前言

包大小是衡量APP性能的一项重要指标，它直接影响用户的下载点击率（包太大不想下）、下载安装成功率（下载慢不用了）、APP卸载率（太占空间先删掉）。包大小的计算逻辑很简单，它是各种类型的文件占用磁盘大小相加。APP瘦身的技术却很复杂，代码文件的复杂度和编译器策略决定了可执行文件的大小，业务功能和工程架构决定了代码文件的复杂度。iOS APP瘦身，需要掌握的技能有XCode构建技术、LLVM编译器技术、CocoaPods构建技术、图片压缩技术、持续集成技术。本文总结提炼了Alibaba.com App的瘦身的技术和策略，系统化地介绍APP瘦身的业务价值、分析技术、瘦身技术、防劣化机制，让读者可以系统化地了解APP瘦身的技术体系。本文还基于实践经验，介绍各种瘦身技术的ROI，让读者可以避免踩雷，将资源浪费在效果不佳的技术上。希望对你有所帮助。

业务价值

包体大小每上升6MB，应用下载转化率就会下降1%

在2019谷歌开发者大会上，谷歌给出了一个很详细的数据，包体大小每上升6MB，应用下载转化率就会下降1%。不同地区转化率略有差异，APK包体大小每减少10MB ，全球平均下载转化率会提升1.75%，新兴国家代表印度和巴西下载转化率提升2.0%以上，高端市场代表美国和德国下载转化率提升1.5%。

上图标题：APK减少10MB，在不同国家转化率增长

数据来源：google play 内部数据

详细材料：

白鲸出海：2019谷歌开发者大会首日看点：Google Play的新变化

googleplaydev：Shrinking APKs, growing installs

上述数据调研分析包括是2019年以前，已经有所滞后，仅供参考

包大小影响下载转化率可能有3个原因：

1. 蜂窝网络环境下，用户不愿意支付流量费用。包大小超过200MB时，App Store会弹框提醒用户下载可能会产生流量费用。
2. 下载时间太长，用户不愿意等就取消了
3. 下载过程中出现网络连接问题

虽然Google Play没有给出不同APP类目的数据，但是从以上三个原因推断，不同类目包大小对下载转化率的影响估计差不多。App Store的用户人群比较高端，可以参考美国和德国的数据。

20%的人因为存储空间有限而卸载应用程序

clevertap在2021年做了一项调查，他们调查了2000多个移动应用程序用户，询问了他们卸载移动应用程序的主要原因，其中有20%的人因为存储空间有限而卸载应用程序。

最主要的3个原因是：

1. 他们不再使用该应用程序
2. 有限的存储空间
3. 太多的广告。

详细材料

clevertap：Why Users Uninstall Apps

App Store 发布和下载限制

兼容iOS8的App，主二进制文件的Text段不能超过60MB， 否则将无法提交App Store。App Store下载包超过200MB，无法使用蜂窝流量下载和更新。

分析技术

APP瘦身最终目标是减少App Store的安装包大小和下载包大小，但研发阶段对比XCode构建包大小会更方便，需要理清楚他们之间的口径差异。

结果指标：App Store安装包大小和下载包大小

查看路径是App Store Connect->TestFlight->交付版本->构建版本元数据->App Store文件大小

过程指标：XCode构建包大小

XCode构建产物ipa包的大小和App Store的安装大小口径差异很大，通过模拟Apple处理的流程可以得到它们的关系。开发者上传的ipa包里有多个架构的产物，多套尺寸的图片资源，苹果会进行裁剪和二次分发，转化为App Store下载的ipa包。

构建产物ipad包大小：静态库二进制文件（arm64、armv7）、动态库（arm64、armv7）、asset.car(@2x、@3x)、其他资源文件

App Store的安装大小：静态库二进制文件（单架构）、动态库（单架构）、asset.car(单尺寸)、其他资源文件

使用lipo工具拆分单架构

lipo "originalExecutable" -thin arm64 -output "arm64Executable"

使用assetutil工具拆分asset

xcrun --sdk iphoneos assetutil --scale 3 --output "$targetFolder/Assets3.car" "$sourceFolder/Assets.car"

