岁月真是个养猪场，这几年，人胖了，微信代码也翻了。
记得 14 年转岗来微信时，用自己笔记本编译微信工程才十来分钟。如今用公司配的 17 年款 27-inch iMac 编译要接近半小时；偶然间更新完代码，又莫名其妙需要全新编译。在这么低的编译效率下，开发心情受到严重影响。
于是年初我向上头请示，优化微信编译效率，上头也同意了。
学习交流：
- 即时通讯/推送技术开发交流5群：215477170 [推荐]
- 移动端IM开发入门文章：《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》
（本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-2873-1-1.html）
2、相关文章3、现有方案《微信团队分享：微信移动端的全文检索多音字问题解决方案》
《微信团队分享：iOS版微信的高性能通用key-value组件技术实践》
《微信团队分享：iOS版微信是如何防止特殊字符导致的炸群、APP崩溃的？》
《微信团队原创分享：iOS版微信的内存监控系统技术实践》
《iOS后台唤醒实战：微信收款到账语音提醒技术总结》
《微信团队分享：微信Android版小视频编码填过的那些坑》
《微信手机端的本地数据全文检索优化之路》
《微信团队披露：微信界面卡死超级bug“15。。。。”的来龙去脉》
《微信客户端团队负责人技术访谈：如何着手客户端性能监控和优化》
《微信团队原创分享：Android版微信的臃肿之困与模块化实践之路》
《微信团队原创分享：微信客户端SQLite数据库损坏修复实践》
《微信团队原创分享：Android版微信从300KB到30MB的技术演进》
《微信团队原创分享：Android内存泄漏监控和优化技巧总结》
《全面总结iOS版微信升级iOS9遇到的各种“坑”》
《微信团队原创资源混淆工具：让你的APK立减1M》
《Android版微信安装包“减肥”实战记录》
《iOS版微信安装包“减肥”实战记录》
《移动端IM实践：iOS版微信界面卡顿监测方案》
《移动端IM实践：iOS版微信小视频功能技术方案实录》
《移动端IM实践：iOS版微信的多设备字体适配方案探讨》
《手把手教你读取Android版微信和手Q的聊天记录(仅作技术研究学习)》
《微信团队分享：Kotlin渐被认可，Android版微信的技术尝鲜之旅》
在动手之前，先搜索目前已有方案，大概情况如下。
3.1 优化工程配置1）将 Debug Information Format 改为 DWARF：
Debug 时是不需要生成符号表，可以检查一下子工程（尤其开源库）有没有设置正确。
2）将 Build Active Architecture Only 改为 Yes：
Debug 时是不需要生成全架构，可以检查一下子工程（尤其开源库）有没有设置正确。
3）优化头文件搜索路径：
避免工程 Header Search Paths 设置了路径递归引用：
Xcode 编译源文件时，会根据 Header Search Paths 自动添加 -I 参数，如果递归引用的路径下子目录越多，-I 参数也越多，编译器预处理头文件效电脑率就越低，所以不能简单的设置路径递归引用。同样 Framework Search Paths 也类似处理。
3.2 使用 CocoaPods 管理第三方库这是业界常用的做法，利用 cocoapods 插件 cocoapods-packager 将任意的 pod 打包成 Static Library，省去重复编译的时间；但缺点是不方便调试源码，如果库代码反复修改，需要重新生成二进制并上传到内部服务器，等等。
3.3 CCacheCCache 是一个能够把编译的中间产物缓存起来的工具，不需要过多修改项目配置，也不需要修改开发工具链。Xcode 9 有个很偶然的 bug，在源码没有任何修改的情况下经常触发全新编译，用 CCache 很好的解决这一问题。但随着 Xcode 10 修复全量编译问题，这一方案逐步弃用了。
3.4 distccdistcc 是一个分布式编译工具，它原理是把本地多个编译任务分发到网络中多个机器，其他机器编译完成后，再把产物返回给本机上执行链接，最终得到编译结果。
3.5 硬件解决如把 Derived Data 目录放到由内存创建的虚拟磁盘，或者购买最新款的 iMac Pro...
