id又需要进行数据上报
所以我个人的看法启动框架的粒度应该细化到每个sdk的初始化，如果粒度可以越细致当然就越好了。其实一般的启动框架都会对每个task的耗时进行统计的，这样我们后续在跟进对应的问题也会变的更简便，比如查看某些的任务耗时是否增加了啊之类的。
当前我们在设计的时候可能会把一个sdk的初始化拆分成三个部分去做，就是为了去解决这种依赖成环的问题。
子线程间的等待
之前发现项目内的启动框架只保证了放入线程的时候的顺序是按照dag执行的。如果只有主线程和池子大小为1线程池的情况下，这种是ok的。但是如果多线程并发的情况下，这个就变成了一个危险操作了。
所以我们需要在并发场景下加上一个等待的情况下，一定要等到依赖的任务完成了之后，才能继续向下执行初始化代码。
机制的话还是使用CountDownLatch，当依赖的任务都执行完成之后，await会被释放，继续向下执行。而设计上我还是采取了装饰者，不需要使用方更改原始的逻辑就能继续使用了。
代码如下，主要就是一次任务完成的分发，之后发现当前的依赖是有该任务的则latch-1. 当latch到0的情况下就会释放当前线程了。
代码语言：javascript复制class StartupAwaitTask(val task: StartupTask) : StartupTask {
private var dependencies = task.dependencies()
private lateinit var countDownLatch: CountDownLatch
private lateinit var rightDependencies: List<String>
var awaitDuration: Long = 0
override fun run(context: Context) {
val timeUsage = SystemClock.elapsedRealtime()
countDownLatch.await()
awaitDuration = (SystemClock.elapsedRealtime() - timeUsage) / 1000
KLogger.i(
TAG, "taskName:${task.tag()} await costa:${awaitDuration} "
)
task.run(context)
}
override fun dependencies(): MutableList<String> {
return dependencies
}
fun allTaskTag(tags: HashSet<String>) {
rightDependencies = dependencies.filter { tags.contains(it) }
countDownLatch = CountDownLatch(rightDependencies.size)
}
fun dispatcher(taskName: String) {
if (rightDependencies.contains(taskName)) {
countDownLatch.countDown()
}
}
override fun mainThread(): Boolean {
return task.mainThread()
}
override fun await(): Boolean {
return task.await()
}
override fun tag(): String {
return task.tag()
}
override fun onTaskStart() {
task.onTaskStart()
}
override fun onTaskCompleted() {
task.onTaskCompleted()
}
override fun toString(): String {
return task.toString()
}
companion object {
const val TAG = "StartupAwaitTask"
}
}这个算是一个能力的补充完整，也算是多线程依赖必须要完成的一部分。
同时将依赖模式从class变更成tag的形式，但是这个地方还没完成最后的设计，当前还是有点没想好的。主要是解决组件化情况下，可以更随意一点。
线程池关闭
这里是我个人考虑哦，当整个启动流程结束之后，默认情况下是不是应该考虑把线程池关闭了呢。我发现很多都没有写这些的，会造成一些线程使用的泄漏问题。
代码语言：javascript复制fun dispatcherEnd() {
if (executor != mExecutor) {
KLogger.i(TAG, "auto shutdown default executor")
mExecutor.shutdown()
}
}代码如上，如果当前线程池并不是传入的线程池的情况下，考虑执行完毕之后关闭线程池。
dsl 锚点
因为我既是开发人员，同时也是框架的使用方。所以我自己在使用的过程中发现原来的设计上问题还是很多的，我自己想要插入一个在所有sdk完成之后的任务非常不方便。
然后我就考虑这部分通过dsl的方式去写了动态添加task。kotlin是真的很香，如果后续开发没糖我估计就是个废人了。
我就是死从这里跳下去，卧槽语法糖真香。
代码语言：javascript复制fun Application.createStartup(): Startup.Builder = run {
startUp(this) {
addTask {
simpleTask("taskA") {
info("taskA")
}
}
addTask {
simpleTask("taskB") {
info("taskB")
}
}
addTask {
simpleTask("taskC") {
info("taskC")
}
}
addTask {
simpleTaskBuilder("taskD") {
info("taskD")
}.apply {
dependOn("taskC")
}.build()
}
addTask("taskC") {
info("taskC")
}
setAnchorTask {
MyAnchorTask()
}
addTask {
asyncTask("asyncTaskA", {
info("asyncTaskA")
}, {
dependOn("asyncTaskD")
})
}
addAnchorTask {
asyncTask("asyncTaskB", {
info("asyncTaskB")
}, {
dependOn("asyncTaskA")
