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gradle中的增量构建方式

本篇内容主要讲解“gradle中的增量构建方式”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“gradle中的增量构建方式”吧!

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简介

在我们使用的各种工具中，为了提升工作效率，总会使用到各种各样的缓存技术，比如说docker中的layer就是缓存了之前构建的image。在gradle中这种以task组合起来的构建工具也不例外，在gradle中，这种技术叫做增量构建。

增量构建

gradle为了提升构建的效率，提出了增量构建的概念，为了实现增量构建，gradle将每一个task都分成了三部分，分别是input输入，任务本身和output输出。下图是一个典型的java编译的task。

gradle中的增量构建方式

以上图为例，input就是目标jdk的版本，源代码等，output就是编译出来的class文件。

增量构建的原理就是监控input的变化，只有input发送变化了，才重新执行task任务，否则gradle认为可以重用之前的执行结果。

所以在编写gradle的task的时候，需要指定task的输入和输出。

并且要注意只有会对输出结果产生变化的才能被称为输入，如果你定义了对初始结果完全无关的变量作为输入，则这些变量的变化会导致gradle重新执行task，导致了不必要的性能的损耗。

还要注意不确定执行结果的任务，比如说同样的输入可能会得到不同的输出结果，那么这样的任务将不能够被配置为增量构建任务。

自定义inputs和outputs

既然task中的input和output在增量编译中这么重要，本章将会给大家讲解一下怎么才能够在task中定义input和output。

如果我们自定义一个task类型，那么满足下面两点就可以使用上增量构建了：

第一点，需要为task中的inputs和outputs添加必要的getter方法。

第二点，为getter方法添加对应的注解。

gradle支持三种主要的inputs和outputs类型：

  1. 简单类型：简单类型就是所有实现了Serializable接口的类型，比如说string和数字。

  2. 文件类型：文件类型就是 File 或者 FileCollection 的衍生类型，或者其他可以作为参数传递给 Project.file(java.lang.Object) 和 Project.files(java.lang.Object...) 的类型。

  3. 嵌套类型：有些自定义类型，本身不属于前面的1，2两种类型，但是它内部含有嵌套的inputs和outputs属性，这样的类型叫做嵌套类型。

接下来，我们来举个例子，假如我们有一个类似于FreeMarker和Velocity这样的模板引擎，负责将模板源文件，要传递的数据最后生成对应的填充文件，我们考虑一下他的输入和输出是什么。

输入：模板源文件，模型数据和模板引擎。

输出：要输出的文件。

如果我们要编写一个适用于模板转换的task，我们可以这样写：

import java.io.File;
import java.util.HashMap;
import org.gradle.api.*;
import org.gradle.api.file.*;
import org.gradle.api.tasks.*;

public class ProcessTemplates extends DefaultTask {
    private TemplateEngineType templateEngine;
    private FileCollection sourceFiles;
    private TemplateData templateData;
    private File outputDir;

    [@Input](https://my.oschina.net/InPuto)
    public TemplateEngineType getTemplateEngine() {
        return this.templateEngine;
    }

    @InputFiles
    public FileCollection getSourceFiles() {
        return this.sourceFiles;
    }

    @Nested
    public TemplateData getTemplateData() {
        return this.templateData;
    }

    @OutputDirectory
    public File getOutputDir() { return this.outputDir; }

    // 上面四个属性的setter方法

    @TaskAction
    public void processTemplates() {
        // ...
    }
}

上面的例子中，我们定义了4个属性，分别是TemplateEngineType，FileCollection，TemplateData和File。前面三个属性是输入，后面一个属性是输出。

除了getter和setter方法之外，我们还需要在getter方法中添加相应的注释： @Input , @InputFiles ,@Nested 和 @OutputDirectory, 除此之外，我们还定义了一个 @TaskAction 表示这个task要做的工作。

TemplateEngineType表示的是模板引擎的类型，比如FreeMarker或者Velocity等。我们也可以用String来表示模板引擎的名字。但是为了安全起见，这里我们自定义了一个枚举类型，在枚举类型内部我们可以安全的定义各种支持的模板引擎类型。

因为enum默认是实现Serializable的，所以这里可以作为@Input使用。

sourceFiles使用的是FileCollection，表示的是一系列文件的集合，所以可以使用@InputFiles。

为什么TemplateData是@Nested类型的呢？TemplateData表示的是我们要填充的数据，我们看下它的实现：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.gradle.api.tasks.Input;

public class TemplateData {
    private String name;
    private Map variables;

    public TemplateData(String name, Map variables) {
        this.name = name;
        this.variables = new HashMap<>(variables);
    }

