作者：王晨彦

我们在开发应用的时候，一般都会引入 SDK，而大部分 SDK 都要求我们在 Application 中初始化，当我们引入的 SDK 越来越多，就会出现 Application 越来越长，如果 SDK 的初始化任务相互依赖，还要处理很多条件判断，这时，如果再来个异步初始化，相信大家都会崩溃。

有人可能会说，我都在主线程按顺序初始化不就行了，当然行，只要老板不来找你麻烦。

「小王啊，咱们的 APP 启动时间怎么这么久？」

开个玩笑，可见，一个优秀的启动框架对于 APP 启动性能而言，是多么的重要！

一、为什么不用 google 的 StartUp?

说到启动框架，就不得不提 StartUp，毕竟是 Google 官方出品，现有的启动框架，或多或少都有参考 StartUp，这里不再详细介绍，如果对 StartUp 还不了解，可以参考这篇文章 Jetpack系列之App Startup从入门到出家。

https://juejin.cn/post/7023643365048582174

StartUp 提供了简便的依赖任务初始化功能，但是对于一个复杂项目来说，StartUp 有以下不足：

1. 不支持异步任务

如果通过 ContentProvider 启动，所有任务都在主线程执行，如果通过接口启动，所有任务都在同一个线程执行。

2. 不支持组件化

通过 Class 指定依赖任务，需要引用依赖的模块。

3. 不支持多进程

无法单独配置任务需要执行的进程。

4. 不支持启动优先级

虽然可以通过指定依赖来设置优先级，但是过于复杂。

二、一个合格的启动框架是怎么样的？

1. 支持异步任务

减少启动时间的有效手段。

2. 支持组件化

其实就是解耦，一方面是解耦任务依赖，另一方面是解耦 app 和 module 的依赖。

3. 支持任务依赖

可以简化我们的任务调度。

4. 支持优先级

在没有依赖的情况下，允许任务优先执行。

5. 支持多进程

只在需要的进程中执行初始化任务，可以减轻系统负载，侧面提升 APP 启动速度。

三、收集任务

如果要做到完全解耦，我们可以使用 APT 收集任务。

首先定义注解，即任务的一些属性。

@Target(AnnotationTarget.CLASS)
@Retention(AnnotationRetention.RUNTIME)
annotation class InitTask(
    /**
     * 任务名称，需唯一
     */
    val name: String,
    /**
     * 是否在后台线程执行
     */
    val background: Boolean = false,
    /**
     * 优先级，越小优先级越高
     */
    val priority: Int = PRIORITY_NORM,
    /**
     * 任务执行进程，支持主进程、非主进程、所有进程、:xxx、特定进程名
     */
    val process: Array<String> = [PROCESS_ALL],
    /**
     * 依赖的任务
     */
    val depends: Array<String> = []
)

name 作为任务唯一标识，类型为 String 主要是解耦任务依赖。

background 即是否后台执行。

priority 是在主线程、无依赖场景下的执行顺序。

process 指定了任务执行的进程，支持主进程、非主进程、所有进程、:xxx、特定进程名。

depends 指定依赖的任务。

任务的属性定义好，还需要一个执行任务的接口：

interface IInitTask {
    fun execute(application: Application)
}

任务需要收集的信息已经定义好了，那么看一下一个真正的任务长什么样。

@InitTask(
    name = "mAIn",
    process = [InitTask.PROCESS_MAIN],
    depends = ["lib"]
)
class MainTask : IInitTask {
    override fun execute(application: Application) {
        SystemClock.sleep(1000)
        Log.e("WCY", "main1 execute")
    }
}

还是比较简洁清晰的。

接下来需要通过 Annotation Processor 收集任务，然后通过 kotlin poet 写入文件。

class TaskProcessor : AbstractProcessor() {

    override fun process(annotations: MutableSet<out TypeElement>?, roundEnv: RoundEnvironment): Boolean {
        val taskElements = roundEnv.getElementsAnnotatedWith(InitTask::class.JAVA)
        val taskType = elementUtil.getTypeElement("me.wcy.init.api.IInitTask")

        /**
         * Param type: MutableList<TaskInfo>
         *
         * There's no such type as MutableList at runtime so the library only sees the runtime type.
         * If you need MutableList then you'll need to use a ClassName to create it.
         * [https://Github.com/square/kotlinpoet/issues/482]
         */
        val inputMapTypeName =
            ClassName("kotlin.collections", "MutableList").parameterizedBy(TaskInfo::class.asTypeName())

