分析
基于LinkMap分析iOS App各模块体积
获取linkmap文件
1.XCode开启编译选项Write Link Map File
XCode -> Project -> Build Settings -> 搜map -> 把Write Link Map File选项设为yes，并指定好linkMap的存储位置
2.编译后，到编译目录里找到该txt文件，文件名和路径就是上述的Path to Link Map File
位于~/Library/Developer/Xcode/DerivedData/XXX-eumsvrzbvgfofvbfsoqokmjprvuh/Build/Intermediates/XXX.build/Debug-iphoneos/XXX.build/
这个LinkMap里展示了整个可执行文件的全貌，列出了编译后的每一个.o目标文件的信息（包括静态链接库.a里的），以及每一个目标文件的代码段，数据段存储详情。
.a静态库大小分析：
1、lipo -info .a 可以查看是否包含v7架构
2.分离出不同架构的文件
lipo libTest.a -thin armv7 -output libTest_armv7.a
3、.分离出目标文件(.o)
ar -x libTest_armv7.a
// 64同理
优化
资源优化
一、无用、重复资源删除
Unused和LSUnusedResources扫描冗余资源，后者相对效率高，但不支持命令行。
二、资源压缩
Asset.car中图片的优化
PNG图片压缩
ImageOptim无损压缩，ImageAlpha有损压缩。
音视频资源压缩
js/html文件打包压缩
三、资源动态下载
ODR按需加载
四、其他
资源替代：编程实现图片效果
使用iconfont替换icon和logo
设计统一规范及图片复用
编译优化
可执行文件的优化
- Linking
Dead Code Stripping：Yes //链接时将无用代码去除
- Deployment
Strip Linked Product：Yes // 对最终二进制文件进行符号去除
- Apple Clang - Code Generation
Optimization Level - Release：Fastest、Smallest[-Os] //编译器优化级别
Symbols Hidden by Default - Release：Yes //去掉不必要的调试符号 Link-Time Optimization
make strings read-only：YES //复用字符串字面量
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重命名部分段绕过__TEXT段FirePlay加密
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多个可执行文件中存在多份相同代码
代码优化
去掉未使用和重复的三方库
合并类似功能库
删除未使用库
选择更小的库
去掉未使用的代码
otool：分析删除无用类/方法的工具。
simian：重复代码扫描工具。
查找无用源代码方法：取project里所有源码文件列表，遍历所有代码找出import列表，找出没被import过的文件进行清理
查找无用静态库方法：ar命令列出静态库包含的.o文件，会在当前路径下列出所有的.o文件。对.a中的所有.o文件进行遍历，如果在可执行文件中没有命中该.o，则说明改.o文件为冗余文件。最后把所有的冗余文件按照大小进行排序即可。
3、减少冗余字符串，抽离长字符串保存为静态文件
iOS-LinkMapAnalyzer：解析LinkMap文件，分析各模块占用的包大小。（基于LinkMap完成，使用LinkMap文件对可执行文件安装包进行分析 3.3.1 Object files 3.3.2 Sections 3.3.3 Symbols）
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重复代码整理 -基于插桩的行级别代码覆盖率：
长字符串抽离
代码混淆
减小文件大小。通过混淆类/方法名可以减小其长度。
-基于 Runtime 的轻量级运行时「类覆盖率」方案：
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4、ARC->MRC
arc编译后会多出更多指令，一般更改后包size降8%左右。
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其他高级优化：
How Uber Deals with Large iOS App Size
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根据 Uber 的统计，当 App 大小超过 AppStore 流量下载限制时，会导致应用程序安装减少 10%，注册减少 12%，首次预订减少 20%，从而导致收入损失。本文讲述 Uber 如何使用编译优化技术解决此问题，将 Uber App 的代码大小减少 23%，并使代码大小的增长率降低了 2 倍。
使用编译选项 -Osize 可以在模块内执行优化，编译器会通过 Function Outlining 来将重复代码片段重定向到单个实例实现压缩。但此优化对跨模块的代码则无能为力，这也将是本文的重点。
Uber 开发了自己的 iOS 构建流水线，新的流水线为每个模块生成 LLVM IR，而不是直接生成机器码。然后将所有 LLVM-IR 文件组合成一个大型 IR 文件并进行优化，再输入 llc 生成机器码。这确保了在识别候选重复片段时，会利用最大相似性，从而实现跨模块的优化。在模块内部，LLVM 在识别时采用的贪心思想也不能实现最优解，Uber 也通过多轮识别的方式进行了优化。
本文的很多方案已经提交到 LLVM。另外，一篇描述 论文 细节的论文也发表在了 "International Symposium on Code Generation and Optimization"，感兴趣的同学可以阅读了解。
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影响包大小的一些编码习惯和建议
Class Method vs C函数
Property vs IVAR
减少Block的使用
缩减方法参数 函数参数的个数
高频率使用的宏不要使用多行的方式
尽量避免代码的复制粘贴
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参考链接
抖音品质建设 - iOS 安装包大小优化实践篇： mp.weixin.qq.com/s？__biz=MzI…
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干货|今日头条iOS端安装包大小优化—思路与实践：mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI…
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今日头条 iOS 安装包大小优化 - 新阶段、新实践：mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI…
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今日头条优化实践： iOS 包大小二进制优化，一行代码减少 60 MB 下载大小：mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI…
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一、包大小
参考高手课10：包大小：如何从资源和代码层面实现全方位瘦身？ time.geekbang.org/column/arti…
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