App流畅度优化：利用字节码插桩实现一个快速排查高耗时方法的工具，Android400道面试题通关宝典助你进大厂

当然上面的十六进制文件显然不具备可阅读性，所以我们可以通过 javap -verbose Test来反编译，有兴趣的可以自己试一试，就可以看到上面说的十个部分，由于我们做字节码插桩一般和方法表关联比较大，所以我们下面着重看一下方法表，下面是反编译后的add()方法：

可以看到包括三部分：

1. Code: 这里部分就是方法里的JVM指令操作码，也是最重要的一部分，因为我们方法里的逻辑实际上就是一条一条的指令操作码来完成的。这里可以看到我们的add方法是通过9条指令操作码完成的。当然插桩重点操作的也是这一块，只要能修改指令，也就能操控任何代码了。
2. LineNumberTable: 这个是表示行号表。是我们的java源码与指令行的行号对应。比如我们上面的add方法java源码里总共有三行，也就是上图中的line10、line11、line12,这三行对应的JVM指令行数。有了这样的对应关系后，就可以实现比如Debug调试的功能，指令执行的时候，我们就可以定位到该指令对应的源码所在的位置。
3. LocalVariableTable:本地变量表，主要包括This和方法里的局部变量。从上图可以看到add方法里有this、j、k三个局部变量。

由于JVM指令集是基于栈的，上面我们已经了解到了add方法的逻辑编译为class文件后变成了9个指令操作码，下面我们简单看看这些指令操作码是如何配合操作数栈+本地变量表+常量池来执行add方法的逻辑的：

按顺序执行9条指令操作码：

• 0：把数字2入栈
• 1：将2赋值给本地变量表中的j
• 2、3:获取常量池中的m入栈
• 6：将本地变量表中的j入栈
• 7、8：将m和j相加，然后赋值给本地变量表中的k
• 9、10：将本地变量表中的k入栈，并return

好的，关于java字节码的暂时就简单介绍这些，主要是让我们基本了解字节码文件的结构，以及编译后代码时如何运行的。而ASM可以通过操作指令码来生成字节码或者插桩，当你可以利用ASM来接触到字节码，并且可以利用ASM的api来操控字节码时，就有很大的自由度来进行各种字节码的生成、修改、操作等等，也就能产生很强大的功能。

三、Gradle plugin + Transform

上面对于插桩框架的选择，我们通过对比最终选择了ASM，但是ASM只负责操作字节码，我们还需要通过自定义gradle plugin的形式来干预编译过程，在编译过程中获取到所有的class文件和jar包，然后遍历他们，利用ASM来修改字节码,达到插桩的目的。

那么干预编译的过程，我们的第一个念头可能就是，对class转为dex的任务进行hook，在class转为dex之前拿到所有的class文件，然后利用ASM对这些字节码文件进行插桩，然后再把处理过的字节码文件作为transformClassesWithDex任务的输入即可。这种方案的好处是易于控制，我们明确的知道操作的字节码文件是最终的字节码，因为我们是在transformClassesWithDex任务的前一刻拿到字节码文件的。缺点就是，如果项目开启了混淆，那么在transformClassesWithDex任务的前一刻拿到的字节码文件显然是经过了混淆了的，所以利用ASM操作字节码的时候还需要mapping文件进行配合才能找到正确的插桩点，这一点比较麻烦。

幸亏gradle还为我们提供了另一种干预编译转换过程的方法：Transform.其实我们稍微翻一下gradle编译过程的源码，就会发现一些我们熟知的功能都是通过Transform来实现的。还有一点，就是关于混淆的问题，上面我们说了如果通过hook transformClassesWithDex任务的方式来实现插桩，开启混淆的情况下会出