        /**
         * Param name: taskList: MutableList<TaskInfo>
         */
        val groupParamSpec = ParameterSpec.builder(ProcessorUtils.PARAM_NAME, inputMapTypeName).build()

        /**
         * Method: override fun register(taskList: MutableList<TaskInfo>)
         */
        val loadTaskMethodBuilder = FunSpec.builder(ProcessorUtils.METHOD_NAME)
            .addModifiers(KModifier.OVERRIDE)
            .addParameter(groupParamSpec)

        for (element in taskElements) {
            val typeMirror = element.asType()
            val task = element.getAnnotation(InitTask::class.java)
            if (typeUtil.isSubtype(typeMirror, taskType.asType())) {
                val taskCn = (element as TypeElement).asClassName()

                /**
                 * Statement: taskList.add(TaskInfo(name, background, priority, process, depends, task));
                 */
                loadTaskMethodBuilder.addStatement(
                    "%N.add(%T(%S, %L, %L, %L, %L, %T()))",
                    ProcessorUtils.PARAM_NAME,
                    TaskInfo::class.java,
                    task.name,
                    task.background,
                    task.priority,
                    ProcessorUtils.formatArray(task.process),
                    ProcessorUtils.formatArray(task.depends),
                    taskCn
                )
            }
        }

        /**
         * Write to file
         */
        FileSpec.builder(ProcessorUtils.PACKAGE_NAME, "TaskRegister$$moduleName")
            .addType(
                TypeSpec.classBuilder("TaskRegister$$moduleName")
                    .addKdoc(ProcessorUtils.JAVADOC)
                    .addSuperinterface(ModuleTaskRegister::class.java)
                    .addFunction(loadTaskMethodBuilder.build())
                    .build()
            )
            .build()
            .writeTo(filer)

        return true
    }
}

看一下生成的文件长什么样。

public class TaskRegister$sample : ModuleTaskRegister {
  public override fun register(taskList: MutableList<TaskInfo>): Unit {
    taskList.add(TaskInfo("main2", true, 0, arrayOf("PROCESS_ALL"), arrayOf("main1","lib1"),MainTask2()))
    taskList.add(TaskInfo("main3", false, -1000, arrayOf("PROCESS_ALL"), arrayOf(), MainTask3()))
    taskList.add(TaskInfo("main1", false, 0, arrayOf("PROCESS_MAIN"), arrayOf("lib1"), MainTask()))
  }
}

sample 模块收集到了3个任务，TaskInfo 对任务信息做了聚合。

我们知道 APT 可以生成代码，但是无法修改字节码，也就是说我们在运行时想到拿到注入的任务，还需要将收集的任务注入到源码中。

这里可以借助 AutoRegister 帮我们完成注入。

https://github.com/luckybilly/AutoRegister

注入前：

internal class FinalTaskRegister {
    val taskList: MutableList<TaskInfo> = mutableListOf()

    init {
        init()
    }

    private fun init() {}

    fun register(register: ModuleTaskRegister) {
        register.register(taskList)
    }
}

将收集到的任务注入到 init 方法中，注入后的字节码：

/* compiled from: FinalTaskRegister.kt */
public final class FinalTaskRegister {
    private final List<TaskInfo> taskList = new ArrayList();

    public FinalTaskRegister() {
        init();
    }

    public final List<TaskInfo> getTaskList() {
        return this.taskList;
    }

    private final void init() {
        register(new TaskRegister$sample_lib());
        register(new TaskRegister$sample());
    }

    public final void register(ModuleTaskRegister register) {
        Intrinsics.checkNotNullParameter(register, "register");
        register.register(this.taskList);
    }
}

我们通过 APT 生成的类已经成功的注入到代码中。

小结

至此，我们已经完成了任务的收集，通过 APT 和字节码修改是常见的类收集方案，相比反射，字节码修改没有任何性能的损失。

后来发现 Google 已经推出了新的注解处理框架 ksp，处理速度更快，于是果断尝试了一把，所以有两种注解处理可以选择，GitHub 上有详细介绍。

四、任务调度

任务调度是启动框架的核心，大家可能听到过。

处理依赖任务首先要构建一个「有向无环图」。

什么是有向无环图，看下维基百科的介绍：

在图论中，如果一个有向图从任意顶点出发无法经过若干条边回到该点，则这个图是一个有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）。