    @Input
    public String getName() { return this.name; }

    @Input
    public Map getVariables() {
        return this.variables;
    }
}

可以看到，虽然TemplateData本身不是File或者简单类型，但是它内部的属性是简单类型的，所以TemplateData本身可以看做是@Nested的。

outputDir表示的是一个输出文件目录，所以使用的是@OutputDirectory。

使用了这些注解之后，gradle在构建的时候就会检测和上一次构建相比，这些属性有没有发送变化，如果没有发送变化，那么gradle将会直接使用上一次构建生成的缓存。

注意，上面的例子中我们使用了FileCollection作为输入的文件集合，考虑一种情况，假如只有文件集合中的某一个文件发送变化，那么gradle是会重新构建所有的文件，还是只重构这个被修改的文件呢？ 留给大家讨论

除了上讲到的4个注解之外，gradle还提供了其他的几个有用的注解：

  • @InputFile： 相当于File，表示单个input文件。

  • @InputDirectory： 相当于File，表示单个input目录。

  • @Classpath： 相当于Iterable，表示的是类路径上的文件，对于类路径上的文件需要考虑文件的顺序。如果类路径上的文件是jar的话，jar中的文件创建时间戳的修改，并不会影响input。

  • @CompileClasspath：相当于Iterable，表示的是类路径上的java文件，会忽略类路径上的非java文件。

  • @OutputFile： 相当于File，表示输出文件。

  • @OutputFiles： 相当于Map 或者 Iterable，表示输出文件。

  • @OutputDirectories： 相当于Map 或者 Iterable，表示输出文件。

  • @Destroys： 相当于File 或者 Iterable，表示这个task将会删除的文件。

  • @LocalState： 相当于File 或者 Iterable，表示task的本地状态。

  • @Console： 表示属性不是input也不是output，但是会影响console的输出。

  • @Internal： 内部属性，不是input也不是output。

  • @ReplacedBy： 属性被其他的属性替换了，不能算在input和output中。

  • @SkipWhenEmpty： 和@InputFiles 跟 @InputDirectory一起使用，如果相应的文件或者目录为空的话，将会跳过task的执行。

  • @Incremental： 和@InputFiles 跟 @InputDirectory一起使用，用来跟踪文件的变化。

  • @Optional： 忽略属性的验证。

  • @PathSensitive： 表示需要考虑paths中的哪一部分作为增量的依据。

运行时API

自定义task当然是一个非常好的办法来使用增量构建。但是自定义task类型需要我们编写新的class文件。有没有什么办法可以不用修改task的源代码，就可以使用增量构建呢？

答案是使用Runtime API。

gradle提供了三个API，用来对input，output和Destroyables进行获取：

  • Task.getInputs() of type TaskInputs

  • Task.getOutputs() of type TaskOutputs

  • Task.getDestroyables() of type TaskDestroyables

获取到input和output之后，我们就是可以其进行操作了，我们看下怎么用runtime API来实现之前的自定义task：

task processTemplatesAdHoc {
    inputs.property("engine", TemplateEngineType.FREEMARKER)
    inputs.files(fileTree("src/templates"))
        .withPropertyName("sourceFiles")
        .withPathSensitivity(PathSensitivity.RELATIVE)
    inputs.property("templateData.name", "docs")
    inputs.property("templateData.variables", [year: 2013])
    outputs.dir("$buildDir/genOutput2")
        .withPropertyName("outputDir")

    doLast {
        // Process the templates here
    }
}

上面例子中，inputs.property() 相当于 @Input ，而outputs.dir() 相当于@OutputDirectory。

Runtime API还可以和自定义类型一起使用：

task processTemplatesWithExtraInputs(type: ProcessTemplates) {
    // ...

    inputs.file("src/headers/headers.txt")
        .withPropertyName("headers")
        .withPathSensitivity(PathSensitivity.NONE)
}

上面的例子为ProcessTemplates添加了一个input。

隐式依赖

除了直接使用dependsOn之外，我们还可以使用隐式依赖：

task packageFiles(type: Zip) {
    from processTemplates.outputs
}

上面的例子中，packageFiles 使用了from，隐式依赖了processTemplates的outputs。

gradle足够智能，可以检测到这种依赖关系。

上面的例子还可以简写为：

task packageFiles2(type: Zip) {
    from processTemplates
}

我们看一个错误的隐式依赖的例子：

plugins {
    id 'java'
}

task badInstrumentClasses(type: Instrument) {
    classFiles = fileTree(compileJava.destinationDir)
    destinationDir = file("$buildDir/instrumented")
}

