增量式处理(Incremental Processing)

增量式处理是一种处理技术, 尽可能的避免重新处理源代码. 增量式处理的主要目的是减少典型的修改-编译-测试循环的处理时间. 请参见 Wikipedia 词条增量计算.

为了检测哪个源代码是脏的(dirty) (也就是需要重新处理), KSP 需要处理器的帮助, 确定哪个输入源代码对应到哪个生成的输出. 为了改善这种经常很累赘, 而且容易出错的处理, KSP 设计目标是只需要处理器使用的最少量的根源代码, 作为起点来浏览代码结构. 也就是说, 如果 KSNode 从以下方式得到, 那么处理器需要将一个输出关联到对应的 KSNode 的源代码:

Resolver.getAllFiles
Resolver.getSymbolsWithAnnotation
Resolver.getClassDeclarationByName
Resolver.getDeclarationsFromPackage

目前增量式处理会默认启用. 要关闭它, 请设置 Gradle 属性 ksp.incremental=false. 要为依赖项和输出对应的脏文件集启用 log, 请使用 ksp.incremental.log=true. 你可以在 build 输出目录中找到这些 log 文件, 扩展名为 .log.

在 JVM 平台, 默认会追踪 classpath 中的变更, 以及 Kotlin 和 Java 源代码的变更. 如果要只追踪 Kotlin 和 Java 源代码的变更, 请设置 Gradle 属性 ksp.incremental.intermodule=false, 关闭对 classpath 中变更的追踪.

聚集(Aggregating) vs 隔离(Isolating)

与 Gradle 注解处理中的概念类似, KSP 支持聚集(Aggregating) 和隔离(Isolating) 模式. 注意, 与 Gradle 注解处理不同, KSP 将每个输出分类为聚集或隔离, 而不是对整个处理器分类.

聚集输出潜在的可以被任何输入变更影响, 不影响其他文件的删除文件除外. 意思就是说, 任何输入变更都会导致一次所有聚集输出的重构建, 因此, 会重新处理所有对应的注册过的, 新增的和修改的源代码文件.

例如, 收集带有一个特定注解的所有符号的输出, 会被认为是一个聚集输出.

隔离输出只依赖于特定的源代码. 对其他源代码的变更不会影响隔离输出. 注意, 与 Gradle 注解处理不同, 你可以对一个指定的输出定义多个源代码文件.

例如, 针对一个接口生成的实现类, 会被认为是隔离输出.

总结来说, 如果一个输出可能依赖于新的或任何变更过的源代码, 那么它被认为是聚集输出. 否则, 是隔离输出.

下面是针对熟悉 Java 注解处理的读者的总结:

在一个隔离的 Java 注解处理器中, KSP 中所有的输出都是隔离的.
在一个聚集的 Java 注解处理器中, KSP 中有些输出可以是隔离的, 有些可以是聚集的.

实现细节

依赖关系通过输入和输出文件的关联来计算, 而不是通过注解. 这是一个多对多的关系.

由输入-输出关联导致的脏文件传递规则是:

如果一个输入文件有变更, 它一定会被重新处理.
如果一个输入文件有变更, 而且它关联到一个输出, 那么关联到同一个输出的所有其他输入文件也会被重新处理. 这个规则是传递性的, 也就是说, 文件无效会重复发生, 直到没有新的脏文件.
关联到一个或多个聚集输出的所有输入文件都会被重新处理. 也就是说, 如果一个输入文件没有关联到任何聚集输出, 它不会被重新处理(除非它符合上面讲的规则 1 或规则2).

原因如下:

如果一个输入有变更, 可能会引入新的信息, 因此处理器需要对这个输入再次运行.
一个输出由一组输入产生. 处理器可能需要所有的输入才能重新产生输出.
aggregating=true 代表, 一个输出可能潜在的依赖于新的信息, 可能来自新的文件, 或者既有的但被变更的文件. aggregating=false 代表, 处理器确定它的信息只来自特定的输入文件, 不会来自其它文件或新的文件.

示例 1

一个处理器读取 A.kt 中的类 A 和 B.kt 中的类 B, 其中 A 继承 B, 然后生成 outputForA. 处理器通过 Resolver.getSymbolsWithAnnotation 得到 A, 然后从 A 使用 KSClassDeclaration.superTypes 得到 B. 因为包含 B 是由于 A 造成的, 在 outputForA 的 dependencies 中不需要指定 B.kt. 这种情况下你仍然可以指定 B.kt, 但不是必须的.

// A.kt
@Interesting
class A : B()

// B.kt
open class B

// Example1Processor.kt
class Example1Processor : SymbolProcessor {
    override fun process(resolver: Resolver) {
        val declA = resolver.getSymbolsWithAnnotation("Interesting").first() as KSClassDeclaration
        val declB = declA.superTypes.first().resolve().declaration
        // B.kt 不是必须的, 因为它可以被 KSP 推断为一个依赖项
        val dependencies = Dependencies(aggregating = true, declA.containingFile!!)
        // outputForA.kt
        val outputName = "outputFor${declA.simpleName.asString()}"
        // outputForA 依赖于 A.kt 和 B.kt
        val output = codeGenerator.createNewFile(dependencies, "com.example", outputName, "kt")
        output.write("// $declA : $declB\n".toByteArray())
        output.close()
    }
    // ...
}

示例 2

一个处理器读取 sourceB, 然后读取 sourceA 和 outputB, 然后生成 outputA.

如果修改了 sourceA:

如果 outputB 是聚集的, 那么 sourceA 和 sourceB 都会被重新处理.
如果 outputB 是隔离的, 那么只有 sourceA 会被重新处理.

如果添加了 sourceC:

如果 outputB 是聚集的, 那么 sourceC 和 sourceB 都会被重新处理.
如果 outputB 是隔离的, 那么只有 sourceC 会被重新处理.

如果删除了 sourceA, 那么没有任何代码需要重新处理.

如果删除了 sourceB, 那么没有任何代码需要重新处理.

如何判断文件是否为脏

一个脏文件要么直接被用户修改, 或者间接被其他脏文件影响. KSP 通过 2 个步骤传播文件的变更:

通过解析追踪(Resolution Tracing) 传播: (隐含的或明确的)解析一个类型引用, 是从一个文件浏览到另一个文件的唯一方式. 处理器解析一个类型引用时, 如果在一个被修改或被影响的文件中包含变更, 可能影响到解析结果, 那么这个变更将会影响包含这个引用的文件.
通过输入-输出对应关系(Input-Output Correspondence) 传播: 一个源代码文件被修改或被影响时, 如果其他源代码文件与这个文件存在共同的输出, 那么其他源代码文件也都会被影响.

注意, 这 2 个步骤都是传递性的, 第 2 种会形成等价类(Equivalence Class).

报告 bug

要报告一个 bug, 请设置 Gradle 属性 ksp.incremental=true 和 ksp.incremental.log=true, 然后执行一次 clean 构建. 这个构建会产生 2 个 log 文件:

build/kspCaches/<source set>/logs/kspDirtySet.log
build/kspCaches/<source set>/logs/kspSourceToOutputs.log

然后你可以运行有 bug 的增量构建, 会生成 2 个新的 log 文件:

build/kspCaches/<source set>/logs/kspDirtySetByDeps.log
build/kspCaches/<source set>/logs/kspDirtySetByOutputs.log

这些 log 包含源代码和输出的文件名, 以及这些构建的时间戳.

最终更新: 2024/11/17