4、实践过程4.1 优化编译选项1）优化头文件搜索路径：
把一些递归引用路径去了后，整体编译速度快了 20s。
2）关闭 Enable Index-While-Building Functionality：
这选项无意中找到的（Xcode 9 的新特性？），默认打开，作用是 Xcode 编译时会顺带建立代码索引，但影响编译速度。关闭后整体编译速度快 80s（Xcode 会换回以前的方式，在空闲时间建立代码索引）。
4.2 优化 kindakinda 电脑 是今年引入支付跨平台框架（C++），但编译速度奇慢，一个源文件编译都要 30s。另外生成的二进制大小在 App 占比较高，感觉有不少冗余代码，理论上减少冗余代码也能加快编译速度。
经过分析 LinkMap 文件和使用 Xcode Preprocess 某些源文件，发现有以下问题：
1）proto 文件生成的代码较多；
2）某个基类/宏使用了大量模版。
对于问题一：可以设置 proto 文件选项为 optimize_for=CODE_SIZE 来让 protobuf 编译器生成精简版代码。但我是用自己的工具生成（具体原理可看《iOS版微信安装包“减肥”实战记录》），代码更少。
对于问题二：由于模版是编译期间的多态（增加代码膨胀和编译时间），所以可以把模版基类改成虚基类这种运行时的多态；另外推荐使用 hyper_function 取代 std::function，使得基类用通用函数指针，就能存储任意 lambda 回调函数，从而避免基类模板化。
例如：
template<typenameRequest, typenameResponse>
classBaseCgi {
public:
BaseCgi(Request request, std::function<void(Response &)> &callback) {
_request = request;
_callback = callback;
}
voidonRequest(std::vector<uint8_t> &outData) {
_request.toData(outData);
}
voidonResponse(std::vector<uint8_t> &inData) {
Response response;
response.fromData(inData);
callback(response);
}
public:
Request _request;
std::function<void(Response &)> _callback;
};
classCgiA : publicBaseCgi<RequestA, ResponseA> {
public:
CgiA(RequestA &request, std::function<void(ResponseA &)> &callback) :
BaseCgi(request, callback) {}
};
可改成：
class BaseRequest {
public:
virtual void toData(std::vector<uint8_t> &outData) = 0;
};
classBaseResponse {
public:
virtualvoidfromData(std::vector<uint8_t> &outData) = 0;
};
classBaseCgi {
public:
template<typenameRequest, typenameResponse>
BaseCgi(Request &request, hyper_function<void(Response &)> callback) {
_request = newRequest(request);
_response = newResponse;
_callback = callback;
}
voidonRequest(std::vector<uint8_t> &outData) {
_request->toData(outData);
}
voidonResponse(std::vector<uint8_t> &inData) {
_response->fromData(inData);
_callback(*_response);
}
public:
BaseRequest *_request;
BaseResponse *_response;
hyper_function<void(BaseResponse &)> _callback;
};
classRequestA : publicBaseRequest { ... };
classResponseA : publicBaseResponse { ... };
classCgiA : publicBaseCgi {
public:
CgiA(RequestA &request, hyper_function<void(ResponseA &)> &callback) :
BaseCgi(request, callback) {}
};
BaseCgi 由模版基类变成只有构造函数是模板的基类，onRequest 和 onResponse 逻辑代码并不因为基类模版实例化而被“复制黏贴”。
经过上述优化：整体编译速度快了 70s，而 kinda 二进制也减少了 60%，效果特别明显。
