怎麼加快編譯

『壹』 淺談怎樣加快C++代碼的編譯速度

C++代碼一直以其運行時的高性能高調面對世人， 但是說起編譯速度，卻只有低調的份了。比如我現在工作的源代碼，哪怕使用Incredibuild調動近百台機子，一個完整的build也需要四個小時，恐怖！！！雖然平時開發一般不需要在本地做完整的build，但編譯幾個相關的工程就夠你等上好一段時間的了（老外管這個叫monkey around，相當形象）。想想若干年在一台單核2.8GHZ上工作時的場景 - 面前放本書，一點build按鈕，就低頭讀一會書~~~往事不堪回首。 可以想像，如果不加以重視，編譯速度極有可能會成為開發過程中的一個瓶頸。那麼，為什麼C++它就編譯的這么慢呢？ 我想最重要的一個原因應該是C++基本的「頭文件-源文件」的編譯模型： 1.每個源文件作為一個編譯單元，可能會包含上百甚至上千個頭文件，而在每一個編譯單元，這些頭文件都會被從硬碟讀進來一遍，然後被解析一遍。 2.每個編譯單元都會產生一個obj文件，然後所以這些obj文件會被link到一起，並且這個過程很難並行。 這里，問題在於無數頭文件的重復load與解析，以及密集的磁碟操作。 下面從各個角度給出一些加快編譯速度的做法，主要還是針對上面提出的這個關鍵問題。 一、代碼角度 1、在頭文件中使用前置聲明，而不是直接包含頭文件。 不要以為你只是多加了一個頭文件，由於頭文件的「被包含」特性，這種效果可能會被無限放大。所以，要盡一切可能使頭文件精簡。很多時候前置申明某個namespace中的類會比較痛苦，而直接include會方便很多，千萬要抵制住這種誘惑；類的成員，函數參數等也盡量用引用，指針，為前置聲明創造條件。 2、使用Pimpl模式 Pimpl全稱為Private Implementation。傳統的C++的類的介面與實現是混淆在一起的，而Pimpl這種做法使得類的介面與實現得以完全分離。如此，只要類的公共介面保持不變，對類實現的修改始終只需編譯該cpp；同時，該類提供給外界的頭文件也會精簡許多。 3、高度模塊化 模塊化就是低耦合，就是盡可能的減少相互依賴。這里其實有兩個層面的意思。一是文件與文件之間，一個頭文件的變化，盡量不要引起其他文件的重新編譯；二是工程與工程之間，對一個工程的修改，盡量不要引起太多其他工程的編譯。這就要求頭文件，或者工程的內容一定要單一，不要什麼東西都往裡面塞，從而引起不必要的依賴。這也可以說是內聚性吧。 以頭文件為例，不要把兩個不相關的類，或者沒什麼聯系的宏定義放到一個頭文件里。內容要盡量單一，從而不會使包含他們的文件包含了不需要的內容。記得我們曾經做過這么一個事，把代碼中最「hot」的那些頭文件找出來，然後分成多個獨立的小文件，效果相當可觀。 其實我們去年做過的refactoring，把眾多DLL分離成UI與Core兩個部分，也是有著相同的效果的 - 提高開發效率。 4、刪除冗餘的頭文件 一些代碼經過上十年的開發與維護，經手的人無數，很有可能出現包含了沒用的頭文件，或重復包含的現象，去掉這些冗餘的include是相當必要的。當然，這主要是針對cpp的，因為對於一個頭文件，其中的某個include是否冗餘很難界定，得看是否在最終的編譯單元中用到了，而這樣又可能出現在一個編譯單元用到了，而在另外一個編譯單元中沒用到的情況。 之前曾寫過一個Perl腳本用來自動去除這些冗餘的頭文件，在某個工程中竟然去掉多達了5000多個的include。 5、特別注意inline和template 這是C++中兩種比較「先進」的機制，但是它們卻又強制我們在頭文件中包含實現，這對增加頭文件的內容，從而減慢編譯速度有著很大的貢獻。使用之前，權衡一下。

