最近公司一个项目使用了模块化设计，本人参与其中的一个小模块开发，但是整体的设计并不是我架构设计的，开发半年有余，在此记录下来我的想法。
[TOC]
为什么需要模块化？
当一个App用户量增多，业务量增长以后，就会有很多开发工程师参与同一个项目，人员增加了，原先小团队的开发方式已经不合适了。
原先的一份代码，现在需要多个人来维护，每个人的代码质量也不相同，在进行代码Review的时候，也是比较困难的，同时也容易会产生代码冲突的问题。
同时随着业务的增多，代码变的越来越复杂，每个模块之间的代码耦合变得越来越严重，解耦问题急需解决，同时编译时间也会越来越长。
人员增多，每个业务的组件各自实现一套，导致同一个App的UI风格不一样，技术实现也不一样，团队技术无法得到沉淀。
在刚刚开始的时候，项目架构使用的是MVP模式，这也是最近几年很流行的一个架构方式，下面是项目的原始设计。
随着业务的增多，我们添加了Domain的概念，Domain从Data中获取数据，Data可能会是Net，File，Cache各种IO等，然后项目架构变成了这样。
再然后随着人员增多，各种基础组件也变的越来越多，业务也很复杂，业务与业务之间还有很强的耦合，就变成了这样的。
使用模块化技术以后，架构变成了这样。
这里简单介绍下Android项目实现模块化需要使用的技术以及技术难点。
在开始开始进行模块化之前，需要把各个业务单独抽取成Android Library Module,这个是Android Studio自带一个功能，可以把依赖较少的，作为基本组件的抽取成一个单独模块。
如图所示，我把各个模块单独分为一个独立的项目。
在主项目中使用gradle添加代码依赖。
// common
compile project(':ModuleBase')
compile project(':ModuleComponent')
compile project(':ModuleService')
// biz
compile project(':ModuleUser')
compile project(':ModuleOrder')
compile project(':ModuleShopping')在把代码抽取到各个单独的Library Module中，会遇到各种问题。最常见的就是R文件问题，Android开发中，各个资源文件都是放在res目录中，在编译过程中，会生成R.java文件。R文件中包含有各个资源文件对应的id，这个id是静态常量，但是在Library Module中，这个id不是静态常量，那么在开发时候就要避开这样的问题。
举个常见的例子，同一个方法处理多个view的点击事件，有时候会使用switch(view.getId())这样的方式，然后用case R.id.btnLogin这样进行判断，这时候就会出现问题，因为id不是经常常量，那么这种方式就用不了。
同样开发时候，用的最多的一个第三方库就是ButterKnife，ButterKnife也是不可以用的，在使用ButterKnife的时候，需要用到注解配置一个id来找到对应view，或者绑定对应的各种事件处理，但是注解中的各个字段的赋值也是需要静态常量，那么就不能够使用ButterKnife了。
解决方案有下面几种：
1.重新一个Gradle插件，生成一个R2.java文件，这个文件中各个id都是静态常量，这样就可以正常使用了。
2.使用Android系统提供的最原始的方式，直接用findViewById以及setOnClickListener方式。
3.设置项目支持Databinding，然后使用Binding中的对象，但是会增加不少方法数，同时Databinding也会有编译问题和学习成本，但是这些也是小问题，个人觉的问题不大。
上面是主流的解决方法，个人推荐的使用优先级为 3 > 2 > 1。
当把个模块分开以后，每个人就可以单独分组对应的模块就行了，不过会有资源冲突问题，个人建议是对各个模块的资源名字添加前缀，比如user模块中的登录界面布局为activity_login.xml，那么可以写成这样us_activity_login.xml。这样就可以避免资源冲突问题。同时Gradle也提供的一个字段resourcePrefix，确保各个资源名字正确，具体用法可以参考官方文档。
当完成了Library module后，代码基本上已经很清晰了，跟我们上面的最终架构已经很相似了，有了最基本的骨架，但是还是没有完成，因为还是多个人操作同一个git仓库，各个开发小伙伴还是需要对同一个仓库进行各种fork和pr。
随着对代码的分割，但是主项目app的依赖变多了，如果修改了lib中的代码，那么编译时间是很恐怖的，大概统计了一下，原先在同一个模块的时候，编译时间大概需要2-3min，但是分开以后大概需要5-6min，这个是绝对无法忍受的。
上面的第一问题，可以这样解决，把各个子module分别使用单独的一个git仓库，这样每个人也只需要关注自己需要的git仓库即可，主仓库使用git submodule的方式，分别依赖各个子模块。
但是这样还是无法解决编译时间过长的问题，我们把各个模块也单独打包，每次子模块开发完成以后，发布到maven仓库中，然后在主项目中使用版本进行依赖。
举个例子，比如进行某一版本迭代，这个版本叫1.0.0，那么各个模块的版本也叫同样的版本，当版本完成测试发布后，对各个模块打对应版本的tag，然后就很清楚的了解各模块的代码分布。
gradle依赖如下。
// common
compile 'cn.mycommons:base:1.0.0'
compile 'cn.mycommons:component:1.0.0'
compile 'cn.mycommons:service:1.0.0'
// biz
compile 'cn.mycommons:user:1.0.0'
compile 'cn.mycommons:order:1.0.0'
compile 'cn.mycommons:shopping:1.0.0'可能有人会问，既然各个模块已经分开开发，那么如果进行开发联调，别急，这个问题暂时保留，后面会对这个问题后面再表。
