Gradle学习系列之四——增量式构建

转自:http://www.cnblogs.com/davenkin/p/gradle-learning-4.html

请通过以下方式下载本系列文章的Github示例代码:

git clone https://github.com/davenkin/gradle-learning.git

如果我们将Gradle的Task看作一个黑盒子,那么我们便可以抽象出输入和输出的概念,一个Task对输入进行操作,然后产生输出。比如,在使用java插件编译源代码时,输入即为Java源文件,输出则为class文件。如果多次执行一个Task时的输入和输出是一样的,那么我们便可以认为这样的Task是没有必要重复执行的。此时,反复执行相同的Task是冗余的,并且是耗时的。

为了解决这样的问题,Gradle引入了增量式构建的概念。在增量式构建中,我们为每个Task定义输入(inputs)和输入(outputs),如果在执行一个Task时,如果它的输入和输出与前一次执行时没有发生变化,那么Gradle便会认为该Task是最新的(UP-TO-DATE),因此Gradle将不予执行。一个Task的inputs和outputs可以是一个或多个文件,可以是文件夹,还可以是Project的某个Property,甚至可以是某个闭包所定义的条件。

每个Task都拥有inputs和outputs属性,他们的类型分别为TaskInputs和TaskOutputs。在下面的例子中,我们展示了这么一种场景:名为combineFileContent的Task从sourceDir目录中读取所有的文件,然后将每个文件的内容合并到destination.txt文件中。让我们先来看看没有定义Task输入和输出的情况:

task combineFileContentNonIncremental {

    def sources = fileTree('sourceDir')

    def destination = file('destination.txt')

    doLast {

        destination.withPrintWriter {writer ->

            sources.each {source ->

                writer.println source.text

            }

        }

    }

}

多次执行“gradle combineFileContentNonIncremental”时,整个Task都会反复执行,即便在第一次执行后我们已经得到了所需的结果。如果该combineFileContentNonIncremental是一个繁重的Task,那么多次重复执行势必造成没必要的时间耗费。

这时,我们可以将sources声明为该Task的inputs,而将destination声明为outputs,重新创建一个Task如下:

task combineFileContentIncremental {

    def sources = fileTree('sourceDir')

    def destination = file('destination.txt')

    inputs.dir sources

    outputs.file destination

    doLast {

        destination.withPrintWriter { writer ->

            sources.each {source ->

                writer.println source.text

            }

        }

    }

}

相比之下,后一个Task只比前一个Task多了两行代码:

inputs.dir sources

outputs.file destination

当首次执行combineFileContentIncremental时,Gradle会完整地执行该Task。但是紧接着再执行一次,命令行显示:

:combineFileContentIncremental UP-TO-DATE

BUILD SUCCESSFUL

Total time: 2.104 secs

我们发现,combineFileContentIncremental被标记为UP-TO-DATE,表示该Task是最新的,Gradle将不予执行。在实际应用中,你将遇到很多这样的情况,因为Gradle的很多插件都引入了增量式构建机制。

如果我们修改了inputs(即sourceDir文件夹)中的任何一个文件或删除掉了destination.txt,当调用“gradle combineFileContentIncremental”时,Gradle又会重新执行,因为此时的Task已经不再是最新的了。对于outputs,我们还可以使用upToDateWhen()方法来决定一个Task的outputs是否为最新的,该方法接受一个闭包作为检查条件,感兴趣的读者可以自行了解。

在下一篇文章中,我们将讲到如何自定义Project的Property。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,258评论 6 498
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,335评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,225评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,126评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,140评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,098评论 1 295
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,018评论 3 417
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,857评论 0 273
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,298评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,518评论 2 332
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,678评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,400评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,993评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,638评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,801评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,661评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,558评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容