这个例子的本意是执行compileJava任务，然后将其输出的destinationDir作为classFiles的值。

但是因为fileTree本身并不包含依赖关系，所以上面的执行的结果并不会执行compileJava任务。

我们可以这样改写：

task instrumentClasses(type: Instrument) {
    classFiles = compileJava.outputs.files
    destinationDir = file("$buildDir/instrumented")
}

或者使用layout：

task instrumentClasses2(type: Instrument) {
    classFiles = layout.files(compileJava)
    destinationDir = file("$buildDir/instrumented")
}

或者使用buildBy：

task instrumentClassesBuiltBy(type: Instrument) {
    classFiles = fileTree(compileJava.destinationDir) {
        builtBy compileJava
    }
    destinationDir = file("$buildDir/instrumented")
}

输入校验

gradle会默认对@InputFile ，@InputDirectory 和 @OutputDirectory 进行参数校验。

如果你觉得这些参数是可选的，那么可以使用@Optional。

自定义缓存方法

上面的例子中，我们使用from来进行增量构建，但是from并没有添加@InputFiles， 那么它的增量缓存是怎么实现的呢？

我们看一个例子：

public class ProcessTemplates extends DefaultTask {
    // ...
    private FileCollection sourceFiles = getProject().getLayout().files();

    @SkipWhenEmpty
    @InputFiles
    @PathSensitive(PathSensitivity.NONE)
    public FileCollection getSourceFiles() {
        return this.sourceFiles;
    }

    public void sources(FileCollection sourceFiles) {
        this.sourceFiles = this.sourceFiles.plus(sourceFiles);
    }

    // ...
}

上面的例子中，我们将sourceFiles定义为可缓存的input，然后又定义了一个sources方法，可以将新的文件加入到sourceFiles中，从而改变sourceFile input，也就达到了自定义修改input缓存的目的。

我们看下怎么使用：

task processTemplates(type: ProcessTemplates) {
    templateEngine = TemplateEngineType.FREEMARKER
    templateData = new TemplateData("test", [year: 2012])
    outputDir = file("$buildDir/genOutput")

    sources fileTree("src/templates")
}

我们还可以使用project.layout.files()将一个task的输出作为输入，可以这样做：

    public void sources(Task inputTask) {
        this.sourceFiles = this.sourceFiles.plus(getProject().getLayout().files(inputTask));
    }

这个方法传入一个task，然后使用project.layout.files()将task的输出作为输入。

看下怎么使用：

task copyTemplates(type: Copy) {
    into "$buildDir/tmp"
    from "src/templates"
}

task processTemplates2(type: ProcessTemplates) {
    // ...
    sources copyTemplates
}

非常的方便。

如果你不想使用gradle的缓存功能，那么可以使用upToDateWhen()来手动控制：

task alwaysInstrumentClasses(type: Instrument) {
    classFiles = layout.files(compileJava)
    destinationDir = file("$buildDir/instrumented")
    outputs.upToDateWhen { false }
}

上面使用false，表示alwaysInstrumentClasses这个task将会一直被执行，并不会使用到缓存。

输入归一化

要想比较gradle的输入是否是一样的，gradle需要对input进行归一化处理，然后才进行比较。

我们可以自定义gradle的runtime classpath 。

normalization {
    runtimeClasspath {
        ignore 'build-info.properties'
    }
}

上面的例子中，我们忽略了classpath中的一个文件。

我们还可以忽略META-INF中的manifest文件的属性：

normalization {
    runtimeClasspath {
        metaInf {
            ignoreAttribute("Implementation-Version")
        }
    }
}

忽略META-INF/MANIFEST.MF ：

normalization {
    runtimeClasspath {
        metaInf {
            ignoreManifest()
        }
    }
}

忽略META-INF中所有的文件和目录：

normalization {
    runtimeClasspath {
        metaInf {
            ignoreCompletely()
        }
    }
}

其他使用技巧

如果你的gradle因为某种原因暂停了，你可以送 --continuous 或者 -t 参数，来重用之前的缓存，继续构建gradle项目。

你还可以使用 --parallel 来并行执行task。

到此，相信大家对“gradle中的增量构建方式”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！


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