背景
近年来，随着手机业务的快速发展，为满足手机端用户诉求和业务功能的迅速增长，移动端的技术架构也从单一的大工程应用，逐步向模块化、组件化方向发展。以高德地图为例，Android 端的代码已突破百万行级别，超过100个模块参与最终构建。
试想一下，如果没有一套标准的依赖检测和监控工具，用不了多久，模块的依赖关系就可能会乱成一锅粥。
从模块 Owner 的角度看，为什么依赖分析这么重要？
1.作为模块 Owner，我首先想知道“谁依赖了我？依赖了哪些接口”。唯有如此才能评估本模块改动的影响范围，以及暴露的接口的合理性。
2.我还想知道“我依赖了谁？调用了哪些外部接口”，对所需要的外部能力做到心中有数。
从全局视角看，一个健康的依赖结构，要防止“下层模块”直接依赖“上层模块”，更要杜绝循环依赖。通过分析全局的依赖关系，可以快速定位不合理的依赖，提前暴露业务问题。
因此，依赖分析是研发过程中非常重要的一环。
常见的依赖分析方式
提到 Android 依赖分析，首先浮现在脑海中的可能是以下这些方案：
- 分析 Gradle 依赖树。
- 扫描代码中的
import声明。 - 使用 Android Studio 自带的分析功能。
我们逐个来分析这几个方案：
1. Gradle 依赖树
使用 ./gradlew :<module>:dependencies --configuration releaseCompileClasspath -q 命令，很容易就可以得到模块的依赖树，如图：
不难发现，这种方式有两个问题：
- 声明即依赖，即使代码中没有使用的库，也会输出到结果中。
- 只能分析到模块级别，无法精确到方法级别。
2. 扫描 import 声明
扫描 Java 文件中的 import 语句，可以得到文件(类)之间的调用关系。
因为模块与文件(类)的对应关系非常容易得到(扫描目录)。所以，得到了文件(类)之间的依赖关系，即是得到了模块之间文件(类)级别的依赖关系。
这个方案相比 Gradle 依赖扫描提升了结果维度，可以分析到文件(类)级别。但是它也存在一些缺点：
- 无法处理 import * 的情况。
- 扫描“有 import 但未使用对应类”的场景效率太低(需要做源码字符串查找)。
3. 使用 IDE 自带的分析功能
触发 Android Studio 菜单 「Analyze」 -> 「Analyze Dependencies」，可以得到模块间方法级别的依赖关系数据。如图：
Android Studio 能准确分析到模块之间“方法级别”的引用关系，支持在 IDE 中跳转查看，也能扫描到对 Android SDK 的引用。
这个方案比前面两个都优秀，主要是准确。但是它也有几个问题：
- 耗时较长：全面分析 AMap 全源码，大约需要 10 分钟。
- 分析结果无法为第三方复用，无法生成可视化的依赖关系图。
- 分析正向依赖和逆向依赖，需要扫描两次。
总结一下上述三种方案：Gralde 依赖基于工程配置，粒度太粗且结果不准。“Import 扫描方案”能拿到文件级别依赖但数据不全。IDE 扫描虽然结果精准，但是数据复用困难，不便于工程化。
为什么要使用字节码来分析？
参考 Android 构建流程图，所有的 Java 源代码和 aapt 生成的 R.java 文件，都会被编译成 .class 文件，再被编译为 dex 文件，最终通过 apkbuilder 生成到 apk 文件中。图中的 .class 文件即是我们所说的 Java 字节码，它是对 Java 源码的二进制转义。
在 Android 端，常见的字节码应用场景包括：
- 字节码插桩：用于实现对 UI 、内存、网络等模块的性能监控。
- 修改 jar 包：针对无源码的库，通过编辑字节码来实现一些简单的逻辑修改。
回到本文的主题，为什么要分析字节码，而不是 Java 代码或者 dex 文件？
不使用 Java 代码是因为有些库以 jar 或者 aar 的方式提供，我们获取不到源码。不使用 dex 文件是因为它没有好用的语法分析工具。所以解析字节码几乎是我们唯一的选择。
如何使用字节码分析依赖关系？
要得到模块之间的依赖关系，其实就是要得到“模块间类与类”之间的依赖关系。而要确定类之间的关系，分析类字节码的语句即可。
1. 在什么时机来分析？
了解 Android 构建流程的同学，应该对 transform 这个任务不陌生。它是 Android Gradle 插件提供的一个字节码 Hook 入口。
在 transform 这个任务中，所有的字节码文件(包括三方库) 以 Input 的格式输入。
以JarInput 为例，分析其 file 字段，可得到模块的名称。解析 file 文件，即可得到此模块所有的字节码文件。
