1.android系统编译能用分布式编译吗
2.如何评价xmake?源码

android系统编译能用分布式编译吗

       é¡¹ç›®è¶Šæ¥è¶Šå¤§ï¼Œæ¯æ¬¡éœ€è¦é‡æ–°ç¼–译整个项目都是一件很浪费时间的事情。Research了一下，找到以下可以帮助提高速度的方法，总结一下。

       1. 使用tmpfs来代替部分IO读写

       ã€€ã€€2.ccache，可以将ccache的缓存文件设置在tmpfs上，但是这样的话，每次开机后，ccache的缓存文件会丢失

       ã€€ã€€3.distcc,多机器编译

       ã€€ã€€4.将屏幕输出打印到内存文件或者/dev/null中，避免终端设备（慢速设备）拖慢速度。

       ã€€tmpfs

       ã€€ã€€æœ‰äººè¯´åœ¨Windows下用了RAMDisk把一个项目编译时间从4.5小时减少到了5分钟，也许这个数字是有点夸张了，不过粗想想，把文件放到内存上做编译应该是比在磁盘上快多了吧，尤其如果编译器需要生成很多临时文件的话。

       ã€€ã€€è¿™ä¸ªåšæ³•çš„实现成本最低，在Linux中，直接mount一个tmpfs就可以了。而且对所编译的工程没有任何要求，也不用改动编译环境。

       ã€€ã€€mount -t tmpfs tmpfs ~/build -o size=1G

       ã€€ã€€ç”¨2.6..2的Linux Kernel来测试一下编译速度：

       ã€€ã€€ç”¨ç‰©ç†ç£ç›˜ï¼šåˆ†ç§’

       ã€€ã€€ç”¨tmpfs：分秒

       ã€€ã€€å‘ƒâ€¦â€¦æ²¡ä»€ä¹ˆå˜åŒ–。看来编译慢很大程度上瓶颈并不在IO上面。但对于一个实际项目来说，编译过程中可能还会有打包等IO密集的操作，所以只要可能，用tmpfs是有益无害的。当然对于大项目来说，你需要有足够的内存才能负担得起这个tmpfs的开销。

       ã€€ã€€make -j

       ã€€ã€€æ—¢ç„¶IO不是瓶颈，那CPU就应该是一个影响编译速度的重要因素了。

       ã€€ã€€ç”¨make -j带一个参数，可以把项目在进行并行编译，比如在一台双核的机器上，完全可以用make -j4，让make最多允许4个编译命令同时执行，这样可以更有效的利用CPU资源。

       ã€€ã€€è¿˜æ˜¯ç”¨Kernel来测试：

       ã€€ã€€ç”¨make： 分秒

       ã€€ã€€ç”¨make -j4：分秒

       ã€€ã€€ç”¨make -j8：分秒

       ã€€ã€€ç”±æ­¤çœ‹æ¥ï¼Œåœ¨å¤šæ ¸CPU上，适当的进行并行编译还是可以明显提高编译速度的。但并行的任务不宜太多，一般是以CPU的核心数目的两倍为宜。

       ã€€ã€€ä¸è¿‡è¿™ä¸ªæ–¹æ¡ˆä¸æ˜¯å®Œå…¨æ²¡æœ‰cost的，如果项目的Makefile不规范，没有正确的设置好依赖关系，并行编译的结果就是编译不能正常进行。如果依赖关系设置过于保守，则可能本身编译的可并行度就下降了，也不能取得最佳的效果。

       ã€€ã€€ccache

       ccache工作原理：

       ccache也是一个编译器驱动器。第一趟编译时ccache缓存了GCC的“-E”输出、编译选项以及.o文件到$HOME/.ccache。第二次编译时尽量利用缓存，必要时更新缓存。所以即使"make clean; make"也能从中获得好处。ccache是经过仔细编写的，确保了与直接使用GCC获得完全相同的输出。