『貳』 如何加快Android Studio 編譯app 的速度

以下幾個方法可以提高Android Studio的編譯速度：
使用Gradle 2.4。
Gradle 2.4對執行性能有很大的優化，要手動讓Android Studio使用Gradle 2.4，在項目根目錄下的 build.grade中加入。

打開終端執行 ./gradlew wrapper，就可以下載Gradle 2.4了，下載完成後，需要在Android Studio讓我們的項目使用Gradle 2.4。

使用多線程編譯
在項目根目錄中創建gradle.properties，加入以下配置。
打開dex增量編譯
在項目主Mole下build.grade的Android中加入。

『叄』 如何加快xcode編譯速度

1. 增加XCode執行的線程數
可以根據自己Mac的性能，更改線程數設置5：defaults write com.apple.Xcode 5
另外也有一個設置可以開啟：defaults write com.apple.dt.Xcode ShowBuildOperationDuration YES
XCode默認使用與CPU核數相同的線程來進行編譯，但由於編譯過程中的IO操作往往比CPU運算要多，因此適當的提升線程數可以在一定程度上加快編譯速度。
2.將Debug Information Format改為DWARF
在工程對應Target的Build Settings中，找到Debug Information Format這一項，將Debug時的DWARF with dSYM file改為DWARF。
這一項設置的是是否將調試信息加入到可執行文件中，改為DWARF後，如果程序崩潰，將無法輸出崩潰位置對應的函數堆棧，但由於Debug模式下可以在XCode中查看調試信息，所以改為DWARF影響並不大。這一項更改完之後，可以大幅提升編譯速度。
比如在目前本人負責的項目中，由於依賴了多個Target，所以需要在每個Target的Debug Information Format設置為DWARF。順便提一下，如果通過Cocoapod引入第三方則Debug Information Format默認就是設置為DWARF的。
SDWebImage通過Cocoapod``Debug Information Format的默認設置
注意：將Debug Information Format改為DWARF之後，會導致在Debug窗口無法查看相關類類型的成員變數的值。當需要查看這些值時，可以將Debug Information Format改回DWARF with dSYM file，clean（必須）之後重新編譯即可。
3.將Build Active Architecture Only改為Yes
在工程對應Target的Build Settings中，找到Build Active Architecture Only這一項，將Debug時的NO改為Yes。
664334-fa1eb995c140ce0f.png
這一項設置的是是否僅編譯當前架構的版本，如果為NO，會編譯所有架構的版本。需要注意的是，此選項在Release模式下必須為NO`，否則發布的ipa在部分設備上將不能運行。這一項更改完之後，可以顯著提高編譯速度。
4.設計編譯優化等級
不要再項目中或者靜態庫中使用-O4，因為這會讓Clang鏈接Link Time Optimizations (LTO)使得編譯更慢，通常使用-O3。
注意：在設置編譯優化之後，XCode斷點和調試信息會不正常，所以一般靜態庫或者其他Target這樣設置。
4.資源整合
4.1 將常用的代碼及文件打包成靜態庫
4.2 添加預編譯文件，把常用的頭文件放到預編譯文件裡面
4.3 能用@class就用@class

『肆』 如何加快Android Studio 編譯app 的速度

工程build一次太慢 經過各種搜索 整合以下 僅供參考

1、在下列目錄中新建 gradle.properties 文件

/home//.gradle/ (linux)

/Users//.gradle/ (Mac)

C:Users\.gradle (Windows)

在文件中添加

org.gradle.daemon=true

2、在本地工程的gradle.properties 添加如下

org.gradle.jvmargs=-Xmx2048m -XX:MaxPermSize=512m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -Dfile.encoding=UTF-8

org.gradle.parallel=true

org.gradle.configureondemand=true

org.gradle.daemon=true

同樣也可以將global properties 設置如上 所以的工程都會依照這個設置

3、打開file-setting-build-compiler進行如下設置!