听起来好像很简单，那么具体怎么实现呢，今天我们抛开高级概念不谈，用代码带大家实现任务的调度。

首先，需要把任务分为两类，有依赖的任务和无依赖的任务。

有依赖的首先检查是否有环，如果有循环依赖，直接 throw，这个可以套用公式 —— 如何判断链表是否有环。

如果没有循环依赖，则收集每个任务的被依赖任务，我们称之为子任务，用于当前任务执行完成后，继续执行子任务。

无依赖的最简单，直接按照优先级执行即可。

不知道大家是否有疑问：有依赖的任务什么时候启动？

有依赖的任务，依赖链的叶子端点一定是一个无依赖的任务，因此无依赖的任务执行完成后，就可以开始执行有依赖的任务。

下面用一个小例子来介绍：

• A 依赖 B、C
• B 依赖 C
• C 无依赖

树形结构：

1、分组并梳理子任务。

• 有依赖：

A: 无子任务

B: 子任务: [A]

• 无依赖：

C: 子任务: [A, B]

2、执行无依赖的任务C。

3、更新已完成的任务: [C]。

4、检查 C 的子任务是否可以执行。

A: 依赖 [B, C]，已完成任务中不包含 B，无法启动

B: 依赖 [C]，已完成任务中包含 C，可以执行

5、执行任务 B。

6、重复步骤 3，直到所有任务执行完成。

下面我们就用代码来实现：

使用递归检查循环依赖：

private fun checkCircularDependency(
    chain: List<String>,
    depends: Set<String>,
    taskMap: Map<String, TaskInfo>
) {
    depends.forEach { depend ->
        check(chain.contains(depend).not()) {
            "Found circular dependency chain: $chain -> $depend"
        }
        taskMap[depend]?.let { task ->
            checkCircularDependency(chain + depend, task.depends, taskMap)
        }
    }
}

梳理子任务：

task.depends.forEach {
    val depend = taskMap[it]
    checkNotNull(depend) {
        "Can not find task [$it] which depend by task [${task.name}]"
    }
    depend.children.add(task)
}

执行任务：

private fun execute(task: TaskInfo) {
    if (isMatchProgress(task)) {
        val cost = measureTimeMillis {
            kotlin.runCatching {
                (task.task as IInitTask).execute(app)
            }.onFailure {
                Log.e(TAG, "executing task [${task.name}] error", it)
            }
        }
        Log.d(
            TAG, "Execute task [${task.name}] complete in process [$processName] " +
                    "thread [${Thread.currentThread().name}], cost: ${cost}ms"
        )
    } else {
        Log.w( TAG, "Skip task [${task.name}] cause the process [$processName] not match")
    }
    afterExecute(task.name, task.children)
}

如果进程不匹配直接跳过。

继续执行下一个任务：

private fun afterExecute(name: String, children: Set<TaskInfo>) {
    val allowTasks = synchronized(completedTasks) {
        completedTasks.add(name)
        children.filter { completedTasks.containsAll(it.depends) }
    }
    if (ThreadUtils.isInMainThread()) {
        // 如果是主线程，先将异步任务放入队列，再执行同步任务
        allowTasks.filter { it.background }.forEach {
            launch(Dispatchers.Default) { execute(it) }
        }
        allowTasks.filter { it.background.not() }.forEach { execute(it) }
    } else {
        allowTasks.forEach {
            val dispatcher = if (it.background) Dispatchers.Default else Dispatchers.Main
            launch(dispatcher) { execute(it) }
        }
    }
}

如果子任务的依赖任务都已经执行完毕，就可以执行了。

最后还需要提供一个启动任务的接口，为了支持多进程，这里不能使用 ContentProvider。

小结

通过层层拆解，将复杂的依赖梳理清楚，用通俗易懂的方法，实现任务调度。

源码

https://github.com/wangchenyan/init

另外，我也在 JitPack 上发布了 alpha 版本，欢迎大家尝试:

kapt "com.github.wangchenyan.init:init-compiler:1-alpha.1"
implementation "com.github.wangchenyan.init:init-api:1-alpha.1"

详细使用请移步 GitHub。

https://github.com/wangchenyan/init

最后

本文以 StartUp 作为引子，阐述依赖任务启动框架还需要具备哪些能力，通过 APT + 字节码注入进行解耦，支持模块化，通过一个简单的模型来表述任务调度具体的实现方式。

希望本文能够让大家了解依赖任务启动框架的核心思想，如果你有好的建议，欢迎评论交流探讨。

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