当一个大项目拆成若干小项目时候，调用的姿势发生了少许改变。我这边总结了App各个模块之间的数据通信几种方式。
- 页面跳转，比如在订单页面下单时候，需要判断用户是否登录，如果没有则需要跳到登录界面。
- 主动获取数据，比如在下单时候，用户已经登录，下单需要传递用户的基本信息。
- 被动获得数据，比如在切换用户的时候，有时候需要更新数据，如订单页面，需要把原先用户的购物车数据给清空。
再来看下App的架构。
第一个问题，原先的方式，直接指定某个页面的ActivityClass，然后通过intent跳转即可，但是在新的架构中，由于shopping模块不直接依赖user，那么则不能使用原始的进行跳转，我们解决方式使用Router路由跳转。
第二个问题，原先的方式有个专门的业务单利，比如UserManager，直接可以调用即可，同样由于依赖发生了改变，不能够进行调用。解决方案是所有的需要的操作，定义成接口放在Service中。
第三个问题，原先的方式，可以针对事件变化提供回调接口，当我需要监听某个事件时候，设置回调即可。
如上分析，原先方式代码如下。
Intent intent = new Intent(this, UserActivity.class);
startActivity(intent);但是使用Router后，调用方式改变了。
RouterHelper.dispatch(getContext(), "app://user");具体的原理是什么，很简单的，做一个简单的映射匹配即可，把"app://user"与UserActivity.class配对，具体的就是定义一个Map，key是对应的Router字符，value是Activity的class。在跳转时候从map中获取对应的ActivityClass，然后在使用原始的方式。
可能有人的会问，要向另外一个页面传递参数怎么办，没事我们可以在router后面直接添加参数，如果是一个复杂的对象那么可以把对象序列化成json字符串，然后再从对应的页面通过反序列化的方式，得到对应的对象。
例如：
RouterHelper.dispatch(getContext(), "app://user?id=123&obj={"name":"admin"}");注： 上面的router中json字符串是需要url编码的，不然会有问题的，这里只是做个示例。
除了使用Router进行跳转外，我想了一下，可以参考Retrofit方式，直接定义跳转Java接口，如果需要传递额外参数，则以函数参数的方式定义。
这个Java接口是没有实现类的，可以使用动态代理方式，然后接下来的方式，和使用Router的方式一样。
那么这总两种方式有什么优缺点呢。
Router方式:
- 有点：不需要高难度的技术点，使用方便，直接使用字符串定义跳转，可以好的往后兼容
- 缺点：因为使用的是字符串配置，如果字符输入字符，则很难发现bug，同时也很难知道某个参数对应的含义
仿Retrofit方式:
- 因为是Java接口定义，所以可以很简单找到对应的跳转方法，参数定义也很明确，可以直接写在接口定义处，方便查阅。
- 同样因为是Java接口定义，那么如果需要扩展参数，只能重新定义新方法，这样会出现多个方法重载，如果在原先接口上修改，对应的原先调用方也要做响应的修改，比较麻烦。
上面是两种实现方式，如果有相应同学要实现模块化，可以根据实际情况做出选择。
如上分析，如果需要从某个业务中获取数据，我们分别需要定义接口以及实现类，然在获取的时候在通过反射来实例化对象。
下面是简单的代码示例
接口定义
public interface IUserService {
String getUserName();
}实现类
class UserServiceImpl implements IUserService {
@Override
public String getUserName() {
return "UserServiceImpl.getUserName";
}
}反射生成对象
public class InjectHelper {
@NonNull
public static AppContext getAppContext() {
return AppContext.getAppContext();
}
@NonNull
public static IModuleConfig getIModuleConfig() {
return getAppContext().getModuleConfig();
}
@Nullable
public static <T> T getInstance(Class<T> tClass) {
IModuleConfig config = getIModuleConfig();
Class<? extends T> implementClass = config.getServiceImplementClass(tClass);
if (implementClass != null) {
try {
return implementClass.newInstance();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
return null;
}
}
实际调用
IUserService userService = InjectHelper.getInstance(IUserService.class);
if (userService != null) {
Toast.makeText(getContext(), userService.getUserName(), Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
本示例中每次调用都是用反射生成新的对象，实际应用中可能与IoC工具结合使用，比如Dagger2.
针对上面的第三个问题，原先设计的使用方式也是可以的，只需要把回调接口定义到对应的service接口中，然后调用方就可以使用。
但是我建议可以使用另外一个方式——EventBus，EventBus也是利用观察者模式，对事件进行监听，是设置回调更优雅方式的实现。