4.3 使用 PCH 预编译头文件PCH（Precompile Prefix Header File）文件，也就是预编译头文件，其文件里的内容能被项目中的其他所有源文件访问。通常放一些通用的宏和头文件，方便编写代码，提高效率。
另外 PCH 文件预编译完成后，后面用到 PCH 文件的源文件编译速度也会加快。缺点是 PCH 文件和 PCH 引用到的头文件内容一旦发生变化，引用到 PCH 的所有源文件都要重新编译。所以使用时要谨慎。
在 Xcode 里设置 Prefix Header 和 Precompile Prefix Header 即可使用 PCH 文件并对它进行预编译：
微信使用 PCH 预编译后：编译速度提升非常可观，快了接近 280s。
5、终极优化通过上述优化，微信工程的编译时间由原来的 1,626.4s 下降到 1,182.8s，快了将近 450s，但仍然需要 20 分钟，令人不满意。
如果继续优化，得从编译器下手。正如我们平常做的客户端性能优化，在优化之前，先分析原理，输出每个地方的耗时，针对耗时做相对应的优化。
5.1 编译原理编译器，是把一种语言（通常是高级语言）转换为另一种语言（通常是低级语言）的程序。
大多数编译器由三部分组成：
各部分的作用如下：
前端（Frontend）：负责解析源码，检查错误，生成抽象语法树（AST），并把 AST 转化成类汇编中间代码；
优化器（Optimizer）：对中间代码进行架构无关的优化，提高运行效率，减少代码体积，例如删除 if (0) 无效分支；
后端（Backend）：把中间代码转换成目标平台的机器码。
LLVM 实现了更通用的编译框架，它提供了一系列模块化的编译器组件和工具链。首先它定义了一种 LLVM IR（Intermediate Representation，中间表达码）。Frontend 把原始语言转换成 LLVM IR；LLVM Optimizer 优化 LLVM IR；Backend 把 LLVM IR 转换为目标平台的机器语言。这样一来，不管是新的语言，还是新的平台，只要实现对应的 Frontend 和 Backend，新的编译器就出来了。
在 Xcode，C/C++/ObjC 的编译器是 Clang（前端）+LLVM（后端），简称 Clang。
Clang 的编译过程有这几个阶段：
? clang -ccc-print-phases main.m
0: input, "main.m", objective-c
1: preprocessor, {0}, objective-c-cpp-output
2: compiler, {1}, ir
3: backend, {2}, assembler
4: assembler, {3}, object
5: linker, {4}, image
6: bind-arch, "x86_64", {5}, image
1）预处理：
这阶段的工作主要是头文件导入，宏展开/替换，预编译指令处理，以及注释的去除。
2）编译：
这阶段做的事情比较多，主要有：
a. 词法分析（Lexical Analysis）：将代码转换成一系列 token，如大中小括号 paren'()' square'[]' brace'{}'、标识符 identifier、字符串 string_literal、数字常量 numeric_constant 等等；
b. 语法分析（Semantic Analysis）：将 token 流组成抽象语法树 AST；
c. 静态分析（Static Analysis）：检查代码错误，例如参数类型是否错误，调用对象方法是否有实现；
d. 中间代码生成（Code Generation）：将语法树自顶向下遍历逐步翻译成 LLVM IR。
3）生成汇编代码：
LLVM 将 LLVM IR 生成当前平台的汇编代码，期间 LLVM 根据编译设置的优化级别 Optimization Level 做对应的优化（Optimize），例如 Debug 的 -O0 不需要优化，而 Release 的 -Os 是尽可能优化代码效率并减少体积。
4）生成目标文件：
汇编器（Assembler）将汇编代码转换为机器代码，它会创建一个目标对象文件，以 .o 结尾。
5）链接：
链接器（Linker）把若干个目标文件链接在一起，生成可执行文件。
5.2 分析耗时Clang/LLVM 编译器是开源的，我们可以从官网下载其源码，根据上述编译过程，在每个编译阶段埋点输出耗时，生成定制化的编译器。在自己准备动手的前一周，国外大神 Aras Pranckevi?ius 已经在 LLVM 项目提交了 rL357340 修改：clang 增加 -ftime-trace 选项，编译时生成 Chrome（chrome://tracing） JSON 格式的耗时报告，列出所有阶段的耗时。
效果如下：
说明如下：
1）整体编译（ExecuteCompiler）耗时 8,423.8ms
2）其中前端（Frontend）耗时 5,307.9ms，后端（Backend）耗时 3,009.6ms
3）而前端编译里头文件 SourceA 耗时 xx ms，B 耗时 xx ms，...
4）头文件处理里 Parse ClassA 耗时 xx ms，B 耗时 xx ms，...