构建包组成

学习如何治病前，得先了解人体的构成。同样的道理，我们首现要了解iOS工程结构和IPA包结构。

iOS工程结构:iOS工程由壳工程和Pod模块组成，模块有静态库和动态库两种类型。壳工程的构成有主Target、Apple插件Target。模块内部的构成有源代码文件（OC、C、C++的.h和.m）、nib、bunlde、xcassets、多语言文件、各种配置文件(plist、json)。IPA包结构：iOS上传到App Store是IPA包，IPA包解压后是一个文件夹，内部由各种类型的文件构成，主要包括MachO可执行文件、.framework(动态库)、Assets.car、.appex(Apple插件)、.strings（多语言）、.bundle、nib、json、png...。从iOS工程到IPA包：iOS工程构建为IPA包，核心的变化是编译和文件拷贝，静态库里的源代码会被编译为MachO可执行文件，xcassets文件夹会被转化为Assets.car，其他都可以简单理解为文件拷贝。

通过分析构建包的组成，可以判断有哪些优化空间。如果动态库占比太高，就可能有大量可裁剪代码。建议根据资源大小敏感程度划分，比如：MachO executeable(包含所有静态库)、动态库、Apple Extension、assets.car、bundle、nib、音频、视频。

Pod模块大小

APP瘦身会涉及大量业务模块，离不开业务团队的参与。因此，我们需要分析出每个Pod模块的大小，从而可以横向比较各个业务团队的包大小占比。静态库和动态库计算的原理不同。对于静态库，先解析linkmap数据，计算出Pod模块代码大小，在解析Pods-targetName-resource.sh的资源拷贝代码，计算出拷贝到Pod模块的资源大小。对于动态库，先使用lipo拆分动态库的二进制文件，计算出单架构的代码大小，然后再计算动态库framework内的资源文件，得到动态库的资源文件大小。

运行时Objc类覆盖率

如果能知道App运行时有哪些类被使用过，就可以下线掉无用的模块或代码文件，Objc类覆盖率指标可以帮到我们。APP运行时，某1个Pod模块被加载的类数量除以所有类数量，可以称为这个模块的Objc类覆盖率。核心技术是判断一个类是否被加载过，下面介绍一个经过线上验证的轻量级方案。ObjC的类第一次被使用时会调用+initialize方法，类被加载过后cls->isInitialized会返回True。isInitialized方法读取了metaClass的data变量里的flags，如果flags里的第29位为1，则返回True。

// objc-class.mm
Class class_initialize(Class cls, id inst) {
    if (!cls->isInitialized()) {
        initializeNonMetaClass (_class_getNonMetaClass(cls, inst));
    }
    return cls;
}


// objc-runtime.h
#define RW_INITIALIZED        (1<<29)
bool isInitialized() {
    return getMeta()->data()->flags & RW_INITIALIZED;
}

未被使用的图片资源

技术原理是先解析出所有拷贝到构建产物的资源文件，再解析出代码中实际引用到的资源文件，两者的差集就是无用资源。

第一步获取全量资源文件。在Cocoapos工程中，“Pods-targetName-resource.sh”脚本负责拷贝Pod里的文件资源到构建产物，包括所有文件类型bundle、xcassets、json、png。解析该脚本可以得到每个Pod模块都拷贝了哪些图片资源。

// Pods-targetName-resource.sh
install_resource "${PODS_ROOT}/APodName/APodName.framework/APodName.bundle"
install_resource "${PODS_ROOT}/BPodName/BPodName.framework/BPodName.xcassets"
install_resource "${PODS_ROOT}/BPodName/BPodName.framework/xxx.png"

