背景
口碑的 O2O 业务 Bundle，目前需要在支付宝和口碑独客这两个 App 中的运行。目前口碑 App 也是使用 mPaaS 框架，一些基础服务比如 ConfigService，H5 容器，RPC 网络库，AntUI 库，Sync，扫码，Push 等，和支付宝保持一致，并对于不兼容的地方进行拉分支单独改造，对于支持多 App 的 Bundle，直接使用支付宝的基线。
那么，每次业务在支付宝上发版之后，同步到口碑 App 时，都需要将口碑 App 的基线进行升级。所谓基线升级，就是将支付宝中对应的 Bundle 版本号同步到独客，将有定制分支的 Bundle 进行代码 merge。支付宝 App 有几百个 Bundle，而口碑 App 的 Bundle 规模也已达到相似规模。
这几百个 Bundle 中，其中几十个 Bundle 是口碑 App 有分支定制以及特有的，剩下的 Bundle 直接从支付宝已有体系内进行索引。
为了减小包大小，我们需要确定这些 Bundle 之间的依赖关系，更确切一点，我们想知道这些 Bundle 的依赖程度：如果删除某个 Bundle，将会对剩余的哪些 Bundle 有影响？有哪些 Bundle 可以直接删除？解决这些问题，我们需要分析这几百多个 Bundle 的依赖关系。
1. Bundle 依赖分析方法
几百个 Bundle，靠人工一个个看，是梳理不过来的。而且，每个版本都有代码更新，依赖关系都有可能变化。因此，需要我们开发对应的工具进行分析。
方案 1:分析 build.gradle
我们知道，在 Android 开发中，如果我们需要依赖某个 Jar 包，我们会在 module 的 build.gradle 中添加，比如：
dependencies {
provided
'com.alipay.android.phone.thirdparty:fastjson-api:1.1.45@jar'
provided
'com.alipay.android.phone.thirdparty:wire-api:1.5.3@jar'
...
}
对于某个 Bundle，我们可以通过分析 Bundle 中的 module，然后解析 build.gradle 文件，获取 Bundle 之间的依赖。
【结论】
这种方案出现的问题：
- dependencies 的依赖可能有冗余，会有多余的 dependencies 出现，会影响结果的准确性；
- 这种方案我们只能在知道 Bundle 之间的依赖关系，并不知道依赖了其中的多少个类？有哪些地方依赖？
方案 2：分析每个 Bundle 的每个 Java 文件的 import 区域
为了解决方案 1 中的问题，我们使用方案 2 进行依赖分析，就是分析每个 Bundle 的每个 Java 文件的 import 区域，然后建立它们之间的映射关系。
以 o2ocommon 这个 Bundle 为例，bundle、module、class 和 import 的区域关系如下：
然后，我们将 Bundle 之间的依赖，转换为分析 Java 文件之间的依赖；并且能够计算出 Bundle 之间有多少个类依赖，以及依赖了多少次。
【结论】
方案 2 通过
2. 方案实施：JDA 依赖分析工具开发
2.1 拉取每个 Bundle 对应的源码
通过脚本，将 Bundle 对应的 gitlab 代码库拉取到的本地，切换到需要的分支。
2.2 根据 setting.gradle 创建 Bundle
遍历 Bundle 目录，如果查找到 setting.gradle 文件，就创建一下 Bundle 对象：
public class Bundle implements Serializable, Comparable<Bundle> {
private String localPath;
private String name;//文件夹名称
private List<GradleModule> moduleList;//包含的module
private String packageId;
private String groupId;//groupId
private String artifactId;//artifactId
private Map<Bundle, Dependency> dependencyMap;//依赖关系表
...
}
2.3 根据 build.gradle 创建 module
创建好 bundle 之后，遍历 bundle 的子目录，查找 build.gradle 文件，然后创建 module 对象：
public class GradleModule implements Serializable{
private String localPath;
private String name;//module的名称
private Bundle bundle;//隶属那个Bundle
private List<JavaFile> javaFileList;//module包含的import
...