5）等等
这就是我想要的耗时报告！
接下来修改工程 CC={YOUR PATH}/clang，让 Xcode 编译时使用自己的编译器；同时编译选项 OTHER_CFLAGS 后面增加 -ftime-trace，每个源文件编译后输出耗时报告。
最终把所有报告汇聚起来，形成整体的编译耗时：
由整体耗时可以看出：
1）编译器前端处理（Frontend）耗时 7,659.2s，占整体 87%；
2）而前端处理下头文件处理（Source）耗时 7,146.2s，占整体 71.9%！
猜测：头文件嵌套严重，每个源文件都要引入几十个甚至几百个头文件，每个头文件源码要做预处理、词法分析、语法分析等等。实际上源文件不需要使用某些头文件里的定义（如 class、function），所以编译时间才那么长。
于是又写了个工具，统计所有头文件被引用次数、总处理时间、头文件分组（指一个耗时顶部的头文件所引用到的所有子头文件的集合）。
列出一份表格（截取 Top10）：
如上表所示：
Header1 处理时间 1187.7s，被引用 2,304 次；
Header2 处理时间 1,124.9s，被引用 3,831 次；
后面 Header3～10 都是被 Header1 引用。
所以可以尝试优化 TopN 头文件里的头文件引用，尽量不包含其他头文件。
5.3 解决耗时通常我们写代码时，如果用到某个类，就直接 include 该类声明所在头文件，但在头文件，我们可以用前置声明解决。
因此优化头文件思路很简单：就是能用前置声明，就用前置声明替代 include。
实际上改动量非常大：我跟组内另外的同事 vakeee 分工优化 Header1 和 Header2，花了整整 5 个工作日，才改完。效果还是有，整体编译时间减少 80s。
但需要优化的头文件还有几十个，我们不可能继续做这种体力活。因此我们可以做这样的工具，通过 AST 找到代码里出现的标识符（包括类型、函数、宏），以及标识符定义所在文件，然后分析是否需要 include 它定义所在文件。
先看看代码如何转换 AST，如以下代码：
// HeaderA.h
struct StructA {
intval;
};
// HeaderB.h
structStructB {
intval;
};
// main.c
#include "HeaderA.h"
#include "HeaderB.h"
inttestAndReturn(structStructA *a, structStructB *b) {
returna->val;
}
控制台输入：
? TestContainer clang -Xclang -ast-dump -fsyntax-only main.c
TranslationUnitDecl 0x7f8f36834208 <<invalid sloc>> <invalid sloc>
|-RecordDecl 0x7faa62831d78 <./HeaderA.h:12:1, line:14:1> line:12:8 struct StructA definition
| `-FieldDecl 0x7faa6383da38 <line:13:2, col:6> col:6 referenced val 'int'
|-RecordDecl 0x7faa6383da80 <./HeaderB.h:12:1, line:14:1> line:12:8 struct StructB definition
| `-FieldDecl 0x7faa6383db38 <line:13:2, col:6> col:6 val 'int'
`-FunctionDecl 0x7faa6383de50 <main.c:35:1, line:37:1> line:35:5 testAndReturn 'int (struct StructA *, struct StructB *)'
|-ParmVarDecl 0x7faa6383dc30 <col:19, col:35> col:35 used a 'struct StructA *'
|-ParmVarDecl 0x7faa6383dd40 <col:38, col:54> col:54 b 'struct StructB *'
`-CompoundStmt 0x7faa6383dfc8 <col:57, line:37:1>
`-ReturnStmt 0x7faa6383dfb8 <line:36:2, col:12>
`-ImplicitCastExpr 0x7faa6383dfa0 <col:9, col:12> 'int'<LValueToRValue>
`-MemberExpr 0x7faa6383df70 <col:9, col:12> 'int'lvalue ->val 0x7faa6383da38
`-ImplicitCastExpr 0x7faa6383df58 <col:9> 'struct StructA *'<LValueToRValue>
`-DeclRefExpr 0x7faa6383df38 <col:9> 'struct StructA *'lvalue ParmVar 0x7faa6383dc30 'a''struct StructA *'