第二步，获取代码中实际引用到的资源文件。OC代码中引用资源文件都是以字符串字面量的形式声明，构建后存放在Mach-O文件"__cstring" section。利用strings解析framework的二进制文件就可以得到代码中所有的字符串声明，然后基于代码的各种引用方式匹配“xxx”,"xxx@2x.png","xxx.png","xxx.bundle/xxx.png"

strings executable | grep 'xxx' > cstrings.txt

编译时未被引用的类

iOS编译的产物是Mach-o格式的，文件里 __DATA __objc_classrefs 段记录了所有引用过的类的地址，__DATA __objc_classlist段记录了所有类的地址，两者Differ可以得到未被引用类的地址。然后将地址符号化，就可以得到未被引用类信息。因为Objc是动态语言，如果使用runtime动态调用某个class，这种情况扫描不出来。（比如Target Action和 JS Core）

otool -v -s __DATA __objc_classrefs xxxMainClient  #读取__DATA Segment中section为__objc_classrefs的符号
otool -v -s __DATA __objc_classlist xxxMainClient #读取__DATA Segment中section为__objc_classlist的符号
nm -nm xxxMainClient

扫描未使用类的开源工具

瘦身技术

包大小瘦身可以从纯技术视角瘦身，也可以从逻辑视角瘦身。

从纯技术视角有两种思路，第一种思路是优化编译逻辑， 第二种思路是删减各种其他类型（非编译产物）的文件。编译优化对业务逻辑无侵入式，风险和成本比较低，但收益通常也不高。删减文件则比较复杂，删减资源文件收益高但成本不小，逐个删减源码文件风险高且收益小。

相比而言，从逻辑的视角瘦身效果会更明显。站在逻辑的视角，工程是由许多功能模块组成的，主要可以分为业务功能模块（首页、搜索、收银台、订单）、基础功能模块（网络库、图片库、中间件、各种三方库...）。大型工程通常几百甚至上千个模块组成，小模块的有几十KB，大的模块有1MB~10+MB。功能模块内聚性强，当某个功能模块可以废弃或被替代时，整体下线的风险和成本比较低，ROI很高。

瘦身技术大图

根据项目经验，我梳理出各种优化方法的ROI，下面依次介绍。

组件瘦身

组件瘦身的ROI：类加载率0%的组件 > 无用功能组件 > 重复功能组件

“类加载率0%的组件”是一个完整的Pod模块，模块的代码和资源可以被整体删除，ROI最高。“无用功能组件”通常是模块内某个文件目录，需要处理一些耦合，梳理资源的归属，ROI其次。“重复功能组件”需要适当重构，迁移成本和风险最高，ROI相对较低。

类加载率0%的组件 

“类加载率0%的组件”是指运行时没有任何一个类被加载过的组件，它在运行过程中完全没有用到，可以整体下线。统计类加载率时一般会进行采样，有些低频业务组件可能会误报，下线前需要和业务Owner二次确认。

无用功能组件

“无用功能组件”是逻辑上已经没用的组件，它可能代码还有耦合，但逻辑已经没用，通过重构就可以下线。比如AB实验没效果的业务代码、往年大促的业务代码、业务改版后遗留的老业务、已经过时的三方库。

重复功能组件

对于大规模团队，不同业务线可能会引入“重复功能组件”，比如图片选择器、缓存库、UI组件。重复的功能组件会带来不必要的包大小压力，同时也会带来维护成本。

资源瘦身

资源瘦身ROI：大资源>有损压缩>重复资源>iconfont>多语言文案瘦身>无用资源

大资源

对大资源进行单点优化收益很大，优先分析100KB以上的资源。比如音频文件，我们工程中音频铃声900KB，优化后去掉了700KB。

有损压缩

XCode构建时会做“compile asset catalog”，会重新对图片进行无损压缩。因此使用imageoptim等工具进行无损压缩效果不明显，其中压缩png图片没有效果，压缩jpg图片有一定效果。根据实践经验，icon做有损压缩并不影响视觉体验，压缩率可以达到70%~80%。比如使用tinypng算法压缩一张425.9 KB的png图片，压缩后79.8 KB，压缩率达到81%。业界有不少png压缩工具，我们使用到的有tinypng、pngquant、pngcrush、optipng（无损）、advpng。实测发现不同的图片，压缩效果最好的工具是不一样，所以压缩图片时可以用每个工具尝试，然后取效果最好的。需要注意的是，压缩APNG图片可能会变成非动图，尽量避免对APNG图片进行压缩，压缩前先识别是否APNG图片。

# 判断是否APNG格式，APNG格式不压缩
function isApng() {
    ret=`grep "acTL" "$1"`
    lastWord="${ret##* }"
    if [[ $lastWord == "matches" ]]; then
        echo "YES"
    else
        echo "NO"
    fi
}