优点：不需要定义很多个回调接口，只需要定义事件Class，然后通过Claas的唯一性来进行事件匹配。
缺点：需要定义很多额外的类来表示事件，同时也需要关注EventBus的生命周期，在不需要使用事件时候，需要注销事件绑定，不然容易发生内存泄漏。
上面的介绍的各个模块之间通信，都运涉及到映射匹配问题，在此我总结了一下，主要涉及到一下三种方式。
Map register是这样的，全局定义一个Map，各个模块在初始化的时候，分别在初始化的时候注册映射关系。
下面是简单的代码示例，比如我们定义一个模块生命周期，用于初始化各个模块。
public interface IModuleLifeCycle {
void onCreate(IModuleConfig config);
void onTerminate();
}User模块初始化
public class UserModuleLifeCycle extends SimpleModuleLifeCycle {
public UserModuleLifeCycle(@NonNull Application application) {
super(application);
}
@Override
public void onCreate(@NonNull IModuleConfig config) {
config.registerService(IUserService.class, UserServiceImpl.class);
config.registerRouter("app://user", UserActivity.class);
}
}在Application中完成初始化
public class AppContext extends Application {
private ModuleLifeCycleManager lifeCycleManager;
@Override
public void onCreate() {
super.onCreate();
lifeCycleManager = new ModuleLifeCycleManager(this);
lifeCycleManager.onCreate();
}
@Override
public void onTerminate() {
super.onTerminate();
lifeCycleManager.onTerminate();
}
@NonNull
public IModuleConfig getModuleConfig() {
return lifeCycleManager.getModuleConfig();
}
}
public class ModuleLifeCycleManager {
@NonNull
private ModuleConfig moduleConfig;
@NonNull
private final List<IModuleLifeCycle> moduleLifeCycleList;
ModuleLifeCycleManager(@NonNull Application application) {
moduleConfig = new ModuleConfig();
moduleLifeCycleList = new ArrayList<>();
moduleLifeCycleList.add(new UserModuleLifeCycle(application));
moduleLifeCycleList.add(new OrderModuleLifeCycle(application));
moduleLifeCycleList.add(new ShoppingModuleLifeCycle(application));
}
void onCreate() {
for (IModuleLifeCycle lifeCycle : moduleLifeCycleList) {
lifeCycle.onCreate(moduleConfig);
}
}
void onTerminate() {
for (IModuleLifeCycle lifeCycle : moduleLifeCycleList) {
lifeCycle.onTerminate();
}
}
@NonNull
IModuleConfig getModuleConfig() {
return moduleConfig;
}
}使用注解的方式配置映射信息，然后生成一个类似Database一样的文件，然后Database文件中包含一个Map字段，Map中记录各个映射信息。
首先需要定义个Annotation。
如：
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.CLASS)
public @interface Implements {
Class parent();
}需要实现一个 Annotation Process Tool，来解析自己定义的Annotation。
代码略，此代码有点复杂，暂时不贴了。
编译产生的文件，大概如下所示。
public class Implement_$$_Database {
@NonNull
private final Map<Class<?>, Class<?>> serviceConfig;
public Implement_$$_Database() {
serviceConfig = new HashMap<>();
serviceConfig.put(IUserService.class, UserServiceImpl.class);
}
public <T> Class<? extends T> getServiceImplementClass(Class<T> serviceClass) {
return (Class<? extends T>) serviceConfig.get(serviceClass);
}
}然后利用反射找到Implement_$$_Database这个类，然后从方法中找到配对。
public class InjectHelper {
