前言：Android 在设备上改进内存的秘密

Android 运行时 (ART) 执行由 Java 或 Kotlin 语言编写的应用程序和系统服务生成的Dalvik字节码。我们不断改进 ART 以生成更小、性能更高的代码。改进 ART 可以使系统和用户体验整体上更好，因为它是 Android 应用程序的共同点。在这篇博文中，我们将讨论在不影响性能的情况下减少代码大小的优化。

代码大小是我们关注的关键指标之一，因为生成的文件越小，对内存（RAM 和存储）越有利。通过新版本的 ART，我们估计每台设备可为用户节省约 50-100MB 的空间。这可能正是您更新您喜爱的应用程序或下载新应用程序所需要的。由于 ART 可从 Android 12 开始更新，这些优化适用于1B+ 设备，谷歌在全球范围内为这些设备节省了47-95 PB（47-95 百万 GB！）！

本博文中提到的所有改进都是开源的。它们可以通过 ART 主线更新获得，因此您甚至不需要完整的操作系统更新即可获得好处。我们可以把蛋糕倒过来吃！

优化编译器101

ART使用设备上的 dex2oat 工具将应用程序从DEX 格式编译为本机代码。第一步是解析 DEX 代码并生成中间表示（IR）。使用 IR，dex2oat 执行许多代码优化。管道的最后一步是代码生成阶段，其中 dex2oat 将 IR 转换为本机代码（例如，AArch64 汇编）。

优化管道具有执行的阶段，以便每个阶段专注于一组特定的优化。例如，常量折叠是一种优化，尝试用常量值替换指令，例如将加法运算2 + 3折叠为5。

IR 可以打印和可视化，但与 Kotlin 语言代码相比非常冗长。出于本博文的目的，我们将展示使用 Kotlin 语言代码进行的优化，但要知道它们正在发生在 IR 代码上。

代码大小改进

对于所有代码大小优化，我们对 Google Play 商店中超过 50 万个 APK 进行了测试，并汇总了结果。

消除写入障碍

我们有一个新的优化过程，称为“写入障碍消除”。写屏障会跟踪自垃圾收集器 (GC) 上次检查以来已修改的对象，以便 GC 可以重新访问它们。例如，如果我们有：

以前，我们会为每个对象修改发出一个写屏障，但我们只需要一个写屏障，因为：1）标记将在o本身中设置（而不是在内部对象中），2）垃圾收集不能与这些集合之间的线程进行了交互。

如果指令可能触发 GC（例如 Invokes 和 SuspendChecks），我们将无法消除写入障碍。在下面的示例中，我们不能保证 GC 不需要检查或修改修改之间的跟踪信息：

实施这一新通道有助于减少 0.8% 的代码大小。

隐式暂停检查

假设我们有几个线程正在运行。挂起检查是安全点（由下图中的房屋表示），我们可以在其中暂停线程执行。使用安全点的原因有很多，其中最重要的是垃圾收集。当发出安全点调用时，线程必须进入安全点并被阻塞，直到它们被释放。

以前的实现是显式布尔检查。我们将加载该值，对其进行测试，并在需要时分支到安全点。

隐式挂起检查是一种优化，消除了对测试和分支指令的需要。相反，我们只有一个负载：如果线程需要挂起，该负载将捕获，并且信号处理程序会将代码重定向到挂起检查处理程序，就像该方法进行了调用一样。

更详细地说，保留寄存器 rX 预加载了线程内的一个地址，其中我们有一个指向其自身的指针。只要我们不需要进行挂起检查，我们就保留该自指向指针。当我们需要进行挂起检查时，我们清除指针，一旦它对线程可见，第一个LDR rX, [rX]将加载 null，第二个将出现段错误。

挂起请求本质上是要求线程很快挂起一段时间，因此等待第二次加载的轻微延迟是可以接受的。

此优化将代码大小减少了 1.8%。

合并回调

已编译方法通常具有入口框架。如果它们拥有它，这些方法必须在返回时解构它，这也称为退出框架。如果一个方法有多个返回指令，它将生成多个退出帧，每个返回指令一个。

通过将返回指令合并为一条，我们能够拥有一个返回点并能够删除多余的退出帧。这对于具有多个 return 语句的 switch 情况特别有用。

合并返回可将代码大小减少 1%。

其他优化改进

我们改进了许多现有的优化过程。在这篇博文中，我们将它们分组在同一部分，但它们彼此独立。以下部分中的所有优化都有助于减少 5.7% 的代码大小。

代码下沉

代码下沉是一种优化过程，它将指令下推到不常见的分支，例如以 throw 结尾的路径。这样做是为了减少可能不会使用的指令上浪费的周期。

我们通过 try catch 改进了图中的代码下沉：现在，只要我们不将代码下沉到与它开始的尝试不同的尝试中（或者如果它不在开始的尝试中，则在任何尝试中），我们现在允许下沉代码和）。

在第一个示例中，我们可以接收对象创建，因为它只会在if(flag)路径中使用，而不会在其他路径中使用，并且它位于同一个尝试中。通过此更改，在运行时只有当flag为 true时才会运行。在不涉及太多技术细节的情况下，我们可以关注的是实际的对象创建，但加载Object类仍然保留在if之前。这很难用 Kotlin 代码来展示，因为同一条 Kotlin 行在 ART 编译器级别会变成多条指令。