从上可以看出：每一行包括 AST Node 的类型、所在位置（文件名，行号，列号）和结点描述信息。头文件定义的类也包含进 AST 中。AST Node 常见类型有 Decl（如 RecordDecl 结构体定义，FunctionDecl 函数定义）、Stmt（如 CompoundStmt 函数体括号内实现）。
Clang AST 有三个重要的基类：ASTFrontendAction、ASTConsumer 以及 RecursiveASTVisitor。
ClangTool 类读入命令行配置项后初始化 CompilerInstance；CompilerInstance 成员函数 ExcutionAction 会调用 ASTFrontendAction 3 个成员函数 BeginSourceFile（准备遍历 AST）、Execute（解析 AST）、EndSourceFileAction（结束遍历）。
ASTFrontendAction 有个重要的纯虚函数 CreateASTConsumer（会被自己 BeginSourceFile 调用），用于返回读取 AST 的 ASTConsumer 对象。
代码如下：
class MyFrontendAction : public clang::ASTFrontendAction {
public:
virtualstd::unique_ptr<clang::ASTConsumer> CreateASTConsumer(clang::CompilerInstance &CI, llvm::StringRef file) override {
TheRewriter.setSourceMgr(CI.getASTContext().getSourceManager(), CI.getASTContext().getLangOpts());
returnllvm::make_unique<MyASTConsumer>(&CI);
}
};
intmain(intargc, constchar**argv) {
clang::tooling::CommonOptionsParser op(argc, argv, OptsCategory);
clang::tooling::ClangTool Tool(op.getCompilations(), op.getSourcePathList());
intresult = Tool.run(clang::tooling::newFrontendActionFactory<MyFrontendAction>().get());
returnresult;
}
ASTConsumer 有若干个可以 override 的方法，用来接收 AST 解析过程中的回调，其中之一是工具用到的 HandleTranslationUnit 方法。当编译单元 TranslationUnit 的 AST 完整解析后，HandleTranslationUnit 会被回调。我们在 HandleTranslationUnit 使用 RecursiveASTVisitor 对象以深度优先的方式遍历 AST 所有结点。
代码如下：
class MyASTVisitor
: public clang::RecursiveASTVisitor<MyASTVisitor> {
public:
explicitMyASTVisitor(clang::ASTContext *Ctx) {}
boolVisitFunctionDecl(clang::FunctionDecl* decl) {
// FunctionDecl 下的所有参数声明允许前置声明取代 include
// 如上面 Demo 代码里 StructA、StructB
returntrue;
}
boolVisitMemberExpr(clang::MemberExpr* expr) {
// 被引用的成员所在的类，需要 include 它定义所在文件
// 如 StructA
returntrue;
}
boolVisitXXX(XXX) {
returntrue;
}
// 同一个类型，可能出现若干次判定结果
// 如果其中一个判断的结果需要 include，则 include
// 否则使用前置声明代替 include
// 例如 StructA 只能 include，StructB 可以前置声明
};
class MyASTConsumer : public clang::ASTConsumer {
private:
MyASTVisitor Visitor;
public:
explicitMyASTConsumer(clang::CompilerInstance *aCI)
: Visitor(&(aCI->getASTContext())) {}
void HandleTranslationUnit(clang::ASTContext &context) override {
clang::TranslationUnitDecl *decl = context.getTranslationUnitDecl();
Visitor.TraverseTranslationUnitDecl(decl);
}
};
工具框架大致如上所示。
不过早在 2011 年 Google 内部做了个基于 Clang libTooling 的工具 include-what-you-use，用来整理 C/C++ 头文件。