@Nullable
public static <T> T getInstanceByDatabase(Class<T> tClass) {
Implement_$$_Database database = new Implement_$$_Database();
Class<? extends T> implementClass = database.getServiceImplementClass(tClass);
if (implementClass != null) {
try {
return implementClass.newInstance();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
return null;
}
}
然后在需要配置的地方添加注解即可。
@Implements(parent = IUserService.class)
class UserServiceImpl implements IUserService {
@Override
public String getUserName() {
return "UserServiceImpl.getUserName";
}
}调用姿势。
binding.button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
IUserService userService = InjectHelper.getInstanceByDatabase(IUserService.class);
if (userService != null) {
Toast.makeText(getContext(), userService.getUserName(), Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
}
});注意点：
有时候，在生成最终的配置文件的时候，文件的名字是固定的，比如上面的Implement_$$_Database,最终的路径是这样的cn.mycommons.implements.database.Implement_$$_Database.java，然后通过编译到apk中或则是aar中。
但是有个问题，如果各个子模块都使用了这样的插件，那么每个子模块的就会有这个Implement_$$_Database.class，那么就会编译出错。
因为aar中包含的时候class文件，不是java文件，不能在使用APT做处理了。下面有2中解决方案。
-
子工程的插件生成的文件包含一定的规则，比如包含模块名字，如
User_Implement_$$_Database.java，同时修改编译过程，把java文件也打包到aar中，主工程的插件在编译时候，提取aar中的文件，然后合并子工程的所有的代码，这个思路是可行的，不过技术实现起来比较麻烦。 -
同一的方式类似，也是生成有一定规则的的文件，或者在特地package下生成class，这些class再通过接下来的所讲的Gradle Transform方式，生成一个新的Database.class文件。
这是Android Gradle编译提供的一个接口，可以供开发自定义一些功能，而我们就可以根据这个功能生成映射匹配，这种方式和APT类似，APT是运行在代码编译时期，而且Transform是直接扫描class，然后再生成新的class，class中包含Map映射信息。修改class文件，使用的是javassist一个第三方库。
下面简单讲述代码实现，后面有机会单独写一篇文章讲解。
首先定义一个注解，这个注解用于标注一个实现类的接口。
package cn.mycommons.modulebase.annotations;
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.CLASS)
public @interface Implements {
Class parent();
}一个测试用的接口以及实现类。
public interface ITest {
}
@Implements(parent = ITest.class)
public class TestImpl implements ITest {
}定义一个静态方法，用于获取某个接口的实现类。
package cn.mycommons.modulebase.annotations;
public class ImplementsManager {
private static final Map<Class, Class> CONFIG = new HashMap<>();
public static Class getImplementsClass(Class parent) {
return CONFIG.get(parent);
}
}如果不使用任何黑科技，直接使用Java技术，那么在定义时候需要主动的往CONFIG这个map中添加配置，但是这里我们利用transform，直接动态的添加。
定义一个ImplementsPlugin gradle插件。
public class ImplementsPlugin implements Plugin<Project> {
@Override
public void apply(Project project) {
AppExtension app = project.getExtensions().getByType(AppExtension.class);
app.registerTransform(new ImplementsTransform(project));
}
}自定义的Transform实现。
public class ImplementsTransform extends Transform {
static final String IMPLEMENTS_MANAGER = "cn/mycommons/modulebase/annotations/ImplementsManager.class"
