常态化治理相对专项式治理 , 更需要当作一个系统化工程来看待 , 整体治理思路如下:
由专项式到常态化 , 首先要做的转变是将关注点从“事”转移到“人”:每一个Byte都是由人(开发者)添加的 , 对产生的原因(技术、流程、心理等)进行全面分析 , 并给出有效解决方案 , 才能够实现专项式到常态化的跃变 。 这个解决方案 , 主要包括技术支撑、治理策略两方面 , 二者相辅相成缺一不可 。
2.2 技术支撑
整个技术支撑体系的核心是包大小精准分析 , 即对apk内任意实体元素(类、资源、so等)获取其在apk文件中实际占用值 。 因为编译过程会进行各种合并、裁剪、优化、格式转换等 , 同时apk中不同类型元素的压缩率也不相同 , 如果使用原始大小作为度量标准 , 会在包大小治理的整个链路引入较大误差 , 导致难以抓住瘦身重点 , 也无法提前精准预判瘦身效果 , 这对常态治理过程具有非常大的负面影响 。
第一点可瘦身项 , 是指类、资源、so等元素中的“不合理”项 , 对其进行改造或优化就可以降低包大小 。 这些可瘦身项细碎并且不易被人工发现 , 但是累积起来却不容小觑 , 通过工具化的分析能力可以快速找出这些可瘦身项 , 一方面提供瘦身指导:为逐步降低包大小提供更多“方向”和“空间” , 另一方面用来评判:一个功能/业务/团队 , 在这段时间内减少/增加了哪些可瘦身项 , 当前是否已经瘦无可瘦 。
第二点归属聚合 , 是指将apk大小拆解到有效的责任实体 , 根据app涉及到的研发团队和迭代模式不同 , 责任实体可以是组织结构中具体的团队 , 也可以是业务/功能/模块负责人 。 总之 , 拆解的目的是明确责任 , 即团队/业务/功能/模块对apk大小的“贡献”分别是多少 。
第三点研发流程 , 是代码上线的“必经之路” , 在这个过程中需要具备及时的增量感知 , 以及超限后的拦截阻断能力 。 只有这样才能实现低(人力)成本持续管控 , 另外这也是去中心化策略的重要技术支撑 , 可以避免很多低效的增量定位排查、沟通、跟进等工作 。
第四点辅助工具 , 是为研发同学对代码进行瘦身提供一系列切实有效的工具 , 用来提高效率以及降低风险 。 目前在优酷已经沉淀了引用分析、代码归属/热度分析、模块下载/版本号同步查询对比、progaurd对比(mapping、usage)分析、apk信息查询/对比/反编译等共计十几项工具 。
上述技术支撑体系在具体实现上 , 主要由“分析工具”和“包大小卡口能力“承载 , 后面会做具体介绍 。
2.3 治理策略
常态化治理模式下 , 治理策略的核心是去中心化 。 尤其是对于多团队参与研发的app , 对每个功能最熟悉的人一定是日常直接负责的(团队)同学 , 因此最高效的方式其实正是“各家自扫门前雪”的分布式治理模式 。 其中阈值划分 , 是实现分布式治理的第一步 , 即圈定“每家所负责的范围 , 以及最多允许存在多少雪” 。 而灵活协作 , 目的是打造合理、公开、透明、高效、低成本的可持续治理局面 , 在为业务增长和创新提供更多包大小空间的同时 , 将整包大小控制在预期范围内 。
分析技术 分析技术 , 是秉承Byte级“较真儿”精神 , 以包大小真实占用为指导原则 , 公平公正童叟无欺 , 实现对不同颗粒度(元素、功能、业务、团队)的包体积占用度量 , 并在此之上提供切实有效的可瘦身项分析能力 , 用于指导和评判瘦身情况 。 先来回答一个问题:分析工具为什么很重要 , 很重要?
首先 , 既然要进行包瘦身 , 那么各种不同的“大小”就如影随形 , 例如:“xxx模块多大?”、“xx功能/业务占多大”、“最新版本apk相对上个版本增加了1MB , 不同功能的变更带来的大小变化分别是多少?”、“我今年的目标是将apk减少10MB , 可以通过哪些瘦身Action来达成目标?” 。 工程领域有几句著名论断:“无度量不改进”、“无度量不管理” , 包大小分析工具的核心价值之一就是提供这个度量:各种不同颗粒度的度量 , 小到一个java类、资源、so , 继而到一个模块(jar/aar)、再到一个独立功能、业务、甚至是团队 。 由此衍生开来 , 既然有了度量 , 那么就可以进行有效的责任归属、瘦身目标制定、效果预估等 , 是不是豁然开朗?
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