软件发布前的优化与裁剪：发布包大小与逆向（上）

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先发两本书关于iOS和Android开发，可能后续会参考其中内容：

• 压缩、混淆和优化您的应用  |  Android

• Performance in Mobile Apps - High Performance iOS Apps [Book]

• [High Performance Android Apps (豆瓣) https://book.douban.com/subject/26616141/ High Performance Android Apps - PDF eBook Free Download http://www.allitebooks.in/high-performance-android-apps/

• Android App包瘦身优化实践 | 原创： 建帅 美团技术团队

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在安卓或iOS部署APP过程中，APP本身就要有不少资源占了体积，尤其是一些APP的图片素材等。还要考虑把端侧推理引擎引入，自然会考虑这部分带来的增量：一个或者多个模型的体积，包含一个或者多个模型对应算子的一个或者多个（注：不同团队用不同的引擎）推理引擎包的体积。

既然说APP体积，那么就先以安卓来说明，看下APK来自wiki的定义：

Android应用程序包（英语：Android application package，APK），是Android操作系统使用的一种应用程序包文件格式，用于分发和安装移动应用及中间件。

• 一个Android应用程序的代码想要在Android设备上运行，必须先进行编译，然后被打包成为一个被Android系统所能识别的文件才可以被运行，而这种能被Android系统识别并运行的文件格式便是“APK”。
• 一个APK文件内包含被编译的代码文件(.dex 文件)，文件资源（resources）， assets，证书（certificates），和清单文件（manifest file）。

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1. 安卓APK的构成

前面已经简单介绍了APK，后面会深入来看，不过先来明确要讨论的问题：

1. Android APP上体积是怎么看的，宏观层面；
2. 当增加内容如一个lib时如何估计引入的增量；
3. 目前安卓上压缩体积的常用方法（略）。

根据Android官方文档对使用 APK 分析器分析您的编译版本这一节的说明显示，APK是压缩格式，符合zip标准。目前有两种方式查看其中的内容：

• 方式一：直接修改其后缀名为.zip，再解压开来进行分析；
• 方式二：用Android Studio的Apk分析器。点击目录下的apk，或通过menu中的Build菜单找到apk源文件即可；
• 方式三：使用aapt命令，如aapt l -v <demo.apk>，更多见Android AAPT 详解。

方式二：通过menu中的Build菜单找到apk源文件

1.1 安卓APK的体积：抖音为例

下面以抖音为例，从抖音官网下载APK包，用第一种方法，在Mac上用下图中的方式解压：

方式一：解压查看apk内容

第二种方法，需要将APK文件拖到Android Studio里，并双击可看到如下内容，能看到4个字段，分别是：File、Raw File Size、Download Size、% of Total Download Size。其中解释一下后3个字段：

• Raw File Size 表示实体在磁盘上未经压缩时的大小；
• Download Size 则表示实体由 Google Play 提供时估计压缩后的大小；
• % of Total Download Size 表示实体占 APK 总下载大小的百分比。

该APK体积占比前4的部分，占了总体积的95%左右，既然分析体积，那分别来看一下分别是什么：

1. lib（占37.6%）：包含抖音APP所用到的动态库（具体见下面第二张图），仅包含armeabi-v7a这个文件夹，应该是为了低端机兼容性的考虑；
2. r（占13.7%）：包含超多的文件夹，文件夹和文件的名称都用了混淆并减小体积，文件以xml、png、webp为主，看似是不少APP内素材图片和对应设置。APK包根目录下包含一个名为resources.arsc的文件，是编译后的二进制资源文件，包括图片、文本索引等，虽然是二进制但内容可以通过Android Studio里查看，其中文件夹r猜测是res的简写，该文件与本文件夹内的如xml等文件资源做了映射；
   
3. assets（占7.3%）：包括了所有的图片，raw 文件和 XML。当然，也包含了模型，assets/model/下面有两个人脸相关的模型文件夹：ttfacemodel、ttfaceattrmodel；此外散落在assets下的三个（疑似）模型：arch1.net、arch2.net、arch3.net；
4. dex文件（7个classes.dex文件，加起来占23.6MB，37%跟lib差不多）：dex文件作为Android APK的组成部分，其主要是Android的Java代码经过编译生成class文件，再经过dx命令生成的。Android应用是运行在虚拟机上的，工程编译过程中会把java文件编译成class，再转换成dex文件。若method或field超过了65k，为了保证在dialvik上能运行，还需引入multidex分包，如上图中就有多个dex文件。
   下面是Android官方文档对Dex文件的说明，结合上图的列名，一起来学习一下吧：

