概述

Lint是Google提供的Android静态代码检查工具，可以扫描并发现代码中潜在的问题，提醒开发人员及早修正，提高代码质量。除了Android原生提供的几百个Lint规则，还可以开发自定义Lint规则以满足实际需要。

为什么要使用Lint

在美团外卖Android App的迭代过程中，线上问题频繁发生。开发时很容易写出一些问题代码，例如Serializable的使用：实现了Serializable接口的类，如果其成员变量引用的对象没有实现Serializable接口，序列化时就会Crash。我们对一些常见问题的原因和解决方法做分析总结，并在开发人员组内或跟测试人员一起分享交流，帮助相关人员主动避免这些问题。

为了进一步减少问题发生，我们逐步完善了一些规范，包括制定代码规范，加强代码Review，完善测试流程等。但这些措施仍然存在各种不足，包括代码规范难以实施，沟通成本高，特别是开发人员变动频繁导致反复沟通等，因此其效果有限，相似问题仍然不时发生。另一方面，越来越多的总结、规范文档，对于组内新人也产生了不小的学习压力。

有没有办法从技术角度减少或减轻上述问题呢？

我们调研发现，静态代码检查是一个很好的思路。静态代码检查框架有很多种，例如FindBugs、PMD、Coverity，主要用于检查Java源文件或class文件；再例如Checkstyle，主要关注代码风格；但我们最终选择从Lint框架入手，因为它有诸多优势：

  1. 功能强大，Lint支持Java源文件、class文件、资源文件、Gradle等文件的检查。
  2. 扩展性强，支持开发自定义Lint规则。
  3. 配套工具完善，Android Studio、Android Gradle插件原生支持Lint工具。
  4. Lint专为Android设计，原生提供了几百个实用的Android相关检查规则。
  5. 有Google官方的支持，会和Android开发工具一起升级完善。

在对Lint进行了充分的技术调研后，我们根据实际遇到的问题，又做了一些更深入的思考，包括应该用Lint解决哪些问题，怎么样更好的推广实施等，逐步形成了一套较为全面有效的方案。

Lint API简介

为了方便后文的理解，我们先简单看一下Lint提供的主要API。

主要API

Lint规则通过调用Lint API实现，其中最主要的几个API如下：

  1. Issue：表示一个Lint规则。
  2. Detector：用于检测并报告代码中的Issue，每个Issue都要指定Detector。
  3. Scope：声明Detector要扫描的代码范围，例如JAVA_FILE_SCOPE、CLASS_FILE_SCOPE、RESOURCE_FILE_SCOPE、GRADLE_SCOPE等，一个Issue可包含一到多个Scope。
  4. Scanner：用于扫描并发现代码中的Issue，每个Detector可以实现一到多个Scanner。
  5. IssueRegistry：Lint规则加载的入口，提供要检查的Issue列表。

举例来说，原生的ShowToast就是一个Issue，该规则检查调用Toast.makeText()方法后是否漏掉了Toast.show()的调用。其Detector为ToastDetector，要检查的Scope为JAVA_FILE_SCOPE，ToastDetector实现了JavaPsiScanner，示意代码如下：

public class ToastDetector extends Detector implements JavaPsiScanner {
    public static final Issue ISSUE = Issue.create(
            "ShowToast",
            "Toast created but not shown",
            "...",
            Category.CORRECTNESS,
            6,
            Severity.WARNING,
            new Implementation(
                    ToastDetector.class,
                    Scope.JAVA_FILE_SCOPE));
    // ...
}

IssueRegistry的示意代码如下：

public class MyIssueRegistry extends IssueRegistry {

    @Override
    public List<Issue> getIssues() {
        return Arrays.asList(
                ToastDetector.ISSUE,
                LogDetector.ISSUE,
                // ...
        );
    }
}

Scanner

Lint开发过程中最主要的工作就是实现Scanner。Lint中包括多种类型的Scanner如下，其中最常用的是扫描Java源文件和XML文件的Scanner。

  • JavaScanner / JavaPsiScanner / UastScanner：扫描Java源文件
  • XmlScanner：扫描XML文件
  • ClassScanner：扫描class文件
  • BinaryResourceScanner：扫描二进制资源文件
  • ResourceFolderScanner：扫描资源文件夹
  • GradleScanner：扫描Gradle脚本
  • OtherFileScanner：扫描其他类型文件