# 使用各种工具压缩png图片
# pngquant
pngquant  256 -s5 --quality 70 --output "${tmpFileName}" -- "${tmpOrigName}" 
# pngcrush
pngcrush -brute -rem alla -nofilecheck -bail -blacken -reduce -cc -- "$tmpOrigName" "$tmpFileName"
# optipng
optipng -o6 -i0 -out "$tmpFileName" -- "$tmpOrigName"
# advpng
cp "$tmpOrigName" "$tmpFileName"
advpng -4 -z -- "$tmpFileName"

# 逐个比较压缩效果，保留效果最好的压缩图片
sizeBefore=`stat -f%z "${tmpOrigName}"`
sizeBefore=`expr $sizeBefore`
sizeNow=`stat -f%z "${tmpFileName}"`
sizeNow=`expr $sizeNow`

if [ "$sizeNow" -lt "$sizeBefore" ]; then
	# 大小变小了
	echo "[advpng] $tmpOrigName"
	retImg="$tmpFileName"
fi

# 记录hash值
img_sum=`/usr/bin/shasum -a 256 "$retImg" | cut -d " " -f1`
cache_file="$cacheFolder/$img_sum.png"

无用资源

业务长期迭代会积累许多无用的资源。通过代码静态扫描，可以分析出没有被引用的图片资源。我们有工程无用资源有12MB，其中有20个模块无用资源超过100KB。

重复图标

不同业务需求会引入重复资源，长期积累也会造成很大浪费。解决方案是在构建时计算资源的哈希值，去重相同哈希资源，并保留源文件名和哈希值的映射表。运行时Hook 资源加载的”imageNamed“方法，根据映射表替换资源名称。

ODR

iOS不能像Android一样，运行时更新Framework。iOS的ODR技术（On Demand Resource）提供了运行时动态下载的能力。如果启动用不到的资源文件，可以通过ODR处理。

iconfont

iconfont支持缩放、修改颜色，它size小，适合用于箭头、占位图等图标场景，使用iconfont可以减少包大小也能提高开发视觉体验的统一性。首先，基于设计规范出一套完整的iconfont，封装iconfont组件，提供易用的API。然后禁止新业务场景增加图片资源，团队形成开发习惯后再逐步替换存量的图片。

多语言文案

对于国际化App，多语言文案也是大头。我们App支持20个语种，每个语种4000多条文案，文案总大小6MB，瘦身后减少了2MB。

编译优化：

编译优化ROI：Optimization Level > 动态库复用主二进制静态库> 链接器产物压缩

XCode编译优化选项中，Optimization Level效果最明显，建议所有模块构建都开启Oz选项。如果APP有动态库，并且依赖了openssl等基础静态库，建议和APP工程共享，并通过EXPORTED_SYMBOLS_FILE的选型，确保动态库中需要用到的符号都在编译过程保留。如果团队技术储备强，可以自研链接器产物压缩技术，效果也很大。具体效果如下。

精简编译产物Oz：Optimization Level

Optimization Level多个级别，-Oz比-O3的编译产物体积小10%左右。设置-Oz以后，XCode会优化连续的汇编指令，从而减少二进制大小，但副作用是执行速度会变慢。C++工程建议都开启。

主工程Release
Optimization Level :-Oz

Framework工程
Optimization Level :-Oz

LTO（OC/C++）

LTO 是在LLVM链接时，优化跨模块调用代码。根据大家分享的经验，它不同APP包大小优化效果差异较大，需要具体测试。另外它也有一些副作用，建议只在Release包开启。LTO介绍

优点：

• 将一些函数內联化
• 去除了一些无用代码
• 对程序有全局的优化作用

缺点：

• 降低编译链接速度，只建议在打正式包时开启
• 降低 link map 可读性（出现 XX-lto.thin的类）

主工程设置

主工程Release
Link-Time Optimization 设置为Incremental

framework工程Release
Link-Time Optimization 设置为Incremental

动态库复用主二进制静态库

C++动态库经常用到一些基础库比如openssl、libyuv、libcurl，他们一般是静态库。如果动态库引用了静态库，它编译时默认会内嵌静态库的所有符号。虽然我们可以在动态库中设置只导出需要用到的静态库符号，但是有可能多个动态库都用到了同一个基础库，这样还是会造成基础库的冗余。比如openssl大小1MB，如果A、B两个动态库依赖了openssl，APP也引用了openssl，最终ipa包实际有3个openssl，有2MB大小是冗余的。