这个工具的使用效果如下：
? include-what-you-use main.c
HeaderA.h has correct #includes/fwd-decls)
HeaderB.h has correct #includes/fwd-decls)
main.c should add these lines:
struct StructB;
main.c should remove these lines:
- #include "HeaderB.h" // lines 2-2
The full include-list formain.c:
#include "HeaderA.h" // for StructA
struct StructB;
我们在 IWYU 基础上，增加了 ObjC 语言的支持，并增强它的逻辑，让结果更好看（通常 IWYU 处理完后，会引入很多头文件和前置声明，我们做剪枝处理，进一步去掉多余的头文件和前置声明，篇幅限制就不多做解释了）。
微信源码通过工具优化头文件引入后，整体编译时间降到了 710s。另外头文件依赖的减少，也能降低因修改头文件引起大规模源码重编的可能性。
我们再用编译耗时分析工具分析当前瓶颈：
WCDB 头文件处理时间太长了，业务代码（如 Model 类）没有很好的隔离 WCDB 代码，把 WINQ 暴露出去，外面被动 include WCDB 头文件。解决方法有很多，例如 WCDB 相关放 category 头文件（XXModel+WCDB.h）里引入，或者跟其他库一样，把 放 PCH。
最终编译时间优化到 540s 以下，是原来的三分之一，编译效率得到巨大的提升。
6、优化总结总结微信的编译优化方案：
即：
7、未来展望A）优化头文件搜索路径；
B）关闭 Enable Index-While-Building Functionality；
C）优化 PB/模版，减少冗余代码；
D）使用 PCH 预编译；
E）使用工具优化头文件引入；尽量避免头文件里包含 C++ 标准库。
期待公司的蓝盾分布式编译 for ObjC；另外可以把业务代码模块化，项目文件按模块加载，目前 kinda/小程序/mars 在很好的实践中。
8、参考文献附录：QQ、微信团队原创技术文章汇总[1] 如何将 iOS 项目的编译速度提高5倍
[2] 深入剖析 iOS 编译 Clang / LLVM
[3] Clang之语法抽象语法树AST
[4] time-trace: timeline / flame chart profiler for Clang
[5] Introduction to the Clang AST
《微信朋友圈千亿访问量背后的技术挑战和实践总结》
《腾讯技术分享：腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(图片压缩篇)》
《腾讯技术分享：腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(音视频技术篇)》
《微信团队分享：微信移动端的全文检索多音字问题解决方案》
《腾讯技术分享：Android版手机QQ的缓存监控与优化实践》
《微信团队分享：iOS版微信的高性能通用key-value组件技术实践》
《微信团队分享：iOS版微信是如何防止特殊字符导致的炸群、APP崩溃的？》
《腾讯技术分享：Android手Q的线程死锁监控系统技术实践》
《微信团队原创分享：iOS版微信的内存监控系统技术实践》
《让互联网更快：新一代QUIC协议在腾讯的技术实践分享》
《iOS后台唤醒实战：微信收款到账语音提醒技术总结》
《腾讯技术分享：社交网络图片的带宽压缩技术演进之路》
《微信团队分享：视频图像的超分辨率技术原理和应用场景》
《微信团队分享：微信每日亿次实时音视频聊天背后的技术解密》
《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（上篇）》
《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（下篇）》
《腾讯团队分享：手机QQ中的人脸识别酷炫动画效果实现详解》
《腾讯团队分享 ：一次手Q聊天界面中图片显示bug的追踪过程分享》
《微信团队分享：微信Android版小视频编码填过的那些坑》
《微信手机端的本地数据全文检索优化之路》
《企业微信客户端中组织架构数据的同步更新方案优化实战》
《微信团队披露：微信界面卡死超级bug“15。。。。”的来龙去脉》
《QQ 18年：解密8亿月活的QQ后台服务接口隔离技术》
《月活8.89亿的超级IM微信是如何进行Android端兼容测试的》
《以手机QQ为例探讨移动端IM中的“轻应用”》
《一篇文章get微信开源移动端数据库组件WCDB的一切！》
《微信客户端团队负责人技术访谈：如何着手客户端性能监控和优化》
《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》
《微信团队原创分享：Android版微信的臃肿之困与模块化实践之路》
《微信后台团队：微信后台异步消息队列的优化升级实践分享》
《微信团队原创分享：微信客户端SQLite数据库损坏修复实践》
《腾讯原创分享(一)：如何大幅提升移动网络下手机QQ的图片传输速度和成功率》
