百度APP iOS端包体积50M优化实践(七)编译器优化

news2024/9/23 19:18:00

在这里插入图片描述

一. 前言

百度APP iOS端包体积优化系列文章的前六篇重点介绍了包体积优化整体方案、图片优化、资源优化、代码优化、无用类优化、HEIC图片优化实践和无用方法清理,图片优化是从无用图片、Asset Catalog和HEIC格式三个角度做深度优化;资源优化包括大资源优化、无用配置文件和重复资源优化,代码优化包括无用类优化、无用模块瘦身、无用方法瘦身、精简重复代码、工具类瘦身和AB实验固化。本文重点介绍编译器优化,在百度APP实践中,编译器优化包括GCC语言编译优化、Swift编译优化、LTO优化、剥离调试符号、剥离符号表、剔除未引用的代码、Asset 优化、C++虚函数优化和三方SDK编译器方向瘦身。此外,我们重点介绍了指令集架构优化、XCode升级优化和Swift内置动态库优化,这三个模块优化的基础原理都涉及到编译器,所以我们在此篇章一起介绍。

百度APP iOS端包体积优化实践系列文章回顾:

1、《百度APP iOS端包体积50M优化实践(一)总览》

2、《百度APP iOS端包体积50M优化实践(二) 图片优化》

3、《百度APP iOS端包体积50M优化实践(三) 资源优化》

4、《百度APP iOS端包体积50M优化实践(四)代码优化》

5、《百度APP iOS端包体积50M优化实践(五)无用类优化和HEIC图片优化实践》

6、《百度APP iOS端包体积50M优化实践(六)无用方法清理》

二. 编译器优化

2.1 方案综述

图片

2.2 GCC语言编译优化

2.2.1 综述

通过GCC编译优化,产生体积更小的二进制产物,对OC、C、C++都有效果。

2.2.2 Objective C++编译优化

对于Objective C++采用XCode编辑和编译,编译优化配置路径为:Build Settings -> Apple Clang - Code Generation -> Optimize Level,可选参数如下:

图片

图片

Xcode的默认优化等级是-Os,但我们使用了-Oz优化方式。在WWDC 2019的《What’s New in Clang and LLVM》中,链接地址:https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2019/409/ ,详细介绍了这种优化的原理。它通过识别编译单元中的跨函数相同代码序列来减少代码大小。重复的连续机器指令被外联成函数,原始代码序列被替换为外联函数实现相同机器代码的瘦身,但会增加函数调用栈的深度,因此对性能有一定影响。随着时间的推移,iPhone设备的硬件配置越来越高,这种性能损失是可以承受的。下面是一个官方的demo示例来说明-Oz优化的原理。hasse函数和kakutani函数有相同的机器指令,-Oz优化会生成OUTLINED_FUNCTION_O函数,hasse和kakutani指向该函数,从而降低包体积。

图片

图片

官方给出的收益是25%,从实践效果来看,编译优化参数 -Oz对Objective C++编写的代码有10%的体积收益,对C&C++有30%的体积收益。

2.2.3 C&C++编译优化

在iOS端,许多底层模块都是使用C和C++实现的,例如网络库、播放内核、视觉处理和端智能等。同时,这些模块也支持Android和iOS等多个平台。为了实现跨平台,这些模块通常采用Cmake和GN这两种编译工具。Cmake是一种常见的跨平台编译工具,其主要工作方式是通过读取CMakeLists.txt文件中的指令来生成相应的项目文件。而GN编译工具则是Generate Ninja的缩写,是一种替代Cmake的编译工具。它由Google开源,使用C++编写,主要实现交叉编译,并且可以指定输出平台目标。

无论是使用CMake还是GN,编译器的优化配置都是一样的。对于C++语言,cppFlags选项设置为’-Oz’,而对于C语言,cFlags选项设置为"-Oz"。

2.3 Swift编译优化

Swift编译优化有两个参数 Optimization Level 和Compliation Mode配合使用,配置路径为:Build Settings -> Swift Compiler - Code Generation。

图片

Optimization Level可选参数值如下所示:

图片

Optimize for Size的核心原理与前面介绍的GCC语言编译优化中的-Oz优化原理相同,都是通过对重复的连续机器指令进行外联并复用,从而降低编译产物的大小。不过,这种优化方式也会对性能产生一定影响,但在当前的硬件设备条件下,这种影响可以忽略不计。

Compliation Mode可选参数值如下所示:

图片

Optimize for Size[-Osize]和 Whole Module 同时开启会发挥最佳效果,从实践中可以看到它会减少10%的swift包体积大小。

2.4 LTO优化

LTO,即Link Time Optimization,是苹果官方提出的一种优化策略。根据官方解释,LTO是对整个程序代码进行的一种优化方式,是在LLVM编译器中在链接阶段进行跨模块间的优化。通过这种优化,编译器可以将部分函数内联化,去除未被调用的冗余代码,并进行整体优化,从而使程序运行得更快,这些优化措施可以有效降低程序的代码大小和提高程序执行效率。

配置路径为:Build Settings -> Apple Clang - Code Generation -> Link-Time Optimization,设置值为Incremental,需要在主工程以及要优化的Framework都开启。

图片

LTO的优化效果体现在以下三个方面:

1、函数内联化:

LTO可以将一些函数内联化,即在编译时将函数调用的代码直接嵌入到调用点,以减少函数调用的开销。这可以提高程序的执行效率。

2、去除无用代码:

LTO可以识别并去除程序中无用的代码,例如未使用的变量、函数和类等。这可以减少生成的二进制文件的大小,从而提高程序的加载速度和运行效率。

3、全局优化作用:

LTO对程序进行全局优化,可以识别并优化程序中不可能执行的代码分支。例如,如果一个if语句的某个分支永远不会被执行,LTO会将其从生成的二进制文件中移除,这可以提高程序的执行效率和代码质量。

LTO的负面影响包括:

1、降低Link Map的可读性:

Link Map是链接器生成的一种文件,它描述了目标文件之间的链接关系。在使用LTO时,由于进行了全局优化,生成的Link Map中的类名可能会以数字开头,如0.arm64.thinlto.o,这使得Link Map的可读性明显降低。如果需要阅读Link Map,需要先关闭LTO。

2、增加编译和链接时间:

开启LTO会导致编译和链接过程变得更加耗时。这是因为在链接阶段,LTO会进行大量的全局优化,这需要更多的计算资源和时间。对于线上打包或线下编译,这会导致更长的耗时。

2.5 剥离调试符号

图片

Symbols Hidden by Default用于设置符号默认可见性,如果设置为YES,XCode会把所有符号都定义为”private extern”,包大小会略有减少。动态库设置为NO,否则会有链接错误。

2.6 剥离符号表

配置路径为:Build Settings -> Strip Linked Product,选择属性值为YES。

图片

Strip Linked Product 来去除不需要的符号信息 ,去除了符号信息之后我们只能使用 dSYM 文件进行符号化,因此需要将 “Debug Information Format” 修改为 “DWARF with dSYM file”。

图片

Strip Debug Symbols During Copy与 Strip Linked Product 原理类似,主要是去除拷贝到项目中的第三方库的符号表。只需在Release 模式下设置为“YES”,而调试模式下仍为“NO”,否则无法对第三方库进行带有符号化的断点调试。

图片

2.7 剔除未引用的代码

配置路径为:Build Settings -> Dead Code Stripping,选择属性值为YES。

图片

该优化主要是在链接时将 C、C++、Swift 等静态语言无用代码从安装包剔除,但在处理Objective-C时无效,因为Objective-C 是动态语言,基于Runtime机制编译,静态编译判定为无用代码可能在运行时使用。

2.8 Asset优化

Asset编译优化配置路径为:Build Settings -> Asset Catalog Compiler -> Optimization。

图片

Optimization可选参数值如下所示:

图片

选择Space可以从一定程度优化包大小,收益较小。

2.9 C++减少虚函数的使用

减少虚函数的使用实际上可以减少虚函数表所占用的空间,从而减小程序包的大小。虚函数表是一种用于实现动态绑定的数据结构,其中存储了指向一个类的虚函数的指针。因此,减少虚函数的使用可以减少这些指针的数量,从而减小虚函数表的大小,最终减小程序包的大小。