await = true
})
}
addAnchorTask {
asyncTaskBuilder("asyncTaskC") {
info("asyncTaskC")
sleep(1000)
}.apply {
await = true
dependOn("asyncTaskE")
}.build()
}
addTaskGroup { taskGroup() }
addTaskGroup { StartupTaskGroupApplicationKspMain() }
addMainProcTaskGroup { StartupTaskGroupApplicationKspAll() }
addProcTaskGroup { StartupProcTaskGroupApplicationKsp() }
}
}这种DSL写法适用于插入一些简单的任务，可以是一些没有依赖的任务，也可以是你就是偷懒想这么写。好处就是可以避免自己用继承等的形式去写过多冗余的代码，然后在这个启动流程内能看到自己做了些什么事情。
一般等到项目稳定之后，会设立几个锚点任务。他们的作用是后续任务只要挂载到锚点任务之后执行即可，定下一些标准，让后续的同学可以更快速的接入。
我们会把这些设置成一些任务组设置成基准，比如说是网络库，图片库，埋点框架,abtest等等，等到这些任务完成之后，别的业务代码就可以在这里进行初始化了。这样就不需要所有人都写一些基础的依赖关系，也可以让开发同学舒服一点点。
怎么又成环了
在之前的排序阶段，存在一个非常鬼畜的问题，如果你依赖的任务并不在当前的图中存在，就会报出依赖成环问题，但是你并不知道是因为什么原因成环的。
这个就非常不方便开发同学调试问题了，所以我增加了前置任务有效性判断，如果不存在的则会直接打印Log日志，也增加了debugmode，如果测试情况下可以直接已任务不存在的崩溃结束。
ksp
我想偷懒所以用ksp生成了一些代码，同时我希望我的启动框架也可以应用于项目的组件化和插件化中，这样反正就是牛逼啦。
启动任务分组
当前完成的一个功能就是通过注解 ksp生成一个启动任务的分组，这次ksp的版本我们采用的是1.5.30的版本，同时api也有了一些变更。
代码语言：javascript复制之前在ksp的文章说过process死循环的问题，最近和米忽悠乌蝇哥交流（吹牛）的时候发现，系统提供一个finish方法，因为process的时候只要有类生成就会重新出发process方法，导致stackoverflow，所以后续代码生成可以考虑迁移到新方法内。
class StartupProcessor(
val codeGenerator: CodeGenerator,
private val logger: KSPLogger,
val moduleName: String
) : SymbolProcessor {
private lateinit var startupType: KSType
private var isload = false
private val taskGroupMap = hashMapOf<String, MutableList<ClassName>>()
private val procTaskGroupMap =
hashMapOf<String, MutableList<Pair<ClassName, ArrayList<String>>>>()
override fun process(resolver: Resolver): List<KSAnnotated> {
logger.info("StartupProcessor start")
val symbols = resolver.getSymbolsWithAnnotation(StartupGroup::class.java.name)
startupType = resolver.getClassDeclarationByName(
resolver.getKSNameFromString(StartupGroup::class.java.name)
)?.asType() ?: kotlin.run {
logger.error("JsonClass type not found on the classpath.")
return emptyList()
}
symbols.asSequence().forEach {
add(it)
}
return emptyList()
}
private fun add(type: KSAnnotated) {
logger.check(type is KSClassDeclaration && type.origin == Origin.KOTLIN, type) {
"@JsonClass can't be applied to $type: must be a Kotlin class"
}
if (type !is KSClassDeclaration) return
//class type
val routerAnnotation = type.findAnnotationWithType(startupType) ?: return
val groupName = routerAnnotation.getMember<String>("group")
val strategy = routerAnnotation.arguments.firstOrNull {
it.name?.asString() == "strategy"
}?.value.toString().toValue() ?: return
if (strategy.equals("other", true)) {
val key = groupName
if (procTaskGroupMap[key] == null) {
procTaskGroupMap[key] = mutableListOf()
}
val list = procTaskGroupMap[key] ?: return
list.add(type.toClassName() to (routerAnnotation.getMember("processName")))
} else {
val key = "${groupName}${strategy}"
if (taskGroupMap[key] == null) {
taskGroupMap[key] = mutableListOf()
}
val list = taskGroupMap[key] ?: return
list.add(type.toClassName())