值得注意的是，扫描Java源文件的Scanner先后经历了三个版本。

  1. 最开始使用的是JavaScanner，Lint通过Lombok库将Java源码解析成AST(抽象语法树)，然后由JavaScanner扫描。
  2. 在Android Studio 2.2和lint-api 25.2.0版本中，Lint工具将Lombok AST替换为PSI，同时弃用JavaScanner，推荐使用JavaPsiScanner。PSI是JetBrains在IDEA中解析Java源码生成语法树后提供的API。相比之前的Lombok AST，PSI可以支持Java 1.8、类型解析等。使用JavaPsiScanner实现的自定义Lint规则，可以被加载到Android Studio 2.2+版本中，在编写Android代码时实时执行。
  3. 在Android Studio 3.0和lint-api 25.4.0版本中，Lint工具将PSI替换为UAST，同时推荐使用新的UastScanner。 UAST是JetBrains在IDEA新版本中用于替换PSI的API。UAST更加语言无关，除了支持Java，还可以支持Kotlin。

本文目前仍然基于PsiJavaScanner做介绍。根据UastScanner源码中的注释，可以很容易的从PsiJavaScanner迁移到UastScanner。

Lint规则

我们需要用Lint检查代码中的哪些问题呢？

开发过程中，我们比较关注App的Crash、Bug率等指标。通过长期的整理总结发现，有不少发生频率很高的代码问题，其原理和解决方案都很明确，但是在写代码时却很容易遗漏且难以发现；而Lint恰好很容易检查出这些问题。

Crash预防

Crash率是App最重要的指标之一，避免Crash也一直是开发过程中比较头疼的一个问题，Lint可以很好的检查出一些潜在的Crash。例如：

  • 原生的NewApi，用于检查代码中是否调用了Android高版本才提供的API。在低版本设备中调用高版本API会导致Crash。
  • 自定义的SerializableCheck。实现了Serializable接口的类，如果其成员变量引用的对象没有实现Serializable接口，序列化时就会Crash。我们制定了一条代码规范，要求实现了Serializable接口的类，其成员变量（包括从父类继承的）所声明的类型都要实现Serializable接口。
  • 自定义的ParseColorCheck。调用Color.parseColor()方法解析后台下发的颜色时，颜色字符串格式不正确会导致IllegalArgumentException，我们要求调用这个方法时必须处理该异常。

Bug预防

有些Bug可以通过Lint检查来预防。例如：

  • SpUsage：要求所有SharedPrefrence读写操作使用基础工具类，工具类中会做各种异常处理；同时定义SPConstants常量类，所有SP的Key都要在这个类定义，避免在代码中分散定义的Key之间冲突。
  • ImageViewUsage：检查ImageView有没有设置ScaleType，加载时有没有设置Placeholder。
  • TodoCheck：检查代码中是否还有TODO没完成。例如开发时可能会在代码中写一些假数据，但最终上线时要确保删除这些代码。这种检查项比较特殊，通常在开发完成后提测阶段才检查。

性能/安全问题

一些性能、安全相关问题可以使用Lint分析。例如：

  • ThreadConstruction：禁止直接使用new Thread()创建线程（线程池除外），而需要使用统一的工具类在公用线程池执行后台操作。
  • LogUsage：禁止直接使用android.util.Log，必须使用统一工具类。工具类中可以控制Release包不输出Log，提高性能，也避免发生安全问题。

代码规范

除了代码风格方面的约束，代码规范更多的是用于减少或防止发生Bug、Crash、性能、安全等问题。很多问题在技术上难以直接检查，我们通过封装统一的基础库、制定代码规范的方式间接解决，而Lint检查则用于减少组内沟通成本、新人学习成本，并确保代码规范的落实。例如：

  • 前面提到的SpUsage、ThreadConstruction、LogUsage等。
  • ResourceNaming：资源文件命名规范，防止不同模块之间的资源文件名冲突。

代码检查的实施

当检查出代码问题时，如何提醒开发者及时修正呢？

早期我们将静态代码检查配置在Jenkins上，打包发布AAR/APK时，检查代码中的问题并生成报告。后来发现虽然静态代码检查能找出来不少问题，但是很少有人主动去看报告，特别是报告中还有过多无关紧要的、优先级很低的问题（例如过于严格的代码风格约束）。

因此，一方面要确定检查哪些问题，另一方面，何时、通过什么样的技术手段来执行代码检查也很重要。我们结合技术实现，对此做了更多思考，确定了静态代码检查实施过程中的主要目标：

