编译调优

A. vue编译打包速度优化

1、首先在config文件夹下配置webpack.dll.config.js(内容如下)，要打包的模块的数组可以将一些较大的依赖放进vendor中

2、在package.json的scripts加上

3、运行npm run dll就可以生成vendor-manifest.json和vendor.dll.js

4、然后在index.html中引入vendor.dll.js

然后就可以正常的进行编译打包，会发现将更多的依赖放到vendor，打包速度越快

优化前

优化后

大概平均可以节省三分之一的时间。参考 webpack中文网

B. 编译的代码优化

代码优化是指对程序进行多种等价变换，使得从变换后的程序出发，能生成更有效的目标代码。所谓等价，是指不改变程序的运行结果。所谓有效，主要指目标代码运行时间较短，以及占用的存储空间较小。这种变换称为优化。
有两类优化：一类是对语法分析后的中间代码进行优化，它不依赖于具体的计算机；另一类是在生成目标代码时进行的，它在很大程度上依赖于具体的计算机。对于前一类优化，根据它所涉及的程序范围可分为局部优化、循环优化和全局优化三个不同的级别。

C. 应用编译优化三种模式

应用编译优化三种模式分别是：编译时间优化模式、执行时间优化模式和代码大小优化模式。
1、编译时间优化模式：关注编译速度的提升，以缩短应用程序高脊的编译时间为目标。在这种模式下，编译器会减少编译时间，会降低应用程序的执行效率。
2、执行时间优化模式：关注应用程序的执行效率，以提高应用程序的性能为目标。在这种模式下，编译器会优化应用程序的代码，以提高执行效率，会增加编译时间。
3、代码大小优化模式：关注应用程序的大小，以减小应兆培用程序的体积为目标。族念唯在这种模式下，编译器会减小应用程序的代码大小，以减小应用程序的体积，会降低应用程序的执行效率。

D. Xcode 构建速度优化（一）衡量编译时间

随着项目不断迭代，工程文件越来越多，引用的三方库也越来越多，这些直接导致编译时间的不断增加，完整编译一次项目动辄需要五分钟以上时间，实在有些影响开发效率，是时候来一波提速了。

为编译和构建提速，首先我们需要对速度有一个衡量标准：准确获得构建用时

首先，我们需要定义要衡量和优化的内容。 有两种选择：

xcode默认情况下会跟踪所有构建，我们可以通过更改xcode相关设置，来在活动查看器中显示出构建时间，通过命令行：

每次编译成功后，会在Successed之后显示出所用时间:

Xcode Build Timing Summary是Xcode10中加入的用于查看获取构建时间和发现用时瓶颈方面的最有利工具。 可以通过Proct->Perform Action->Build With Timing Summary来开启：这样在 Build Log 的末尾就会添加 Timing Summary Log。我们可以通过这个 log 看到哪个阶段是耗时的，便于我们进行优化。

如上图中: xib阶段的编译耗时明显是比普通c文件要多的，意味着我们可以通过减少xib方式来优化提升速度
而c文件的编译用时比总时间还要长，是因为c文件是并行编译的

在命令行中同样可以开启这个功能：

常用的第三方工具有 BuildTimeAnalyzer 、 xcode-build-times-rendering 、 XCLogParser 。

BuildTimeAnalyzer可以统计可以得出某个文件的类型检查时长，每个表达式的类型检查时长。

xcode-build-times-rendering是一个Ruby编写的第三方工具，可以方便地分别测量目标的构建时间并在图表上显示它们，使用gem安装

接下来使用这个工具自带命令配置项目

然后构建项目并生成报告：

这个工具使用上比较简单，缺点是只能从宏观上生成各个target编译的整体图标，无法详细列出各个内部编译明细

XCLogParser可以详细列出各个Target和内部每个文件的编译耗时，对我们分析编译时间瓶颈非常有帮助，它的工作原理主要是做为解析器，通过解析xcode编译生成的xcactivitylog日志来记录
安装：

编译项目后，进行安装

安装成功后通过命令：

会自动在当前目录的 build/xclogparser/reports/ 路径下生成报告，其中--project参数需要设置为待分析项目的名字，并注意当前在终端切换到希望写入日志的目录。

报告截图：

这个工具将作为我们后面分析提升编译构建速度的主要使用工具。

经过我多次在不同时间段，不同电脑上不断尝试编译，
我发现编译耗时是一个比较玄的东西，及时在同一台电脑，同一个项目， 同一套环境配置下，编译用时也会随着电脑当前状态（包括同时打开进程、散热等等）上下大幅跳动，就像算法时间复杂度一样，有时候我们明明做了一些细微的优化，但是结果反而是编译耗时增加了，这是很正常的事情
所以，衡量这个标准需要我们取多次试验中的平均值作为参考。