設置gradle的version

5、在你的app gradle下 添加如下

dexOptions {

incremental =true

javaMaxHeapSize "4g" //此處可根據電腦本身配置 數值越大 當然越快

preDexLibraries = false

}

6、除此之外 由於國內訪問國外伺服器較慢 造成as又卡又慢所以盡量使用jar arr 等方式減少直接compile

*.jar：只包含了class文件與清單文件，不包含資源文件，如圖片等所有res中的文件。

*.aar：包含所有資源，class以及res資源文件全部包含

如果你只是一個簡單的類庫那麼使用生成的*.jar文件即可；

如果你的是一個UI庫，包含一些自己寫的控制項布局文件以及字體等資源文件那麼就只能使用*.aar文件。

『伍』 如何加快Android Studio的編譯速度

作為一名Android程序員，選擇一個好的IDE工具可以使開發變得非常高效，很多程序員喜歡使用Google的AndroidStudio來進行開發，但使用起來有時會出現卡頓等問題。本文介紹了幾種優化AndroidStudio啟動、編譯、運行速度的方法。首先解決一個AndroidStudio啟動報錯的問題1、進入剛安裝的AndroidStudio目錄下的bin目錄。找到idea.properties文件，用文本編輯器打開。2、在idea.properties文件末尾添加一行：disable.android.first.run=true，然後保存文件。3、關閉AndroidStudio後重新啟動，便可進入界面。優化AndroidStudio啟動速度1、開啟gradle單獨的守護進程當AndroidStudio遇到錯誤的時候，往往會導致AndroidStudio掛掉，為了防止推出程序，則另外開啟一個線程來守護AndroidStudio的進程，具體操作。在C:\Users\.gradle這個目錄下，創建gradle.properties配置文件，復制以下配置進行優化。#Project-wideGradlesettings.org.gradle.daemon=trueorg.gradle.jvmargs=-Xmx2048m-XX:MaxPermSize=512m-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError-Dfile.encoding=UTF-8org.gradle.parallel=trueorg.gradle.configureondemand=true這些配置文件主要就是增大gradle運行的java虛擬機的大小，讓gradle在編譯的時候使用獨立進程，讓gradle可以很好的運行。2、擴大內存64位：\studio64.exe.vmoptionsorstudio.exe.vmoptions32位：\studio.exe.vmoptionsorstudio.exe.vmoptions編輯這個文件，在最開始的兩行設置內存大小，類似於eclipse.ini中的配置。配置如下：-Xms256m-Xmx1024m3、優化編譯時VM大小選擇file->setting->compile添加如下參數：-Xmx1024m-XX:MaxPermSize=128m-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError-Dfile.encoding=UTF-8具體參數大小視電腦配置而定。經過測試，編譯速度有很大提升，比較大的項目從之前的5-8分鍾可以減少到1-2分鍾。OneAPMMobileInsight能夠實時監測移動應用的真實用戶體驗，通過Agent實現端到端的應用性能分析。幫助用戶提高發現應用問題的速度。並且可以深入到代碼級進行應用性能問題剖析，通過可視化界面展示智能移動終端的實時運行狀態。

『陸』 如何加快linux android 的編譯速度

項目越來越大，每次需要重新編譯整個項目都是一件很浪費時間的事情。Research了一下，找到以下可以幫助提高速度的方法，總結一下。
1. 使用tmpfs來代替部分IO讀寫
2.ccache，可以將ccache的緩存文件設置在tmpfs上，但是這樣的話，每次開機後，ccache的緩存文件會丟失
3.distcc,多機器編譯
4.將屏幕輸出列印到內存文件或者/dev/null中，避免終端設備（慢速設備）拖慢速度。