}
2.4 查找 Java 文件所在的 src 目录，创建 JavaFile
查找 build.gradle 中的 src 属性，找到 Java 代码的存放位置，获取 *.java 文件的列表，创建 JavaFile 对象：
public class JavaFile implements Serializable {
private String className;//类全称
private List<ImportModel> imports;//该类的imports文件
private GradleModule parentModule;//所在的Bundle
...
}
2.5 解析 Java 文件
这一步是整个方案的核心，需要解析 Java 的语法，将 Java 文件的 import 区域过滤出来。
2.6 整理 import 区域，删除多余的 import
将 import 的类文件，在 Java 文件中进行搜索，如果未引用到，则删除该 import，如果存在，则保留。然后创建 import 对象：
public class ImportModel implements Serializable {
private String className;//该import的包名+类名
private Bundle dependBundle;//该类所在的Bundle
...
}
2.7 建立映射关系表 Map
经过上述递归算法，我们建立了 Bundle、Module、JavaFile、ImportModel 之间的树结构。并且保存了所有 Java 文件与其所属 Bundle 之间的映射关系。
private Map<String, Bundle> mJavaFileBundleMap = new LinkedHashMap<>();//Java文件与所属Bundle之间的映射关系
private List<JavaFile> mAllJavaFile = new ArrayList<>();//所有Java文件的List
private List<Bundle> mBundleList = new ArrayList<>();//所有Bundle的List
3.8 依赖分析
/**
* 依赖分析
* mochuan.zhb@alibaba-inc.com
*/
private void dependenciesAnalysis() {
for (JavaFile javaFile : mAllJavaFile) {//遍历所有的Java文件
//获取Java文件的Import区域列表
List<ImportModel> importModelList = javaFile.getImports();
//获取当前Java文件所在的Bundle
Bundle currentBundle = javaFile.getParentModule().getBundle();
//获取当前Bundle与其他Bundle依赖映射表
Map<Bundle, Dependency> dependencyMap = currentBundle.getDependencyMap();
if (dependencyMap == null) {
dependencyMap = new HashMap<>();
currentBundle.setDependencyMap(dependencyMap);
}
if (importModelList == null || importModelList.size() == 0) {
continue;
}
//遍历Import列表
for (ImportModel importModel : importModelList) {
String importClassName = importModel.getClassName();
if (isClassInWhiteList(importClassName)) {
continue;
}
//查找import中类，所在的Bundle
Bundle bundle = mJavaFileBundleMap.get(importClassName);
if (bundle == null) {
//没有查到该类所在的Bundle
JDALog.info(String.format("%s depend bundle not found.", importModel.getClassName()));
} else if (bundle == javaFile.getParentModule().getBundle()) {
//内部依赖；该import类和当前类在同一个Bundle中
JDALog.info("internal depend.");
} else {
//currentBundle依赖bundle
Dependency dependency = dependencyMap.get(bundle);
if (dependency == null) {
dependency = new Dependency();
dependencyMap.put(bundle, dependency);
}
//将依赖次数+1
dependency.setDependCount(dependency.getDependCount() + 1);
//能找到对应的Bundle依赖
JDALog.info(String.format("%s depend %s", javaFile.getParentModule().getBundle().getName(), bundle.getName()));
}
}
}
}
3. 依赖结果分析
我们把有相互依赖的 Bundle 进行连线，得到如下图：
化成圆形的图为：
为了更加准确地衡量 Bundle 之间的依赖程度，后续我们可以将依赖关系转换成 markdown 表格形式：更具体地展示 Bundle 之间依赖、以及被依赖的情况，以及被依赖多少次也能够清晰展现。除此之外，我们甚至可以知道具体是依赖哪个类。
4. 总结
1. 上述分析方法有效：
有了上述分析结果，为我们后续减小包大小、增删 Bundle、Bundle 升级提供了强有力的指导，为后续解除 Bundle 之间的依赖提供了详细的数据参考；
2. 从依赖表中，我们也可以看到哪些 Bundle 是叶子节点，可以根据是否叶子节点确定 packageId 的分配。
3. 对于通过反射的方式进行依赖的情况，目前还比较难统计到：
比如 Class.forName("com.koubei.android.xxx") 之类的，后续可以考虑其他方案进行完善。