2.10 三方SDK编译器瘦身

上面已经详细介绍了编译器的配置方式及其优化原理,但仅仅修改主工程的优化设置是不足以实现最佳效果的。为了达到最佳优化效果,每个框架(Framework)都必须按照上述配置进行相应的调整。这意味着在每个框架的构建配置中都需要启用优化,并将编译器参数设置为适当的值,以实现所需的具体优化效果。同时,还需要确保每个框架使用的库和依赖项也已正确配置,以确保它们能够与编译器优化一起正常工作。总之,为了使编译器优化真正发挥作用,需要对每个框架进行必要的配置和微调。

百度APP作为一款旗舰级应用,内部集成了众多第三方SDK,例如百度地图、百度网盘、度小满等。因此,需要推动这些第三方SDK业务方对其编译器进行优化以实现应用瘦身。这些优化可以包括但不限于图片优化、资源优化、代码优化等。通过这些优化措施,可以有效地减小应用的大小和提升其性能,使用户获得更好的使用体验。

三. 指令集架构优化

3.1 iPhone常用指令集架构

iPhone手机采用的都是低功耗的arm处理器,arm指令集架构分为armv6, armv7, armv7s arm64四种类型,保持向下兼容,如设备iphone13支持arm64,但是对于armv7也是支持的,但是armv7无法发挥iPhone13设备的更好的硬件属性。模拟器无法运行arm的指令集,运行的是x86指令集,32位处理器支持的是I386指令集,64位模拟器支持的是x86_64架构,不同设备支持的指令集架构如下所示。

图片

随着硬件设备的不断更新,早期设备(如 iPhone4、iPhone5 和 iPad)的市场占有率已经变得微不足道。因此,对于移动设备,我们只需要支持 arm64 架构即可。同理,对于模拟器,我们只需要支持 x86_64 架构,从包体积的优化的角度来看,目前我们的每个库只需要支持arm64和 x86_64 架构,其他架构没必要支持。

优化指令集架构可以减小上传到AppStore的包体积,但对用户下载的包大小没有优化效果。这是因为苹果的App Thinning机制根据不同设备型号的硬件架构生成不同的编译产物,因此不同设备的用户从AppStore下载的包也会有所不同。

3.2 指令集架构设置

  • Architectures选项,Build Settings -> Architectures,值为Standard architectures - $(ARCHS_STANDARD),在真机的编译下实质是(armv7和arm64)在模拟器的时候是(x86_64,i386,arm64)

  • Build Active Architectures Only选项,Build Settings -> Build Active Architectures Only,当其值为Yes时,表示只编译当前一个架构,真机的话一般是arm64, 模拟器是x86_64, 如果为No的时,那就是同时编译第一支持的架构;

  • Excluded Architectures选项,Build Settings -> Excluded Architectures,其值是要排除的架构,例如,如果将其设为arm64,表示产物里面没有arm64架构;

图片

3.3 去除无用架构

通过 lipo 命令从老的framework中的mach-o文件拆分出指定架构二进制文件,然后合并,最后用合并后的二进制文件替换老的framework的mach-o文件。

  • 用lipo -info命令查看framework包含的指令集架构信息,如下所示,AbcSDK.framework支持的指令集是x86_64、i386、arm64和armv7;
 lipo -info AbcSDK.framework/AbcSDK Architectures in the fat file: AbcSDK.framework/AbcSDK are: x86_64 i386 arm64 armv7

  • lipo命令抽取指定架构,如下所示,从AbcSDK.framework抽取出arm64架构,放在AbcArm64,抽取出x86_64架构,放在AbcArmX86_64。
lipo AbcSDK.framework/AbcSDK -thin arm64 -output AbcArm64lipo AbcSDK.framework/AbcSDK -thin x86_64 -output AbcArmX86_64

验证 AbcArm64和 AbcArmX86_64架构信息

lipo -info AbcArm64Non-fat file: AbcArm64 is architecture: arm64lipo -info AbcArmX86_64Non-fat file: AbcArmX86_64 is architecture: x86_64