       ã€€ã€€ccache用于把编译的中间结果进行缓存，以便在再次编译的时候可以节省时间。这对于玩Kernel来说实在是再好不过了，因为经常需要修改一些Kernel的代码，然后再重新编译，而这两次编译大部分东西可能都没有发生变化。对于平时开发项目来说，也是一样。为什么不是直接用make所支持的增量编译呢？还是因为现实中，因为Makefile的不规范，很可能这种“聪明”的方案根本不能正常工作，只有每次make clean再make才行。

       ã€€ã€€å®‰è£…完ccache后，可以在/usr/local/bin下建立gcc，g++，c++，cc的symbolic link，链到/usr/bin/ccache上。总之确认系统在调用gcc等命令时会调用到ccache就可以了（通常情况下/usr/local /bin会在PATH中排在/usr/bin前面）。

       ã€€ã€€å®‰è£…的另外一种方法：

       ã€€ã€€vi ~/.bash_profile

       ã€€ã€€æŠŠ/usr/lib/ccache/bin路径加到PATH下

       ã€€ã€€PATH=/usr/lib/ccache/bin:$PATH:$HOME/bin

       ã€€ã€€è¿™æ ·æ¯æ¬¡å¯åŠ¨g++的时候都会启动/usr/lib/ccache/bin/g++，而不会启动/usr/bin/g++

       ã€€ã€€æ•ˆæžœè·Ÿä½¿ç”¨å‘½ä»¤è¡Œccache g++效果一样

       ã€€ã€€è¿™æ ·æ¯æ¬¡ç”¨æˆ·ç™»å½•æ—¶ï¼Œä½¿ç”¨g++编译器时会自动启动ccache

       ã€€ã€€ç»§ç»­æµ‹è¯•ï¼š

       ã€€ã€€ç”¨ccache的第一次编译(make -j4)：分秒

       ã€€ã€€ç”¨ccache的第二次编译(make -j4)：8分秒

       ã€€ã€€ç”¨ccache的第三次编译(修改若干配置，make -j4)：分秒

       çœ‹æ¥ä¿®æ”¹é…ç½®ï¼ˆæˆ‘改了CPU类型...）对ccache的影响是很大的，因为基本头文件发生变化后，就导致所有缓存数据都无效了，必须重头来做。但如果只是修改一些.c文件的代码，ccache的效果还是相当明显的。而且使用ccache对项目没有特别的依赖，布署成本很低，这在日常工作中很实用。

       ã€€ã€€å¯ä»¥ç”¨ccache -s来查看cache的使用和命中情况：

       ã€€ã€€cache directory　　　　　　　　　　 /home/lifanxi/.ccachecache hit　　　　　　　　　　　　　 cache miss　　　　　　　　　　　　 called for link　　　　　　　　　　　 not a C/C++ file　 　　　　　　　 no input file　　　　　　　　　　　 files in cache　　　　　　　　　　 cache size　　　　　　　　　　　　 .7 Mbytesmax cache size　　　　　　　　　　 .6 Mbytes

       ã€€ã€€å¯ä»¥çœ‹åˆ°ï¼Œæ˜¾ç„¶åªæœ‰ç¬¬äºŒç¼–次译时cache命中了，cache miss是第一次和第三次编译带来的。两次cache占用了.7M的磁盘，还是完全可以接受的。

       ã€€ã€€distcc

       ã€€ã€€ä¸€å°æœºå™¨çš„能力有限，可以联合多台电脑一起来编译。这在公司的日常开发中也是可行的，因为可能每个开发人员都有自己的开发编译环境，它们的编译器版本一般是一致的，公司的网络也通常具有较好的性能。这时就是distcc大显身手的时候了。

       ã€€ã€€ä½¿ç”¨distcc，并不像想象中那样要求每台电脑都具有完全一致的环境，它只要求源代码可以用make -j并行编译，并且参与分布式编译的电脑系统中具有相同的编译器。因为它的原理只是把预处理好的源文件分发到多台计算机上，预处理、编译后的目标文件的链接和其它除编译以外的工作仍然是在发起编译的主控电脑上完成，所以只要求发起编译的那台机器具备一套完整的编译环境就可以了。