tmpfs
有人說在Windows下用了RAMDisk把一個項目編譯時間從4.5小時減少到了5分鍾，也許這個數字是有點誇張了，不過粗想想，把文件放到內存上做編譯應該是比在磁碟上快多了吧，尤其如果編譯器需要生成很多臨時文件的話。
這個做法的實現成本最低，在Linux中，直接mount一個tmpfs就可以了。而且對所編譯的工程沒有任何要求，也不用改動編譯環境。
mount -t tmpfs tmpfs ~/build -o size=1G
用2.6.32.2的Linux Kernel來測試一下編譯速度：
用物理磁碟：40分16秒
用tmpfs：39分56秒
呃……沒什麼變化。看來編譯慢很大程度上瓶頸並不在IO上面。但對於一個實際項目來說，編譯過程中可能還會有打包等IO密集的操作，所以只要可能，用tmpfs是有益無害的。當然對於大項目來說，你需要有足夠的內存才能負擔得起這個tmpfs的開銷。
make -j
既然IO不是瓶頸，那CPU就應該是一個影響編譯速度的重要因素了。
用make -j帶一個參數，可以把項目在進行並行編譯，比如在一台雙核的機器上，完全可以用make -j4，讓make最多允許4個編譯命令同時執行，這樣可以更有效的利用CPU資源。
還是用Kernel來測試：
用make： 40分16秒
用make -j4：23分16秒
用make -j8：22分59秒
由此看來，在多核CPU上，適當的進行並行編譯還是可以明顯提高編譯速度的。但並行的任務不宜太多，一般是以CPU的核心數目的兩倍為宜。
不過這個方案不是完全沒有cost的，如果項目的Makefile不規范，沒有正確的設置好依賴關系，並行編譯的結果就是編譯不能正常進行。如果依賴關系設置過於保守，則可能本身編譯的可並行度就下降了，也不能取得最佳的效果。
ccache
ccache工作原理：
ccache也是一個編譯器驅動器。第一趟編譯時ccache緩存了GCC的「-E」輸出、編譯選項以及.o文件到$HOME/.ccache。第二次編譯時盡量利用緩存，必要時更新緩存。所以即使"make clean; make"也能從中獲得好處。ccache是經過仔細編寫的，確保了與直接使用GCC獲得完全相同的輸出。

ccache用於把編譯的中間結果進行緩存，以便在再次編譯的時候可以節省時間。這對於玩Kernel來說實在是再好不過了，因為經常需要修改一些Kernel的代碼，然後再重新編譯，而這兩次編譯大部分東西可能都沒有發生變化。對於平時開發項目來說，也是一樣。為什麼不是直接用make所支持的增量編譯呢？還是因為現實中，因為Makefile的不規范，很可能這種「聰明」的方案根本不能正常工作，只有每次make clean再make才行。
安裝完ccache後，可以在/usr/local/bin下建立gcc，g++，c++，cc的symbolic link，鏈到/usr/bin/ccache上。總之確認系統在調用gcc等命令時會調用到ccache就可以了（通常情況下/usr/local /bin會在PATH中排在/usr/bin前面）。
安裝的另外一種方法：
vi ~/.bash_profile
把/usr/lib/ccache/bin路徑加到PATH下
PATH=/usr/lib/ccache/bin:$PATH:$HOME/bin
這樣每次啟動g++的時候都會啟動/usr/lib/ccache/bin/g++，而不會啟動/usr/bin/g++
效果跟使用命令行ccache g++效果一樣
這樣每次用戶登錄時，使用g++編譯器時會自動啟動ccache
繼續測試：
用ccache的第一次編譯(make -j4)：23分38秒
用ccache的第二次編譯(make -j4)：8分48秒
用ccache的第三次編譯(修改若干配置，make -j4)：23分48秒