有了模块名称和对应路径下的 class 文件，就建立了模块与类的对应关系，这是我们拿到的第一个关键数据。
2. 使用什么工具分析？
解析 Java 字节码的工具，最常用的包括 Javassit，ASM，CGLib。ASM 是一个轻量级的类库，性能较好，但需要直接操作 JVM 指令。CGLib 是对 ASM 的封装，提供了更高级的接口。
相比而言，Javassist 要简单的多，它基于 Java 的 API ，无需操作 JVM 指令，但其性能要差一些(因为 Javassit 增加了一层抽象)。在工程原型阶段，为了快速验证结果，我们优先选择了 Javassit 。
3. 具体方案是怎样的？
先看一个简单的示例，如何分析下面这段代码的调用关系：
1: package com.account;
2: import com.account.B;
3: public class A {
4: void methodA() {
5: B b = new B(); // 初始化了 Class B 的实例 b
6: b.methodB(); // 调用了 b 的 methodB 方法
7: }
8: }
第1步：初始化环境，加载字节码 A.class，注册语句分析器。
// 初始化 ClassPool，将字节码文件目录注册到 Pool 中。
ClassPool pool = ClassPool.getDefault();
pool.insertClassPath('<class文件所在目录>')
// 加载类A
CtClass cls = pool.get("com.account.A");
// 注册表达式分析器到类A
MyExprEditor editor = new MyExprEditor(ctCls)
ctCls.instrument(editor)
第2步：自定义表达式解析器，分析类A(以解析语句调用为例)。
class MyExprEditor extends ExprEditor {
@Override
void edit(MethodCall m) {
// 语句所在类的名称
def clsAName = ctCls.name
// 语句在哪个方法被调用
def where = m.where().methodInfo.getName()
// 语句在哪一行被调用
def line = m.lineNumber
// 被调用类的名称
def clsBName = m.className
// 被调用的方法
def methodBName = m.methodName
}
// 省略其它解析函数 ...}
ExprEditor 的 edit(MethodCall m) 回调能拦截 Class A 中所有的方法调用(MethodCall)。
除了本例中对 MethodCall 的解析，它还支持解析 new，new Array，ConstructorCall，FieldAccess，InstanceOf，强制类型转换，try-catch 语句。
解析完 Class A，我们得到了 A 对 B 的依赖信息 ：
| Class1 | Class2 | Expr | method1 | method2 | lineNo |
|---|---|---|---|---|---|
| com.account.A | com.account.B | NewExpr | methodA | 5 | |
| com.account.A | com.account.B | methodCall | methodA | methodB | 6 |
------------------- -------------------------------------------------------
简单解释如下：
类 com.account.A 的第5行(methodA方法内)，调用了 com.account.B 的构造函数；
类 com.account.A 的第6行(methodA方法内)，调用了 com.account.B 的 methodB 函数；
这便是“类和类之间方法级”的依赖数据。结合第1步得到的“模块和类”的对应关系，最终我们便获得了“模块间方法级的依赖数据”。
基于这些基础数据，我们还可以自定义依赖检测规则、生成全局的模块依赖关系图等，本文就不展开了。
小结
本文主要介绍了模块依赖分析在研发过程中的重要性，分析了 Android 常见的依赖分析方案，从 Gradle 依赖树分析， Import 扫描，使用 IDE 分析，到最后的字节码解析，方案逐步递进。越是接近源头的解法，才是越根本的解法。