这种场景下，最佳解决方案是共享符号表，让动态库可以调用主二进制的基础库符号，从而可以去掉内置的静态库。只要修改XCode的Link配置，无需额外的代码开发。

动态库工程：

1设置当遇到未定义的函数时，动态查找APP主二进制符号表。

2 关闭bitcode

Other Linker Flags -> -undefined dynamic_lookup
Enable Bitcode -> No

3导出动态库需要调用的外部符号，写到一个文件exported_symbols内

nm -u  xxx.framework/xxx > exported_symbols.txt

APP工程：

1配置需要导出exported_symbols文件内的所有符号，避免编译时动态库需要用到的符号被strip掉。

2关闭bitcode。

// exported_symbols.txt是需要被导出的符号文件路径
EXPORTED_SYMBOLS_FILE -> exported_symbols.txt
Enable Bitcode -> No

如果C++动态库里依赖了外部静态库，该静态库的符号默认会被全部导出。实际上动态库只用了其中的部分符号，可以设置导出符号的白名单，从而减少导出没有用到的静态库符号。

注意事项：1APP和framwork工程都要关闭bitcode，否则编译不过。2如果多个动态库都使用同一个基础库，导出的符号表需要取并集。3动态库升级要及时更新符号表，基础库升级要测试兼容性。

链接器产物压缩（黑科技）

iOS工程构建产物是MachO文件，MachO文件中的TEXT段存放了各种只读的数据段，__cstring段存放了普通的C String，__objc_methtype和__objc_methname存放了Objc的方法签名和方法名。比入Objc代码中声明的@"Hello world"，底层会产生一个CFString，构建后存放在__cstring中。这些数据很占空间，一般工程至少会有10MB以上，压缩的收益很可观。我们上线后，App Store安装包大小从191MB优化到174MB，减少了16MB。

技术原理：

链接时将TEXT段数据移到__DATA段并压缩，运行时先执行解压代码，解压TEXT段数据存到自定义段中，将代码中对字符串的引用的地址修正为解压后的自定义段。

剥离符号表：Strip Linked Product

Strip Linked Product设置会剥离特定的符号，Debug环境不要设置YES，否则调试时看不到符号。

主工程Release
Deployment Postprocessing :YES
Strip Linked Product :YES
Strip Style :All Symbols（剥离所有符号表和重定向信息）

Framework工程
Deployment Postprocessing :YES
Strip Linked Product :YES
Strip Style :Non-Global Symbols（剥离包括调试信息等非全局的符号，保留外部符号）

说明：

1静态库不能将Strip Style 设置为All Symbols，因为剥离了所有符号的静态库是无法被正常链接的

2去除符号不影响 dSYM 文件中的符号信息，查看崩溃日志时，可以从 dSYM 文件中找对应符号

Symbols Hidden by Default

Symbols Hidden by Default用于设置符号默认可见性，如果设置为YES，XCode会把所有符号都定义为”private extern”，包大小会略有减少。动态库设置为NO，否则会有链接错误。

主工程Release
Symbols Hidden by Default ：Yes

Framework工程 静态库/动态库
Symbols Hidden by Default ：NO

剔除未引用的C/C++/Swift代码：Dead Code Stripping

Dead Code Stripping开启后会在链接时移除未使用的代码，它对静态语言C/C++/Swift有效，对动态语言OC无效。

主工程
Dead Code Stripping ：Yes

Asset Catalog Compiler

Optimization有三个选项，空、time和Space，选择Space可以优化包大小

主工程
Asset Catalog Compiler->Optimization设置为space

C++只导出必要符号：Symbol Visibility 

C++的静态库和动态库都只导出必须的符号，默认设置为隐藏所有符号，然后用Visibility Attributes单独控制需要导出的符号

默认隐藏所有C++符号

Other C++ Flags->添加-fvisibility=hidden

设置需要导出的符号

__attribute__((visibility("default"))) void MyFunction1() {} 
__attribute__((visibility("default"))) void MyFunction2() {} 
....