  • lipo命令合并架构,合并AbcArm64和AbcArmX86_64,生成新的newAbc,按预期newAbc有两个架构x86_64和arm64,用lipo -info命令验证。
// 合成x86_64和arm64lipo -create AbcArm64 AbcArmX86_64 -output newAbclipo -info newAbcArchitectures in the fat file: newAbc are: x86_64 arm64
  • 替换原先的二进制文件,经过上面这些操作将有x86_64、i386、arm64和armv7四种指令集架构的AbcSDK.framework,瘦身变成了只支持x86_64和arm64两种指令集的组件。
mv -f newAbc AbcSDK.framework/AbcSDK

四. XCode升级优化

苹果公司一直致力于提高开发者的生产力,每年都会推出新版本的XCode,并对其进行大量的优化。在包体积方面,他们也采取了积极的措施。例如,在22年10月发布的Xcode 14,不仅具备全新的增强功能,更拥有更强大的并行编译能力,能够显著提高项目构建速度。同时,对包体积的优化也相当明显。

为了寻找Xcode 14优化包体积的具体技术点,看了很多WWCD资料,终于在官方文档《improve app size and runtime performance》找到答案,链接地址为https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2022/110363/#,Xcode 14从以下三个方面进行了优化包体积:

  • Meesage send 函数调用占用从 12 bytes 降低到 8 bytes;

  • Retain and release 函数调用占用从 8 字节降低到 4 字节;

  • autorelease优化,移除自动释放省略中的 mov 指令,体积降低 4 bytes;

五. Swift内置动态库优化

自2014年WWDC发布以来,在苹果公司的强力推动下,Swift语言取得了显著的发展。其优点代表着iOS开发的发展趋势,随着使用率的不断提升,Swift有望最终取代Objective-C成为iOS开发的首选语言。目前,Swift已经成为各大公司和应用程序的必备开发语言,国内日活跃用户排名前二十的APP中,除了拼多多以外,其他公司都已经采用了Swift进行开发。

然而,在只要采用Swift语言开始开发,就会发现iPA包中新增了Swift系统库。这是因为对于低于iOS12.2的系统,没有内置的Swift系统库,因此XCode在打包生成iPA包时会一并包含Swift库,在iPA包的Frameworks动态库目录发现如下Swift系统库。

图片

更进一步来说,如果APP自带的WatchApp也使用了Swift语言,那么在Watch的动态库中还会有一份Swift系统库,这样iPA包中就会包含两份内置库。

优化方法非常简单,只需将APP支持的最低版本修改为12.2即可。因为12.2及以上的系统自带Swift系统库,不需要在APP内置。在百度APP包体积优化实践中发现,优化后iPA包体积减少30M+,30M动态库已经在ipa包不存在,提交AppStore后,从connect后台看数据,有如下收益:

  • iPhoneX 及以下的机型,如iPhoneX、iPhone8、iPhone7,安装包体积减少20M,下载包大小减少10M;

  • iPhoneX以上的机型,如iPhone11、iPhone12,iPhone13没收益,苹果自身做了优化,我们再做这个优化,价值不会体现;

对于百度APP来说,iPhoneX及以下机型的占比不到5%,但是提高APP支持的最低版本号会导致部分用户流失。综合考虑这两个因素,决定不采用Swift内置动态库的优化方案。

六. 总结

相比于代码优化、资源优化和图片优化,编译器优化在包体积优化中的投资回报率(ROI)是最高的。然而,编译器优化的影响范围也是最大的,因为每个库的编译器配置修改会影响该库的所有代码。因此,必须对优化质量进行严格控制。在百度APP的优化实践过程中,编译器方向的优化成功减少了30M的包体积,实现了自身库的全部收益,此外,按照体积排名的前15个三方SDK也全部实现了此收益。

本文系统介绍了百度APP的编译器优化方案,包括GCC语言编译优化、Swift编译优化、LTO优化、剥离调试符号、剥离符号表、剔除未引用的代码、Asset优化、C++虚函数优化和三方SDK编译器方向瘦身等多种手段。此外,还介绍了指令集架构优化、XCode升级优化和Swift内置动态库优化等其他优化方案。后续我们会针对其他优化详细介绍其原理与实现,敬请期待。

——END——

参考资料:

[1]gcc编译器配置:https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Optimize-Options.html

[2]LTO使用方法:https://llvm.org/docs/LinkTimeOptimization.html

[3]XCode :https://developer.apple.com/library/archive/documentation/DeveloperTools/Reference/XcodeBuildSettingRef/1-Build_Setting_Reference/build_setting_ref.html#//apple_ref/doc/uid/TP40003931-CH3-SW102

[4]What’s New in Clang and LLVM:https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2019/409/

[5]XCode14介绍:https://developer.apple.com/documentation/xcode-release-notes/xcode-14-release-notes

[6]improve app size and runtime performance:https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2022/110363/#

推荐阅读:

百度搜索内容HTAP表格存储系统

大模型时代,“人人可AI”的百度开发者平台长什么样?

数十万QPS,百度热点大事件搜索的稳定性保障实践

百度搜索万亿规模特征计算系统实践

通过Python脚本支持OC代码重构实践(三):数据项使用模块接入数据通路的适配

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1285494.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

YOLOv8改进 | 2023 | Deformable-LKA可变形大核注意力(涨点幅度超高)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进内容是Deformable-LKA(可变形大核注意力)。Deformable-LKA结合了大卷积核的广阔感受野和可变形卷积的灵活性,有效地处理复杂的视觉信息。这一机制通过动态调整卷积核的形状和大小来适应不同的图像特征&…

iOS17桌面待办事项提醒小组件,让的iPhone变身提醒神器

在现代社会,每天都有太多的事情需要处理,而我经常发现自己在繁忙中遗漏一些重要的事项。曾经,我每次都要在纸上记下要做的事情,可事后发现,这也没能解决我的忘性问题。 直到我尝试了一个新的方式,我的iPho…

自动驾驶:传感器初始标定

手眼标定 机器人手眼标定AxxB(eye to hand和eye in hand)及平面九点法标定 Ax xB问题求解,旋转和平移分步求解法 手眼标定AXXB求解方法(文献总结) 基于靶的方法 相机标定 (1) ApriTag (2) 棋盘格:cv::f…

直面多云困境,聊聊F5分布式云的破局之道

在数字化浪潮的大背景下,我们迎来了一个万物上云的时代。Gartner的调查数据显示,81%的公有云用户选择两个或两个以上的云服务供应商。对企业来说,充分利用多云网络可以实现业务的成功转型和增长。然而机遇与挑战并存,本文从多云网…

基于SSM的图书馆管理系统的设计与实现

末尾获取源码 开发语言:Java Java开发工具:JDK1.8 后端框架:SSM 前端:vue 数据库:MySQL5.7和Navicat管理工具结合 服务器:Tomcat8.5 开发软件:IDEA / Eclipse 是否Maven项目:是 目录…

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-数学基础Ch0-2 特征值与特征向量

本文仅供学习使用 本文参考: B站:DR_CAN Dr. CAN学习笔记-数学基础Ch0-2 特征值与特征向量 1. 定义1.1 线性变换1.2 求解特征值,特征向量1.3 应用:对角化矩阵——解耦Decouple 2. Summary 1. 定义 A v ⃗ λ v ⃗ A\vec{v}\lambd…

chromium通信系统-ipcz系统(五)-ipcz系统代码实现-信道和共享内存

chromium通信系统-ipcz系统(二)-ipcz系统代码实现-同Node通信一文中我们分析了同Node通信的过程,在分析跨Node(跨进程)通信过程前,为了缩小篇幅,作为承上启下,我们先来分析一下Ipcz的通信信道和共享内存机制…

Cmake搭建QNX编译环境

1、确定QNX系统的架构 我们要如何确认QNX系统的架构呢? 连接我们的qnx开发板,输入下述指令。 uname -a以我的开发板为例子,版本信息如下: # uname -a QNX localhost 7.0.X 2022/04/21-10:05:23EDT SA8155_ADP_Star_v1.0.0_UFS…

数字与数学高频问题

关卡名 数字与数学高频问题 我会了✔️ 内容 1.掌握数组实现加法的方法 ✔️ 2.掌握高精度计算的实现方法 ✔️ 3.掌握幂运算的技巧 ✔️ 1. 数组实现加法专题 数字加法,小学生都会的问题,但是如果让你用数组来表示一个数,如何实现加法…

HMI和SCADA是什么?SCADA与HMI有何不同?

