面试题：Kotlin构建脚本中的自定义任务性能优化

任务并行化

使用Gradle并行任务执行：
- 在Gradle配置中，启用并行任务执行。在settings.gradle文件中，可以通过设置org.gradle.parallel=true开启并行构建。这样Gradle会根据可用的CPU核心数并行执行独立的任务。
- 对于自定义任务，如果任务之间相互独立（例如每个文件的读取和转换操作可以独立进行），Gradle会自动利用并行执行的优势提高性能。

利用Kotlin协程并行处理文件：

在自定义任务的Kotlin代码中，可以使用Kotlin协程实现文件读取和转换的并行处理。例如：

import kotlinx.coroutines.*

fun processFiles(files: List<File>) {
    runBlocking {
        val jobs = files.map { file ->
            async {
                // 在这里进行文件读取和转换操作
                val content = file.readText()
                val transformedContent = transformContent(content)
                file.writeText(transformedContent)
            }
        }
        jobs.forEach { it.await() }
    }
}

上述代码中，async函数启动一个新的协程来处理每个文件，await函数等待所有协程完成。

缓存策略

Gradle缓存机制：
- 使用Gradle的输入输出缓存。对于自定义任务，标记任务的输入和输出。例如：
```
tasks.register<YourCustomTask>("yourCustomTask") {
    inputs.files(fileTree("src/main/resources").matching { include("**/*.txt") })
    outputs.dir("build/transformed")
    doLast {
        // 任务逻辑，处理文件读取和转换
    }
}
```
- 这样，Gradle会自动缓存任务的执行结果。如果输入没有变化，Gradle将重用之前的输出，而不会重新执行任务。

自定义缓存：

在任务内部，可以实现自定义缓存机制。例如，如果文件转换的逻辑依赖于某些配置参数，可以根据这些参数和文件名生成缓存键，将转换结果缓存起来。

private val cache = mutableMapOf<String, String>()
fun transformContent(content: String, configParam: String): String {
    val cacheKey = "$content-$configParam"
    return cache.getOrPut(cacheKey) {
        // 实际的转换逻辑
        val transformed = content.uppercase()
        transformed
    }
}

与Gradle构建生命周期的结合使用

选择合适的生命周期阶段：
- 如果自定义任务是对源文件进行处理，最好将其放在processResources或compileKotlin等合适的生命周期阶段之前。例如，如果任务是转换资源文件中的内容，将其放在processResources之前，可以确保在资源处理时使用已转换的文件。
```
tasks.getByName("processResources").dependsOn("yourCustomTask")
```

增量构建：

确保自定义任务支持增量构建。通过精确标记输入和输出，Gradle可以在构建过程中只处理发生变化的部分。例如，如果只有部分文件被修改，任务应该只重新处理这些文件，而不是全部文件。这可以通过在任务中实现逻辑，比较文件的修改时间或哈希值来实现。

tasks.register<YourCustomTask>("yourCustomTask") {
    inputs.files(fileTree("src/main/resources").matching { include("**/*.txt") })
       .withPropertyName("inputFiles")
       .withPathSensitivity(PathSensitivity.RELATIVE)
    outputs.dir("build/transformed")
    doLast {
        val inputFiles = project.fileTree("src/main/resources").matching { include("**/*.txt") }
        val outputDir = project.file("build/transformed")
        inputFiles.forEach { file ->
            val outputFile = outputDir.resolve(file.relativeTo(project.file("src/main/resources")))
            if (outputFile.exists() && file.lastModified() <= outputFile.lastModified()) {
                // 文件未变化，跳过处理
                return@forEach
            }
            // 处理文件读取和转换
            val content = file.readText()
            val transformedContent = transformContent(content)
            outputFile.writeText(transformedContent)
        }
    }
}

上述代码中，通过比较输入文件和输出文件的修改时间，实现了增量构建的逻辑。

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任务并行化

缓存策略

与Gradle构建生命周期的结合使用