static final String IMPLEMENTS_MANAGER_NAME = "cn.mycommons.modulebase.annotations.ImplementsManager"
Project project
ImplementsTransform(Project project) {
this.project = project
}
void log(String msg, Object... args) {
String text = String.format(msg, args)
project.getLogger().error("[ImplementsPlugin]:${text}")
}
@Override
public String getName() {
return "ImplementsTransform"
}
@Override
public Set<QualifiedContent.ContentType> getInputTypes() {
return ImmutableSet.of(QualifiedContent.DefaultContentType.CLASSES)
}
@Override
public Set<? super QualifiedContent.Scope> getScopes() {
return ImmutableSet.of(
QualifiedContent.Scope.PROJECT,
QualifiedContent.Scope.PROJECT_LOCAL_DEPS,
QualifiedContent.Scope.SUB_PROJECTS,
QualifiedContent.Scope.SUB_PROJECTS_LOCAL_DEPS,
QualifiedContent.Scope.EXTERNAL_LIBRARIES
)
}
@Override
boolean isIncremental() {
return false
}
@Override
void transform(TransformInvocation transformInvocation)
throws TransformException, InterruptedException, IOException {
super.transform(transformInvocation)
long time1 = System.currentTimeMillis();
log(this.toString() + ".....transform")
TransformOutputProvider outputProvider = transformInvocation.outputProvider
outputProvider.deleteAll()
def classPool = new ClassPool()
classPool.appendSystemPath()
// 记录所有的符合扫描条件的记录
List<Entry> implementsList = []
// ImplementsManager 注解所在的jar文件
JarInput implementsManagerJar = null
// 扫描所有的文件
transformInvocation.inputs.each {
it.directoryInputs.each {
classPool.appendClassPath(it.file.absolutePath)
def dst = outputProvider.getContentLocation(it.name, it.contentTypes, it.scopes, Format.DIRECTORY)
FileUtils.copyDirectory(it.file, dst)
project.fileTree(dst).each {
String clazzPath = it.absolutePath.replace(dst.absolutePath, "")
clazzPath = clazzPath.replace("/", ".").substring(1)
if (clazzPath.endsWith(".class")) {
clazzPath = clazzPath.substring(0, clazzPath.size() - 6)
CtClass clazz = classPool.get(clazzPath)
// 如果class中的类包含注解则先收集起来
Implements annotation = clazz.getAnnotation(Implements.class)
if (annotation != null) {
implementsList.add(new Entry(annotation, clazz))
}
}
}
}
it.jarInputs.each {
classPool.appendClassPath(it.file.absolutePath)
if (implementsManagerJar == null && isImplementsManager(it.file)) {
implementsManagerJar = it
} else {
def dst = outputProvider.getContentLocation(it.name, it.contentTypes, it.scopes, Format.JAR)
FileUtils.copyFile(it.file, dst)
def jarFile = new JarFile(it.file)
def entries = jarFile.entries()
// 如果jar中的class中的类包含注解则先收集起来
while (entries.hasMoreElements()) {
def jarEntry = entries.nextElement()
String clazzPath = jarEntry.getName()
clazzPath = clazzPath.replace("/", ".")