工业自动化领域最常见的话题之一就是“SCADA与HMI有何不同” ? 人机界面 (HMI) 和监控与数据采集 (SCADA) 是工业自动化领域中经常互换使用的两个概念。在许多应用中,两个组件之间的边界经常存在混淆。这在…

【LeetCode:2477. 到达首都的最少油耗 | DFS + 贪心】

🚀 算法题 🚀 🌲 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 🍀 🌲 越难的东西,越要努力坚持,因为它具有很高的价值,算法就是这样✨ 🌲 作者简介:硕风和炜,…

[HTML]Web前端开发技术6(HTML5、CSS3、JavaScript )DIV与SPAN,盒模型,Overflow——喵喵画网页

希望你开心,希望你健康,希望你幸福,希望你点赞! 最后的最后,关注喵,关注喵,关注喵,佬佬会看到更多有趣的博客哦!!! 喵喵喵,你对我真的…

Jupyter Notebook中设置Cell主题

1. 获取本机Jupyter的配置目录 C:\Users\Administrator>jupyter --data-dir C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\jupyter2. 进入获取的目录,创建指定路径 C:\Users\Administrator>cd C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\jupyter C:\Users\Adminis…

机器学习实验二:决策树模型

系列文章目录 机器学习实验一:线性回归机器学习实验二:决策树模型机器学习实验三:支持向量机模型机器学习实验四:贝叶斯分类器机器学习实验五:集成学习机器学习实验六:聚类 文章目录 系列文章目录一、实验…

kafka 3.x 学习笔记

kafka 3.x 学习笔记 在 kafka 2.8.0 版本之前,安装使用 kafka 需要配套安装 zookeeper,但在 2.8.0 版本之后,不再需要安装 zookeeper,本次学习笔记采用的 kafka 版本为 3.0.0。 文章目录 kafka 3.x 学习笔记一、kafka 定义1 什么是…

学习Opencv(蝴蝶书/C++)——4.图形和大型数组类型(上)

文章目录 1. cv::Mat类的成员变量1.1 flags1.2 cv::Mat::step2 存储方式,存储位置计算2.1 存储方式2.2 🌈存储位置计算2.2.1 基本计算公式2.2.1 step代码说明2.2.3 内存地址计算代码说明3 创建数据3.0 Mat的构成3.0.1 3.0版本之后的Mat3.0.2 cvMat3.1 构造函数3.2 🌈构造函…

Tomcat的启动关闭及日志说明

目录 1 启动Tomcat 1.1 启动 1.2 检查Tomcat启动是否正常 1.3 浏览器访问 2 关闭Tomcat 3 Tomcat日志说明 3.1 catalina.out 3.2 localhost.[日期].log 3.3 host-manager.[日期].log 3.4 manager.[日期].log 3.5 localhost_access_log.[日期].txt 1 启动Tomcat 1.1 启动 在…

Centos7.4安装nginx1.24.0_安装详细步骤---Linux工作笔记066

以前安装的太模糊了,干脆重新写一个: 1.首先下载对应的nginx-1.24.0.tar.gz安装文件 2.然后: 去执行命令 安装依赖 yum install -y gcc yum install -y pcre pcre-devel yum install -y zlib zlib-devel yum install -y openssl openssl-devel 3.然后:去解压 tar -zxvf ngi…

自动采集发布,轻松博客运营——Zblog插件指南

我们是否常常为找不到合适的文章而烦恼?是不是每次写作都要花费大量时间在查找资料上?对于将内容创作作为长期工作来说,保持话题新颖,素材内容充实是很有必要的,ZBlog采集插件可以将这些问题都将化繁为简。 ZBlog是什么…

前端项目中CDN的一些问题【性能优化篇】

1. CDN的概念 CDN(Content Delivery NetWork,内容分发网络),是指利用最靠近每位用户的服务区,更快的将资源发送给用户。 提高用户的访问速度减轻服务器压力提高网站的稳定性和安全性 2. CDN的作用 CDN一般用来托管…