       ã€€ã€€distcc安装后，可以启动一下它的服务：

       ã€€ã€€/usr/bin/distccd --daemon --allow ..0.0/

       ã€€ã€€é»˜è®¤çš„端口允许来自同一个网络的distcc连接。

       ã€€ã€€ç„¶åŽè®¾ç½®ä¸€ä¸‹DISTCC_HOSTS环境变量，设置可以参与编译的机器列表。通常localhost也参与编译，但如果可以参与编译的机器很多，则可以把localhost从这个列表中去掉，这样本机就完全只是进行预处理、分发和链接了，编译都在别的机器上完成。因为机器很多时，localhost的处理负担很重，所以它就不再“兼职”编译了。

       ã€€ã€€export DISTCC_HOSTS="localhost ...1 ...2 ...3"

       ã€€ã€€ç„¶åŽä¸Žccache类似把g++，gcc等常用的命令链接到/usr/bin/distcc上就可以了。

       ã€€ã€€åœ¨make的时候，也必须用-j参数，一般是参数可以用所有参用编译的计算机CPU内核总数的两倍做为并行的任务数。

       ã€€ã€€åŒæ ·æµ‹è¯•ä¸€ä¸‹ï¼š

       ã€€ã€€ä¸€å°åŒæ ¸è®¡ç®—机，make -j4：分秒

       ã€€ã€€ä¸¤å°åŒæ ¸è®¡ç®—机，make -j4：分秒

       ã€€ã€€ä¸¤å°åŒæ ¸è®¡ç®—机，make -j8：分秒

       ã€€ã€€è·Ÿæœ€å¼€å§‹ç”¨ä¸€å°åŒæ ¸æ—¶çš„分钟相比，还是快了不少的。如果有更多的计算机加入，也可以得到更好的效果。

       ã€€ã€€åœ¨ç¼–译过程中可以用distccmon-text来查看编译任务的分配情况。distcc也可以与ccache同时使用，通过设置一个环境变量就可以做到，非常方便。

       ã€€ã€€æ€»ç»“一下：

       ã€€ã€€ tmpfs： 解决IO瓶颈，充分利用本机内存资源

       ã€€ã€€make -j： 充分利用本机计算资源

       ã€€ã€€distcc： 利用多台计算机资源

       ã€€ã€€ccache： 减少重复编译相同代码的时间

       ã€€ã€€è¿™äº›å·¥å…·çš„好处都在于布署的成本相对较低，综合利用这些工具，就可以轻轻松松的节省相当可观的时间。上面介绍的都是这些工具最基本的用法，更多的用法可以参考它们各自的man page。

       ã€€ã€€5.还有提速方法是把屏幕输出重定向到内存文件或/dev/null,因对终端设备(慢速设备)的阻塞写操作也会拖慢速度。推荐内存文件，这样发生错误时，能够查看。

如何评价xmake?

       xmake采用默认直接构建模式，无需依赖makefile和make工具，源码能自动处理头文件依赖，源码并开启多任务加速构建流程。源码java 实例 源码内置构建、源码打包、源码ios源码平台安装步骤，源码提供插件扩展机制，源码支持cmake、源码premake的源码makefile和vs工程生成，方便扩展与维护。源码已有多种内置实用插件。源码

       简单工程无需makefile文件，源码社交源码分享xmake直接分析源码编译运行，源码适用于快速测试临时代码。源码复杂工程则采用xmake.lua描述文件，stl源码 11利用lua简洁易维护的语法进行维护。

       经过数年迭代，xmake拥有了强大的天津128源码包管理系统。支持远程编译、分布式编译，并内置本地缓存与远程缓存功能。

       简言之，xmake集合了Make/Ninja、CMake/Meson、Vcpkg/Conan以及distcc、ccache等核心功能，实现高效、灵活的构建与包管理。