完整教程：Android 宣布 Runtime 编译速度史诗级提升：在编译时间上优化了 18%

近期，Android 官方宣布了 Android Runtime 在编译时间上完成了 18% 的显著优化，同时不牺牲编译代码的质量，也没有增加峰值内存使用，换句话说，这属于是一个“速度提升 + 零损失”的优化成果。

实际上该调整作为 2025 年的关键 KPI ，目前已经建立了分阶段 rollout：部分优化已经在 2025 年 6 月的 Android 发布中上线，其余会在年底发布中完成，所有运行 Android 12 及以上版本的用户都可以借助 mainline 更新得到这些改进。

“mainline 更新”（ Project Mainline / Google Play System Updates）是一种模块化更新机制，它支持 Google 通过 Google Play 直接更新 Android 系统的核心组件（如Android Runtime、媒体框架、安全模块等），这个更新不需要用户等待 OTA 。

而这次优化更加具体的说就是：

编译时间减少了 18%
对编译器最终输出质量没有负面影响
没有出现内存回归（就是提升过程中不增加内存占用峰值）

并且，这些改进对于 JIT 和 AOT（预先编译）都有用，当然这里提到的 Android Runtime（ART）“编译速度”不是你在本地用 Gradle 构建 APK 的速度，而是「设备端 ART 对 app 字节码进行 AOT / JIT 编译的速度」，一般而言针对ART 内部的“编译器执行速度”会有：

JIT 编译速度
AOT / dex2oat 编译速度
编译器各个 IR / 优化 pass 的执行时间

例如在 ART 里有很多 pass（比如 GVN、某些数据流分析），每次都会遍历 IR，即使当前方法根本不满足优化条件也会完整跑一遍逻辑，这种行为带来的开销并没有产生收益：

官方提到，在之前有一个名为全局值编号 (GVN) 的阶段，这个过程里它有一个名为 Kill 的方法，这个方法会根据过滤器删除一些节点，由于它需要遍历所有节点并逐个检查，因此非常耗时，而事实上无论当时有多少节点存活，其实都能预先知道检查结果为 false ，那么在这种情况下完全可以跳过遍历，从而将性能消耗从 1.023% 降低到约 0.3%，并将 GVN 的运行时间缩短约 15%。

其他的一些案例，包括有：

`FindReferenceInfoOf` 的查找优化

LoadStoreAnalysis 阶段的方法 FindReferenceInfoOf 原本使用线性搜索 O(n) 在向量中查找，而现在将数据结构改为以指令 ID 为索引，实现 O(1) 查找，并预分配向量以避免 resize ， 从而在该阶段加速 34 - 66%，总编译时间提升 0.5-1.8%，虽然增加了一个计数字段，但峰值内存没有增加。

结构调整

代码库中使用了一个自定义的 HashSet，多年前是为了处理极少数的大型集合而优化的，但现在的用法变成了创建大量小型的、短生命周期的集合，所以本地调整实现以适应“小而短”的用法，减少创建和销毁开销，从而让编译时间提升 1.3-2%，且内存使用量反而下降了 0.5-1%。

还有通过将数据结构以引用方式传递给 lambda 表达式，避免了数据结构的复制，从而将编译时间缩短了约 0.5% 到 1% ，这一点在最初的代码审查中被忽略了，并在代码库中保留了多年：

内联 (Inlining) 检查

编译器为了性能会内联函数，原本的流程是先计算大量数据，最后再做“最终检查”（如指令数、寄存器需求）决定是否内联，而现在将这些检查从“计算后”移到了“计算前”作为启发式规则（Heuristics），避免了大量无效计算，仅指令数检查一项的移动就带来了约 2% 的提升。

事实上官方在进行这些调整时也遇到了不少问题，基于即使你发现某个区域占用了大量编译时间，并且投入了创建时间尝试改进，有时也找不到解决方案，当你修改了 A 问题后，自然而然就带了 B 问题，比如：

内存回归：在优化“输出写入”阶段时，团队通过缓存计算值来加速（原本预计提升 1.3-2.8%），但自动化测试时发现，额外的缓存数据结构导致了内存使用量的显著增加
历史遗留负担 ：许多低效代码是因为历史原因遗留下来的（比如上述的 HashSet），或者是因为代码审查疏忽（将对象按值传递而不是按引用传递）
复杂度的权衡：某些优化方案可能过于复杂，或者会增加代码维护难度

针对这些问题，官方进行了一系列的调整尝试：

重构解决内存回归：针对“输出写入”阶段的内存障碍，本次直接重构了该阶段的逻辑，这里设计了一种新方案，移除了两个冗余数据结构中的一个，这不仅应对了内存回退问题，还进一步提升了 0.5-1.8% 的速度
使用 pprof 进行深度分析 ：利用 pprof 工具生成 Flame Graph和 Bottom-up 视图，精准定位那些“隐形”的开销（如频繁的 Kill 方法或意外的对象拷贝）
“快速迭代”策略：为了节省编写时间，先用原型（Prototype）在典型应用（First-party apps, Android OS）上快速验证想法，确认收益后再进行完整的工程搭建和测试
利用全新 C++ 特性 ：比如使用 BitVectorView 替代可变长的 BitVector，并利用模板化实现让 Union() 操作在 64 位平台上一次处理两倍的位数