《腾讯原创分享(二)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（下篇）》
《腾讯原创分享(三)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（上篇）》
《微信Mars：微信内部正在使用的网络层封装库，即将开源》
《如约而至：微信自用的移动端IM网络层跨平台组件库Mars已正式开源》
《开源libco库：单机千万连接、支撑微信8亿用户的后台框架基石 [源码下载]》
《微信新一代通信安全解决方案：基于TLS1.3的MMTLS详解》
《微信团队原创分享：Android版微信后台保活实战分享(进程保活篇)》
《微信团队原创分享：Android版微信后台保活实战分享(网络保活篇)》
《Android版微信从300KB到30MB的技术演进(PPT讲稿) [附件下载]》
《微信团队原创分享：Android版微信从300KB到30MB的技术演进》
《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简(演讲全文)》
《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简(PPT讲稿) [附件下载]》
《如何解读《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简》》
《微信海量用户背后的后台系统存储架构(视频+PPT) [附件下载]》
《微信异步化改造实践：8亿月活、单机千万连接背后的后台解决方案》
《微信朋友圈海量技术之道PPT [附件下载]》
《微信对网络影响的技术试验及分析（论文全文）》
《一份微信后台技术架构的总结性笔记》
《架构之道：3个程序员成就微信朋友圈日均10亿发布量[有视频]》
《快速裂变：见证微信强大后台架构从0到1的演进历程（一）》
《快速裂变：见证微信强大后台架构从0到1的演进历程（二）》
《微信团队原创分享：Android内存泄漏监控和优化技巧总结》
《全面总结iOS版微信升级iOS9遇到的各种“坑”》
《微信团队原创资源混淆工具：让你的APK立减1M》
《微信团队原创Android资源混淆工具：AndResGuard [有源码]》
《Android版微信安装包“减肥”实战记录》
《iOS版微信安装包“减肥”实战记录》
《移动端IM实践：iOS版微信界面卡顿监测方案》
《微信“红包照片”背后的技术难题》
《移动端IM实践：iOS版微信小视频功能技术方案实录》
《移动端IM实践：Android版微信如何大幅提升交互性能（一）》
《移动端IM实践：Android版微信如何大幅提升交互性能（二）》
《移动端IM实践：实现Android版微信的智能心跳机制》
《移动端IM实践：WhatsApp、Line、微信的心跳策略分析》
《移动端IM实践：谷歌消息推送服务(GCM)研究（来自微信）》
《移动端IM实践：iOS版微信的多设备字体适配方案探讨》
《信鸽团队原创：一起走过 iOS10 上消息推送(APNS)的坑》
《腾讯信鸽技术分享：百亿级实时消息推送的实战经验》
《IPv6技术详解：基本概念、应用现状、技术实践（上篇）》
《IPv6技术详解：基本概念、应用现状、技术实践（下篇）》
《腾讯TEG团队原创：基于MySQL的分布式数据库TDSQL十年锻造经验分享》
《微信多媒体团队访谈：音视频开发的学习、微信的音视频技术和挑战等》
《了解iOS消息推送一文就够：史上最全iOS Push技术详解》
《腾讯技术分享：微信小程序音视频技术背后的故事》
《腾讯资深架构师干货总结：一文读懂大型分布式系统设计的方方面面》
《微信多媒体团队梁俊斌访谈：聊一聊我所了解的音视频技术》
《腾讯音视频实验室：使用AI黑科技实现超低码率的高清实时视频聊天》
《腾讯技术分享：微信小程序音视频与WebRTC互通的技术思路和实践》
《手把手教你读取Android版微信和手Q的聊天记录(仅作技术研究学习)》
《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）》
《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（容灾方案篇）》
《腾讯技术分享：GIF动图技术详解及手机QQ动态表情压缩技术实践》
《微信团队分享：Kotlin渐被认可，Android版微信的技术尝鲜之旅》
《社交软件红包技术解密(一)：全面解密QQ红包技术方案——架构、技术实现等》
《社交软件红包技术解密(二)：解密微信摇一摇红包从0到1的技术演进》
《社交软件红包技术解密(三)：微信摇一摇红包雨背后的技术细节》
《社交软件红包技术解密(四)：微信红包系统是如何应对高并发的》
《社交软件红包技术解密(五)：微信红包系统是如何实现高可用性的》
《社交软件红包技术解密(六)：微信红包系统的存储层架构演进实践》
《社交软件红包技术解密(九)：谈谈手Q红包的功能逻辑、容灾、运维、架构等》
《QQ设计团队分享：新版 QQ 8.0 语音消息改版背后的功能设计思路》
《微信团队分享：极致优化，iOS版微信编译速度3倍提升的实践总结》
>> 更多同类文章 ……
（本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-2873-1-1.html）
电脑