在第二个示例中，我们不能下沉代码，因为我们将在另一个尝试中移动实例创建（可能会抛出异常）。

Code Sinking主要是一种运行时性能优化，但它可以帮助减轻寄存器压力。通过将指令移近其用途，在某些情况下我们可以使用更少的寄存器。使用更少的寄存器意味着更少的移动指令，这最终有助于减少代码大小。

循环优化

循环优化有助于在编译时消除循环。在下面的示例中， foo中的循环将a乘以10，10次。这与乘以100相同。我们启用循环优化以在带有 try catch 的图中工作。

在foo中，我们可以优化循环，因为 try catch 是不相关的。

然而，在bar或baz中，我们不对其进行优化。如果循环中有一个 try，或者整个循环是否在 try 内部，那么了解循环将采用的路径并不是一件容易的事。

消除死代码 – 删除不需要的 try 块

我们通过实施优化来删除不包含抛出指令的 try 块，从而改进了死代码消除阶段。我们还可以删除一些 catch 块，只要没有活动的 try 块指向它。

在下面的示例中，我们将bar内联到foo中。之后，我们知道该师不能投掷。稍后的优化过程可以利用这一点并改进代码。

只需从 try catch 中删除死代码就足够了，但更好的是，在某些情况下我们允许进行其他优化。如果您还记得的话，当循环有一个 try 或它位于一个 try 内部时，我们不会进行循环优化。通过消除这种冗余的 try/catch，我们可以循环优化，生成更小、更快的代码。

消除死代码 – SimplifyAlwaysThrows

在死代码消除阶段，我们有一个称为SimplifyAlwaysThrows 的优化。如果我们检测到调用总是会抛出异常，我们可以安全地丢弃该方法调用之后的任何代码，因为它永远不会被执行。

我们还更新了SimplifyAlwaysThrows，以便在带有 try catch 的图中工作，只要调用本身不在 try 内部。如果它在 try 内部，我们可能会跳转到 catch 块，并且很难找出将要执行的确切路径。

我们还改进了：

• 通过查看参数来检测调用何时抛出。在左边，我们将把divide(1, 0)标记为总是抛出，即使泛型方法并不总是抛出。
• SimplifyAlwaysThrows适用于所有调用。以前我们有限制，例如不要对导致if的调用执行此操作，但我们可以删除所有限制。
  

加载存储消除 – 使用 try catch 块

负载存储消除(LSE) 是一种删除冗余负载和存储的优化过程。

我们改进了这个过程以处理图中的 try catch。在foo中，我们可以看到，如果存储/加载不直接与 try 交互，我们可以正常执行 LSE。在bar中，我们可以看到一个示例，我们要么走正常路径而不抛出异常，在这种情况下我们返回1；或者我们抛出，抓住它并返回2。由于每条路径的值都是已知的，因此我们可以删除冗余负载。

加载存储消除 – 使用释放/获取操作

我们改进了加载存储消除过程，以在具有释放/获取操作的图表中工作。这些是易失性加载、存储和监视操作。澄清一下，这意味着我们允许 LSE 在具有这些操作的图中工作，但我们不会删除所述操作。

在示例中，i和j是常规整型，vi是易失性整型。在foo中，我们可以跳过加载值，因为集合和加载之间没有释放/获取操作。在bar中，易失性操作发生在它们之间，因此我们无法消除正常负载。请注意，不使用易失性加载结果并不重要——我们无法消除获取操作。

此优化与易失性存储和监视器操作（Kotlin 中的同步块）类似。

新的内联启发式

我们的内联传递具有广泛的启发式。有时我们决定不内联一个方法，因为它太大，或者有时我们决定强制内联一个方法，因为它太小（例如，像对象初始化这样的空方法）。

我们实现了一个新的内联启发式：不要内联调用导致抛出。如果我们知道要抛出异常，我们将跳过内联这些方法，因为抛出本身的成本足够高，以至于内联该代码路径是不值得的。

我们将跳到内联的三个方法系列：

• 在抛出之前计算并打印调试信息。
• 内联错误构造函数本身。
• 最后块在我们的优化编译器中被重复。我们有一个用于正常情况（即尝试不抛出），还有一个用于异常情况。我们这样做是因为在特殊情况下我们必须：捕获、执行finally
  块并重新抛出。特殊情况下的方法现在不会内联，但正常情况下的方法会内联。
  

不断折叠

常量折叠是一种优化过程，如果可能的话，将操作更改为常量。我们实现了一种优化，可以传播在if防护中使用时已知为常量的变量。图中有更多常量可以让我们稍后执行更多优化。

在foo中，我们知道a在if保护中的值为2。我们可以传播该信息并推断b必须是4。同样，在bar中，我们知道cond在if情况下必须为 true ，在else情况下必须为 false （简化图表）。

把它们放在一起

如果我们考虑到本博文中的所有代码大小优化，我们的代码大小将减少 9.3%！

从长远来看，一部普通手机可以有 500MB-1GB 的优化代码（实际数字可以更高或更低，具体取决于您安装了多少应用程序，以及您安装了哪些特定应用程序），因此这些优化可以节省大约 50每台设备 -100MB。由于这些优化适用于 1B+ 设备，我们在全球范围内节省了 47-95 PB！

进一步阅读

如果您对代码更改本身感兴趣，请随时查看。本博文中提到的所有改进都是开源的。如果您想帮助全世界的 Android 用户，请考虑为 Android 开源项目做出贡献！

————————————：Santiago Aboy Solanes - 软件工程师