  1. 重点关注高优先级问题，屏蔽低优先级问题。正如前面所说，如果代码检查报告中夹杂了大量无关紧要的问题，反而影响了关键问题的发现。
  2. 高优问题的解决，要有一定的强制性。当检查发现高优先级的代码问题时，给开发者明确直接的报错，并通过技术手段约束，强制要求开发者修复。
  3. 某些问题尽可能做到在第一时间发现，从而减少风险或损失。有些问题发现的越早越好，例如业务功能开发中使用了Android高版本API，通过Lint原生的NewApi可以检查出来。如果在开发期间发现，当时就可以考虑其他技术方案，实现困难时可以及时和产品、设计人员沟通；而如果到提代码、提测，甚至发版、上线时才发现，可能为时已晚。

优先级定义

每个Lint规则都可以配置Sevirity（优先级），包括Fatal、Error、Warning、Information等，我们主要使用Error和Warning，如下。

  • Error级别：明确需要解决的问题，包括Crash、明确的Bug、严重性能问题、不符合代码规范等，必须修复。
  • Warning级别：包括代码编写建议、可能存在的Bug、一些性能优化等，适当放松要求。

执行时机

Lint检查可以在多个阶段执行，包括在本地手动检查、编码实时检查、编译时检查、commit检查，以及在CI系统中提Pull Request时检查、打包发版时检查等，下面分别介绍。

手动执行

在Android Studio中，自定义Lint可以通过Inspections功能(Analyze - Inspect Code)手动运行。

在Gradle命令行环境下，可直接用./gradlew lint执行Lint检查。

手动执行简单易用，但缺乏强制性，容易被开发者遗漏。

编码阶段实时检查

编码时检查即在Android Studio中写代码时在代码窗口实时报错。其好处很明显，开发者可以第一时间发现代码问题。但受限于Android Studio对自定义Lint的支持不完善，开发人员IDE的配置不同，需要开发者主动关注报错并修复，这种方式不能完全保证效果。

IDEA提供了Inspections功能和相应的API来实现代码检查，Android原生Lint就是通过Inspections集成到了Android Studio中。对于自定义Lint规则，官方似乎没有给出明确说明，但实际研究发现，在Android Studio 2.2+版本和基于JavaPsiScanner开发的条件下（或Android Studio 3.0+和JavaPsiScanner/UastScanner），IDE会尝试加载并实时执行自定义Lint规则。

技术细节：

  1. 在Android Studio 2.x版本中，菜单Preferences - Editor - Inspections - Android - Lint - Correctness - Error from Custom Lint Check（avaliable for Analyze|Inspect Code）中指出，自定义Lint只支持命令行或手动运行，不支持实时检查。

    Error from Custom Rule When custom (third-party) lint rules are integrated in the IDE, they are not available as native IDE inspections, so the explanation text (which must be statically registered by a plugin) is not available. As a workaround, run the lint target in Gradle instead; the HTML report will include full explanations.

  2. 在Android Studio 3.x版本中，打开Android工程源码后，IDE会加载工程中的自定义Lint规则，在设置菜单的Inspections列表里可以查看，和原生Lint效果相同（Android Studio会在打开源文件时触发对该文件的代码检查）。

  3. 分析自定义Lint的IssueRegistry.getIssues()方法调用堆栈，可以看到Android Studio环境下，是由org.jetbrains.android.inspections.lint.AndroidLintExternalAnnotator调用LintDriver加载执行自定义Lint规则。

    参考代码： https://github.com/JetBrains/android/tree/master/android/src/org/jetbrains/android/inspections/lint

在Android Studio中的实际效果如图：

本地编译时自动检查

配置Gradle脚本可实现编译Android工程时执行Lint检查。好处是既可以尽早发现问题，又可以有强制性；缺点是对编译速度有一定的影响。

编译Android工程执行的是assemble任务，让assemble依赖lint任务，即可在编译时执行Lint检查；同时配置LintOptions，发现Error级别问题时中断编译。

在Android Application工程（APK）中配置如下，Android Library工程（AAR）把applicationVariants换成libraryVariants即可。

android.applicationVariants.all { variant ->
    variant.outputs.each { output ->
        def lintTask = tasks["lint${variant.name.capitalize()}"]
        output.assemble.dependsOn lintTask
    }
}

LintOptions的配置：

android.lintOptions {
	abortOnError true
}

本地commit时检查

利用git pre-commit hook，可以在本地commit代码前执行Lint检查，检查不通过则无法提交代码。这种方式的优势在于不影响开发时的编译速度，但发现问题相对滞后。