看來修改配置（我改了CPU類型...）對ccache的影響是很大的，因為基本頭文件發生變化後，就導致所有緩存數據都無效了，必須重頭來做。但如果只是修改一些.c文件的代碼，ccache的效果還是相當明顯的。而且使用ccache對項目沒有特別的依賴，布署成本很低，這在日常工作中很實用。
可以用ccache -s來查看cache的使用和命中情況：
cache directory /home/lifanxi/.ccachecache hit 7165cache miss 14283called for link 71not a C/C++ file 120no input file 3045files in cache 28566cache size 81.7 Mbytesmax cache size 976.6 Mbytes
可以看到，顯然只有第二編次譯時cache命中了，cache miss是第一次和第三次編譯帶來的。兩次cache佔用了81.7M的磁碟，還是完全可以接受的。
distcc
一台機器的能力有限，可以聯合多台電腦一起來編譯。這在公司的日常開發中也是可行的，因為可能每個開發人員都有自己的開發編譯環境，它們的編譯器版本一般是一致的，公司的網路也通常具有較好的性能。這時就是distcc大顯身手的時候了。
使用distcc，並不像想像中那樣要求每台電腦都具有完全一致的環境，它只要求源代碼可以用make -j並行編譯，並且參與分布式編譯的電腦系統中具有相同的編譯器。因為它的原理只是把預處理好的源文件分發到多台計算機上，預處理、編譯後的目標文件的鏈接和其它除編譯以外的工作仍然是在發起編譯的主控電腦上完成，所以只要求發起編譯的那台機器具備一套完整的編譯環境就可以了。
distcc安裝後，可以啟動一下它的服務：
/usr/bin/distccd --daemon --allow 10.64.0.0/16
默認的3632埠允許來自同一個網路的distcc連接。
然後設置一下DISTCC_HOSTS環境變數，設置可以參與編譯的機器列表。通常localhost也參與編譯，但如果可以參與編譯的機器很多，則可以把localhost從這個列表中去掉，這樣本機就完全只是進行預處理、分發和鏈接了，編譯都在別的機器上完成。因為機器很多時，localhost的處理負擔很重，所以它就不再「兼職」編譯了。
export DISTCC_HOSTS="localhost 10.64.25.1 10.64.25.2 10.64.25.3"
然後與ccache類似把g++，gcc等常用的命令鏈接到/usr/bin/distcc上就可以了。
在make的時候，也必須用-j參數，一般是參數可以用所有參用編譯的計算機CPU內核總數的兩倍做為並行的任務數。
同樣測試一下：
一台雙核計算機，make -j4：23分16秒
兩台雙核計算機，make -j4：16分40秒
兩台雙核計算機，make -j8：15分49秒
跟最開始用一台雙核時的23分鍾相比，還是快了不少的。如果有更多的計算機加入，也可以得到更好的效果。
在編譯過程中可以用distccmon-text來查看編譯任務的分配情況。distcc也可以與ccache同時使用，通過設置一個環境變數就可以做到，非常方便。
總結一下：
tmpfs： 解決IO瓶頸，充分利用本機內存資源
make -j： 充分利用本機計算資源
distcc： 利用多台計算機資源
ccache： 減少重復編譯相同代碼的時間
這些工具的好處都在於布署的成本相對較低，綜合利用這些工具，就可以輕輕鬆鬆的節省相當可觀的時間。上面介紹的都是這些工具最基本的用法，更多的用法可以參考它們各自的man page。
5.還有提速方法是把屏幕輸出重定向到內存文件或/dev/null,因對終端設備(慢速設備)的阻塞寫操作也會拖慢速度。推薦內存文件，這樣發生錯誤時，能夠查看。

『柒』 如何提高Delphi7的編譯速度

提高 delphi 的編譯速度，最有效的方法是提高計算機的性能（更高的CPU運行速度、使用固態硬碟等）。
從軟體優化的角度來說，有以下做法：
1、減少程序中第三方控制項的引用，尤其是一些冗餘的三方控制項引用要清理掉。
2、優化下操作系統、即時殺毒監控程序等。
3、在編寫代碼時，將 Project->Options->Packages->Build with runtime packages 選項鉤上，生成 exe 最終時再關閉。（詳見網文《delphi的編譯速度提高》）