代码下线

根据Objc类覆盖率统计的结果，可以逐步下线掉未被使用的类。代码文件的量级比较小，下线代码需要仔细确认，避免引起功能问题或crash，ROI比较低。

Flutter专项

Flutter是单独构建的，引入的内容包括Flutter引擎产物、Flutter业务代码产物。APP如果引入Flutter，需要对Flutter进行专项瘦身。

精简编译产物Oz：Optimization Level

-Oz选项相比Os，收益预估11%，但首屏性能1%~9%的损耗

Dart符号剔除和混淆

根据官方文档，可以通过--dwarf-stack-trace选项去除Dart标准的调试符号。通过--obfuscate 选项，可以将较长的符号替换为短符号，副作用是符号会被混淆。实践效果：Release环境下，--dwarf-stack-trace和--obfuscate选项开启后减少14%的大小

Flutter icon摇树优化

--tree-shake-icons

实践效果：Alibaba.com App开启后减少了300KB左右大小

去除NOTICES文件

实践效果：压缩前700KB，压缩后80KB

防劣化机制

增量标准和集成卡口

包大小瘦身的技术就像各种减肥运动，跑步、跳舞、燃脂瑜伽。但想达到减肥的目标，只靠运动是不够的，还得控制卡路里的摄入，管住嘴的人最后才能减肥成功。因此，我们还需要”新增卡路里的规范”（包大小增量规范）和监工（集成卡口）。持续集成当中加入一个卡口插件，分析构建包的linkemap文件得到模块的大小可，然后对比基线数据，如果违反了包大小增量标准，则禁止集成。

包大小增量规范（参考）：

1. 基线数据：基于特定版本，通过上文提到的”计算模块大小“的方法，计算出每个模块的基线数据
2. 存量模块：模块增量超过基准数据100KB时禁止集成。设置补偿机制，如果能对存量模块瘦身，可以抵消新增的模块大小。对于特殊情况可以走特殊审批，加入审批流程是启发大家反思。增加那么多是否有价值？有没有带入不必要的资源？
3. 新模块： 新业务功能需要走审批流程，评估新业务价值和包大小增量是否合理。

横向对比业务健康度

当包大小从技术层面已经优化到极致时，想要进一步瘦身，只能从业务价值的角度去挖掘。如果一个模块磁盘尺寸大，用户使用量却少，那可以认为它对业务的价值较小。因此我们可以定义一个技术指标来衡量模块单位大小的业务贡献度。基于容积率指标，我们就可以横向对比各个业务，要求容积率低的业务做包大小瘦身，或下线不太重要的业务功能。

容积率 = Business PV / Business size

总结

总结一下包大瘦身的实施路径。第一步，制定目标，跟踪APP下载转化率（App Store Connect Analytics）、APP安装包大小、XCode构建包大小等结果指标。第二步，建设分析体系，包括Pod模块大小分析、Objc类覆盖率分析、无用图片资源分析等。第三步，根据ROI使用各项瘦身技术，组件瘦身>资源瘦身>编译优化>代码下线.第四步，建设防劣化机制，包括增量标准、集成卡口能力、健康度分析。

经过半年的努力，Appstore安装包大小从190MB下降到150MB，感谢念纪、牧汉、必言提供中台技术产品，也感谢ICBU业务同学的支持优化治理。

参考

白鲸出海：2019谷歌开发者大会首日看点：Google Play的新变化

http://www.baijingapp.com/article/24808

googleplaydev：Shrinking APKs, growing installs

https://medium.com/googleplaydev/shrinking-apks-growing-installs-5d3fcba23ce2

clevertap：Why Users Uninstall Apps

https://clevertap.com/blog/uninstall-apps/

Pngcrush

https://pmt.sourceforge.io/pngcrush/

pngquant

https://pngquant.org/

OptiPNG

http://optipng.sourceforge.net/

advpng

http://www.advancemame.it/doc-advpng.html