技术实现方面，可以编写Gradle脚本，在每次同步工程时自动将hook脚本从工程拷贝到.git/hooks/文件夹下。

提代码时CI检查

作为代码提交流程规范的一部分，发Pull Request提代码时用CI系统检查Lint问题是一个常见、可行、有效的思路。可配置CI检查通过后代码才能被合并。

CI系统常用Jenkins，如果使用Stash做代码管理，可以在Stash上配置Pull Request Notifier for Stash插件，或在Jenkins上配置Stash Pull Request Builder插件，实现发Pull Request时触发Jenkins执行Lint检查的Job。

在本地编译和CI系统中做代码检查，都可以通过执行Gradle的Lint任务实现。可以在CI环境下给Gradle传递一个StartParameter，Gradle脚本中如果读取到这个参数，则配置LintOptions检查所有Lint问题；否则在本地编译环境下只检查部分高优先级Lint问题，减少对本地编译速度的影响。

Lint生成报告的效果如图所示：

打包发布时检查

即使每次提代码时用CI系统执行Lint检查，仍然不能保证所有人的代码合并后一定没有问题；另外对于一些特殊的Lint规则，例如前面提到的TodoCheck，还希望在更晚的时候检查。

于是在CI系统打包发布APK/AAR用于测试或发版时，还需要对所有代码再做一次Lint检查。

最终确定的检查时机

综合考虑多种检查方式的优缺点以及我们的目标，最终确定结合以下几种方式做代码检查：

  1. 编码阶段IDE实时检查，第一时间发现问题。
  2. 本地编译时，及时检查高优先级问题，检查通过才能编译。
  3. 提代码时，CI检查所有问题，检查通过才能合代码。
  4. 打包阶段，完整检查工程，确保万无一失。

配置文件支持

为了方便代码管理，我们给自定义Lint创建了一个独立的工程，该工程打包生成一个AAR发布到Maven仓库，而被检查的Android工程依赖这个AAR（具体开发过程可以参考文章末尾链接）。

自定义Lint虽然在独立工程中，但和被检查的Android工程中的代码规范、基础组件等存在较多耦合。

例如我们使用正则表达式检查Android工程的资源文件命名规范，每次业务逻辑变动要新增资源文件前缀时，都要修改Lint工程，发布新的AAR，再更新到Android工程中，非常繁琐。另一方面，我们的Lint工程除了在外卖C端Android工程中使用，也希望能直接用在其他端的其他Android工程中，而不同工程之间存在差异。

于是我们尝试使用配置文件来解决这一问题。以检查Log使用的LogUsage为例，不同工程封装了不同的Log工具类，报错时提示信息也应该不一样。定义配置文件名为custom-lint-config.json，放在被检查Android工程的模块目录下。在Android工程A中的配置文件是：

{
	"log-usage-message": "请勿使用android.util.Log，建议使用LogUtils工具类"
}

而Android工程B的配置文件是：

{
	"log-usage-message": "请勿使用android.util.Log，建议使用Logger工具类"
}

从Lint的Context对象可获取被检查工程目录从而读取配置文件，关键代码如下：

import com.android.tools.lint.detector.api.Context;

public final class LintConfig {

    private LintConfig(Context context) {
        File projectDir = context.getProject().getDir();
        File configFile = new File(projectDir, "custom-lint-config.json");
        if (configFile.exists() && configFile.isFile()) {
            // 读取配置文件...
        }
    }
}

配置文件的读取，可以在Detector的beforeCheckProject、beforeCheckLibraryProject回调方法中进行。LogUsage中检查到错误时，根据配置文件定义的信息报错。

public class LogUsageDetector extends Detector implements Detector.JavaPsiScanner {
	// ...

	private LintConfig mLintConfig;

    @Override
    public void beforeCheckProject(@NonNull Context context) {
        // 读取配置
        mLintConfig = new LintConfig(context);
    }

    @Override
    public void beforeCheckLibraryProject(@NonNull Context context) {
        // 读取配置
        mLintConfig = new LintConfig(context);
    }

    @Override
    public List<String> getApplicableMethodNames() {
        return Arrays.asList("v", "d", "i", "w", "e", "wtf");
    }

    @Override
    public void visitMethod(JavaContext context, JavaElementVisitor visitor, PsiMethodCallExpression call, PsiMethod method) {
        if (context.getEvaluator().isMemberInClass(method, "android.util.Log")) {
        	// 从配置文件获取Message
        	String msg = mLintConfig.getConfig("log-usage-message");
            context.report(ISSUE, call, context.getLocation(call.getMethodExpression()), msg);
        }
    }
}

模板Lint规则

Lint规则开发过程中，我们发现了一系列相似的需求：封装了基础工具类，希望大家都用起来；某个方法很容易抛出RuntimeException，有必要做处理，但Java语法上RuntimeException并不强制要求处理从而经常遗漏……