}
}
private fun String.toValue(): String {
var lastIndex = lastIndexOf(".") 1
if (lastIndex <= 0) {
lastIndex = 0
}
return subSequence(lastIndex, length).toString().lowercase().upCaseKeyFirstChar()
}
// 开始代码生成逻辑
override fun finish() {
super.finish()
// logger.error("className:${moduleName}")
try {
taskGroupMap.forEach { it ->
val generateKt = GenerateGroupKt(
"${moduleName.upCaseKeyFirstChar()}${it.key.upCaseKeyFirstChar()}",
codeGenerator
)
it.value.forEach { className ->
generateKt.addStatement(className)
}
generateKt.generateKt()
}
procTaskGroupMap.forEach {
val generateKt = GenerateProcGroupKt(
"${moduleName.upCaseKeyFirstChar()}${it.key.upCaseKeyFirstChar()}",
codeGenerator
)
it.value.forEach { pair ->
generateKt.addStatement(pair.first, pair.second)
}
generateKt.generateKt()
}
} catch (e: Exception) {
logger.error(
"Error preparing :" " ${e.stackTrace.joinToString("n")}"
)
}
}
}
class StartupProcessorProvider : SymbolProcessorProvider {
override fun create(
environment: SymbolProcessorEnvironment
): SymbolProcessor {
return StartupProcessor(
environment.codeGenerator,
environment.logger,
environment.options[KEY_MODULE_NAME] ?: "application"
)
}
}
fun String.upCaseKeyFirstChar(): String {
return if (Character.isUpperCase(this[0])) {
this
} else {
StringBuilder().append(Character.toUpperCase(this[0])).append(this.substring(1)).toString()
}
}
const val KEY_MODULE_NAME = "MODULE_NAME"其中processor被拆分成两部分，SymbolProcessorProvider负责构造，SymbolProcessor则负责处理ast逻辑。以前的initapi 被移动到SymbolProcessorProvider中了。
逻辑也比较简单，收集注解，然后基于注解的入参生成一个taskGroup逻辑。这个组会被我手动加入到启动流程内。
未完成
另外我想做的一件事就是通过注解来去生成一个Task任务，然后通过不同的注解的排列组合，组合出一个新的task任务。
这部分功能还在设计中，后续完成之后再给大家水一篇好了。
调试组件
这部分是我最近设计的重中之重了。当接了启动框架这个活之后，更多的时候你是需要去追溯启动变慢的问题的，我们把这种情况叫做劣化。如何快速定位劣化问题也是启动框架所需要关心的。
一开始我们打算通过日志上报，之后在版本发布之后重新推导线上的任务耗时，但是因为计算出来的是平均值，而且我们的自动化测试同学每个版本发布前都会跑自动化case，观察启动时间的状况，如果时间均值变长就会来通知我们，这个时候看埋点数据其实挺难发现问题的。
核心原因还是我想偷懒，因为排查问题必须要基于之前的版本和当前版本进行对比，比较各个task之间的耗时状况，我们当前大概应该有30 的启动任务，这尼玛不是要了我老命了吗。
所以我和我大佬沟通了下，就对这部分进行了立项，打算折腾一个调试工具，可以记录下启动任务的耗时，还有启动任务的列表，通过本地对比的形式，可以快速推导出出现问题任务，方便我们快速定位问题。
小贴士 调试工具的开发最好不要有太多的依赖 然后通过debug 的buildtype来加入 所以使用了contentprovider来初始化
启动时间轴
江湖上一直流传着我的外号-ui大湿，在下也不是浪得虚名，ui大湿画出来的图形那叫一个美如画啊。
这部分原理比较简单，我们把当前启动任务的数据进行了收集，然后根据线程名进行分发，记录任务开始和结束的节点，然后通过图形化进行展示。
如果你第一时间看不懂，可以参考下自选股列表，每一列都是代表一个线程执行的时间轴。
启动顺序是否变更
我们会在每次启动的时候将当前启动的顺序进行数据库记录，然后通过数据库找出和当前hashcode不一样的任务，然后比对下用textview的形式展示出来，方便测试同学反馈问题。
这个地方的原理的，我是将整个启动任务通过字符串拼接，然后生成一个字符串，之后通过字符串的hashcode作为唯一标识符，不同字符串生成的hashcode也是不同的。
这里有个傻事就是我一开始对比的是stringbuilder的hashcode，然后发现一样的任务竟然值变更了，我真傻真的。
别问，问就是ui大湿，textview不香？
平均任务耗时
这个地方的数据库设计让我思考了好一会，之后我按照天为维度，之后记录时间和次数，然后在渲染的时候取出均值。
之后把之前的历史数据取出来，然后进行汇总统计，之后重新生成list，一个当前task下面跟随一个历史的task。然后进行牛逼的ui渲染。
这个时候你要喷了啊，为什么你全部都是textview还自称ui大湿啊。
虾扯蛋你听过吗，没错就是这样的。
总结
卷来，天不生我逮虾户，卷道万古长如夜。
与诸君共勉。
真的总结
UI方面我后续还是会进行迭代的，毕竟第一个版本丑陋不堪主要是想完成数据的手机，而且开发看起来也不是特别显眼，后面可能会把差异部分直接输出。
做大做强，搞一波大新闻。