if (clazzPath.endsWith(".class")) {
clazzPath = clazzPath.substring(0, clazzPath.size() - 6)
def clazz = classPool.get(clazzPath)
Implements annotation = clazz.getAnnotation(Implements.class)
if (annotation != null) {
implementsList.add(new Entry(annotation, clazz))
}
}
}
}
}
}
log("implementsManagerJar = " + implementsManagerJar)
Map<String, String> config = new LinkedHashMap<>()
implementsList.each {
def str = it.anImplements.toString();
log("anImplements =" + it.anImplements)
def parent = str.substring(str.indexOf("(") + 1, str.indexOf(")")).replace("parent=", "").replace(".class", "")
log("parent =" + parent)
log("sub =" + it.ctClass.name)
// 收集所有的接口以及实现类的路径
config.put(parent, it.ctClass.name)
}
log("config = " + config)
long time2 = System.currentTimeMillis();
if (implementsManagerJar != null) {
def implementsManagerCtClass = classPool.get(IMPLEMENTS_MANAGER_NAME)
log("implementsManagerCtClass = " + implementsManagerCtClass)
// 修改class，在class中插入静态代码块，做初始化
def body = "{\n"
body += "CONFIG = new java.util.HashMap();\n"
for (Map.Entry<String, String> entry : config.entrySet()) {
body += "CONFIG.put(${entry.key}.class, ${entry.value}.class);\n"
}
body += "}\n"
log("body = " + body)
implementsManagerCtClass.makeClassInitializer().body = body
def jar = implementsManagerJar
def dst = outputProvider.getContentLocation(jar.name, jar.contentTypes, jar.scopes, Format.JAR)
println dst.absolutePath
// 修改完成后，完成后再写入到jar文件中
rewriteJar(implementsManagerJar.file, dst, IMPLEMENTS_MANAGER, implementsManagerCtClass.toBytecode())
}
log("time = " + (time2 - time1) / 1000)
}
static boolean isImplementsManager(File file) {
return new JarFile(file).getEntry(IMPLEMENTS_MANAGER) != null
}
static void rewriteJar(File src, File dst, String name, byte[] bytes) {
dst.getParentFile().mkdirs()
def jarOutput = new JarOutputStream(new FileOutputStream(dst))
def rcJarFile = new JarFile(src)
jarOutput.putNextEntry(new JarEntry(name))
jarOutput.write(bytes)
def buffer = new byte[1024]
int bytesRead
def entries = rcJarFile.entries()
while (entries.hasMoreElements()) {
def entry = entries.nextElement()
if (entry.name == name) continue
jarOutput.putNextEntry(entry)
def jarInput = rcJarFile.getInputStream(entry)
while ((bytesRead = jarInput.read(buffer)) != -1) {
jarOutput.write(buffer, 0, bytesRead)
}
jarInput.close()
}
jarOutput.close()
}
}具体代码可以参考这里
优点:
- Map:简单明了，很容易入手，不会对编译时间产生任何影响，不会随着Gradle版本的升级而受影响，代码混淆时候不会有影响，无需配置混淆文件。
- APT：使用简单，使用注解配置，代码优雅，原理是用代码生成的方式生成新的文件。