这些相似的需求，每次在Lint工程中开发同样会很繁琐。我们尝试实现了几个模板，可以直接在Android工程中通过配置文件配置Lint规则。

如下为一个配置文件示例：

{
  "lint-rules": {
    "deprecated-api": [{
      "method-regex": "android\\.content\\.Intent\\.get(IntExtra|StringExtra|BooleanExtra|LongExtra|LongArrayExtra|StringArrayListExtra|SerializableExtra|ParcelableArrayListExtra).*",
      "message": "避免直接调用Intent.getXx()方法，特殊机型可能发生Crash，建议使用IntentUtils",
      "severity": "error"
    },
    {
      "field": "java.lang.System.out",
      "message": "请勿直接使用System.out，应该使用LogUtils",
      "severity": "error"
    },
    {
      "construction": "java.lang.Thread",
      "message": "避免单独创建Thread执行后台任务，存在性能问题，建议使用AsyncTask",
      "severity": "warning"
    },
    {
      "super-class": "android.widget.BaseAdapter",
      "message": "避免直接使用BaseAdapter，应该使用统一封装的BaseListAdapter",
      "severity": "warning"
    }],
    "handle-exception": [{
      "method": "android.graphics.Color.parseColor",
      "exception": "java.lang.IllegalArgumentException",
      "message": "Color.parseColor需要加try-catch处理IllegalArgumentException异常",
      "severity": "error"
    }]
  }
}

示例配置中定义了两种类型的模板规则：

  • DeprecatedApi：禁止直接调用指定API
  • HandleException：调用指定API时，需要加try-catch处理指定类型的异常

问题API的匹配，包括方法调用(method)、成员变量引用(field)、构造函数(construction)、继承(super-class)等类型；匹配字符串支持glob语法或正则表达式（和lint.xml中ignore的配置语法一致）。

实现方面，主要是遍历Java语法树中特定类型的节点并转换成完整字符串（例如方法调用android.content.Intent.getIntExtra），然后检查是否有模板规则与其匹配。匹配成功后，DeprecatedApi规则直接输出message报错；HandleException规则会检查匹配到的节点是否处理了特定Exception（或Exception的父类），没有处理则报错。

按Git版本检查新增文件

随着Lint新规则的不断开发，我们又遇到了一个问题。Android工程中存在大量历史代码，不符合新增Lint规则的要求，但也没有导致明显问题，这时接入新增Lint规则要求修改所有历史代码，成本较高而且有一定风险。例如新增代码规范，要求使用统一的线程工具类而不允许直接用Handler以避免内存泄露等。

我们尝试了一个折中的方案：只检查指定git commit之后新增的文件。在配置文件中添加配置项，给Lint规则配置git-base属性，其值为commit ID，只检查此次commit之后新增的文件。

实现方面，执行git rev-parse --show-toplevel命令获取git工程根目录的路径；执行git ls-tree --full-tree --full-name --name-only -r <commit-id>命令获取指定commit时已有文件列表（相对git根目录的路径）。在Scanner回调方法中通过Context.getLocation(node).getFile()获取节点所在文件，结合git文件列表判断是否需要检查这个节点。需要注意的是，代码量较大时要考虑Lint检查对电脑的性能消耗。

总结

经过一段时间的实践发现，Lint静态代码检查在解决特定问题时的效果非常好，例如发现一些语言或API层面比较明确的低级错误、帮助进行代码规范的约束。使用Lint前，不少这类问题恰好对开发人员来说又很容易遗漏（例如原生的NewApi检查、自定义的SerializableCheck）；相同问题反复出现；代码规范的执行，特别是有新人参与开发时，需要很高的学习和沟通成本，还经常出现新人提交代码时由于没有遵守代码规范反复被要求修改。而使用Lint后，这些问题都能在第一时间得到解决，节省了大量的人力，提高了代码质量和开发效率，也提高了App的使用体验。

参考资料与扩展阅读

Lint和Gradle相关技术细节还可以阅读个人博客：

作者简介

  • 子健，Android高级工程师，2015年毕业于西安电子科技大学并校招加入美团外卖。前期先后负责过外卖App首页、商家容器、评价等核心业务模块的开发维护，目前重点负责参与外卖打包自动化、代码检查、平台化等技术工作。

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美团外卖App团队诚招Android/iOS高级工程师/技术专家，工作地北京/上海可选，欢迎有兴趣的同学投递简历到wukai05#meituan.com。