- Transform：使用简单，使用注解配置，代码优雅，原理是用代码生成的方式生成新的文件，不过生成的文件的时期和APT不同，会编译时间产生少许影响。
缺点:
- Map：在需要新添加映射的时候，需要手动添加，不然不会生效，代码不优雅。
- APT：在编译时期生成文件，会编译时间产生少许影响，同时在不同的Gradle的版本中可能会产生错误或者兼容问题。需要配置混淆设置，不然会丢失文件。技术实现复杂，较难维护。
- Transform：在编译时期生成文件，会编译时间产生少许影响，同时在不同的Gradle的版本中可能会产生错误或者兼容问题。需要配置混淆设置，不然会丢失文件。技术实现复杂，较难维护。
从技术复杂性以及维护性来看，Map > APT = Transform
从使用复杂性以及代码优雅性来看，Transform > APT > Map
上面介绍了很多关于模块化的概念以及技术难题，当模块化完成以后，再进行完成开发时候还是会遇到不少问题。不如原先代码在一起的时候很方便的进行代码调试。但是进行模块化以后，直接使用的是aar依赖，不能直接修改代码，可以使用下面技巧，可以直接进行代码调试。
在根目录下面创建一个module目录以及module.gradle文件，这个目录和文件是git ignore的，然后把对应的模块代码clone到里面，根目录的setting.gradlew apply module.gradle文件，如下所示，如果需要源码调试，则在module中添加对应的模块。然后在app的依赖中去掉aar依赖，同时添加项目依赖即可。当不需要源码调试好，再修改为到原先代码即可。
try {
apply from: "./module.gradle"
} catch (e) {
}module.gradle
include ':ModuleShopping'比如调试shopping模块
// common
compile 'cn.mycommons:base:1.0.0'
compile 'cn.mycommons:component:1.0.0'
compile 'cn.mycommons:service:1.0.0'
// biz
compile 'cn.mycommons:user:1.0.0'
compile 'cn.mycommons:order:1.0.0'
// compile 'cn.mycommons:shopping:1.0.0'
compile project(':ModuleShopping')
当然还有个更具技术挑战性方案，使用gradle插件的形式，如果发现root项目中包含的模块化的源码，则不适用aar依赖，直接使用源码依赖，当然这个想法是不错的，不过具有技术挑战性，同时有可能随着Gradle版本的升级，编写的gradle插件也要做相对于的兼容风险，这是只是简单提示一下。
上面讲到的如果要调试代码时候，需要完整的运行的整个项目，随着项目的增大，编译时间可能变得很长。
我们可以做一个简单的，类似与主app模块一样，比如我是负责user模块的开发者，那么我只要调试我这个模块就行了，如果需要其他的模块，我可以简单的做一个mock，不是把其他的模块直接依赖过来，这样可以做到调试作用。等到再需要完整项目调试时候，我们在使用上面介绍的方式，这样可以节省不少开发时间。
还有一种实现调试的方式，比如上面的user模块，目录下面的build.gradle文件是这样的
apply plugin: 'com.android.library'
xxx
xxx我们可以在gradle.properties中设置编译变参数isLibModule，当需要完整调试好，设置为isLibModule=false，这样我这个子模块就是一个apply plugin: 'com.android.application'这样的模块，是可以单独运行的一个项目
try {
if (isLibModule) {
apply from: "./build_lib.gradle"
}else{
apply from: "./build_app.gradle"
}
} catch (e) {
}
可能有时候还是需要单独的运行环境，android编译方式有2中，一种是debug，一种是release。当打包成aar的时候，使用的是release方式，我们可以把需要调试的代码全部放到debug中，这样打包的时候就不会把调试的文件发布到aar中。不过这种实现方式，需要对Android项目的目录有较高的认识，才可以熟练使用。
上面介绍的各个模块需要单独到独立的git仓库，同时打包到单独的maven仓库，当开发完成后，这时候就需要进行打包，但这个是一个简单和重复的事情，所以我们需要一个工具来完成这些事情，我们可以利用CI系统来搞定这件事情，这里我推荐Jenkins，主流厂商使用jenkins作为CI服务器这个方案。
具体的步骤就是，需要对每个模块的git仓库做web hook，我们公司使用的是git lab，可以对git的各种操作做hook，比如push，merge，tag等。
当代码发送了变化了，我们可以发送事件到CI服务器，CI服务器再对各个事件做处理，比如user模块develop分支有代码变化，这个变化可能是merge，也有可能是push。我们可以把主项目代码和user项目的代码单独clone下拉，然后编译一下，确认是否有编译问题，如果有编译通过，那么在使用相关gradle命令发布到maven仓库中。
不管每次编译结果怎样，是成功还是失败，我们都应该把结果回馈给开发者，常见的方式是邮件，不过这个信息邮件方式可能很频繁，我们建议使用slack。
模块化架构主要思路就是分而治之，把依赖整理清楚，减少代码冗余和耦合，在把代码抽取到各自的模块后，了解各个模块的通信方式，以及可能发生的问题，规避问题或者解决问题。最后为了开发和调试方便，开发一些周边工具，帮助开发更好的完成任务。