   Dex文件包含字段

   • Defined Methods 和 Referenced Methods 列：列出了 DEX 文件中每个软件包、类和方法的相关计数；
   • Referenced Methods列：统计由 DEX 文件引用的所有方法。这通常包括在您的代码和依赖项库中定义的方法，以及在代码使用的标准 Java 和 Android 软件包中定义的方法 - 这些方法计入每个 DEX 文件中的 64k 方法限制（补充：所以能看到不少apk包解压后，有多个dex文件）；
   • Defined Methods 列：仅统计在某一个 DEX 文件中定义的方法，所以此数字是 Referenced Methods 的子集。
     注：如果将某个依赖项打包在 APK 中，这两个方法计数都会加上在该依赖项中定义的方法。另请注意，缩减大小和 Proguard 压缩功能也会在源代码经过编译后大大改变 DEX 文件的内容（补充Proguard：ProGuard是一个压缩、优化和混淆Java字节码文件的免费的工具，它可以删除无用的类、字段、方法和属性。可以删除没用的注释，最大限度地优化字节码文件。它还可以使用简短的无意义的名称来重命名已经存在的类、字段、方法和属性。常常用于Android开发用于混淆最终的项目，增加项目被反编译的难度）。

这里点到为止，后面会再提到。

1.2 引擎库、模型和Java调用源码

因为比较关注ai推理这块，那就自然包括了库、模型文件、调用代码（dex文件）。下面分别讲一下在这三个上的小发现。

1.2.1 引擎库

armeabi-v7a文件夹下有不少动态库，其中容易辨识的是体积为224.5KB的libc++_shared.so，在ndk中如我的android-ndk-r17c中搜了下，根据平台可以确定是下面这个：

# armeabi-v7a的libc++_shared.so的体积
644K    ./android-ndk-r17c/sources/cxx-stl/llvm-libc++/libs/armeabi-v7a/libc++_shared.so

# file命令查看该libc++_shared.so的基本信息
./android-ndk-r17c/sources/cxx-stl/llvm-libc++/libs/armeabi-v7a/libc++_shared.so: 
# ELF 32-bit LSB shared object,
# ARM, EABI5 version 1 (SYSV), 
# dynamically linked, 
# BuildID[sha1]=062c84f6da90c5346e6d26986fa578e8f3c7ffd2,
# stripped

从体积上来ndk里看是644KB，而且已被stripped了，apk包里的Raw File Size和Download Size那两项，分别仅有230~240KB左右，这两项分别代表什么，难道Android Studio又做了裁剪么？

根据Android官方文档对查看文件和大小信息 | Android Studio 用户指南，了解到：

• APK 是遵循 ZIP 文件格式的文件。这个前面已经讲过了；
• APK 分析器会显示每个实体的原始文件大小和下载文件大小值：
  • Raw File Size 表示实体在磁盘上未经压缩时的大小；
  • Download Size 则表示实体由 Google Play 提供时估计压缩后的大小；
  • % of Total Download Size 表示实体占 APK 总下载大小的百分比。

那看来Android Studio并没做裁剪，那常识对libc++_shared.so用zip命令实验一下：

$ zip libc++_shared.so.zip ./android-ndk-r17c/sources/cxx-stl/llvm-libc++/libs/armeabi-v7a/libc++_shared.so
  adding: android-ndk-r17c/sources/cxx-stl/llvm-libc++/libs/armeabi-v7a/libc++_shared.so (deflated 64%)
$ du -sh ./libc++_shared.so.zip
236K    ./libc++_shared.so.zip

对libc++_shared.so做zip默认级别的压缩，从644KB直降到236KB，虽然不清楚这个APP开发者使用的具体NDK版本（15/16/17，Linux/Mac），不过已经与APK中看到的libc++_shared.so的Download Size这一项的235.4KB基本一致。

整个armeabi-v7a下的所有so包，解压后的整体体积为54MB，zip压缩后为24MB。每个so包的压缩比在zip命令执行过程中就可以看到。

综上，引入动态库对APK体积的增量，可通过对其用zip命令，观察前后变化查看；有的静态库会打入动态库中，体积增量以zip后的动态库为准。

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1.2.2 真正的引擎库

直接在lib/armeabi-v7a目录下使用grep命令检索关键词：Conv、Convolution、face_detect、Beauty、beauty、inference、predict等，最后定位到以下3个so：

• libeffect.so：猜测是应用层，包含了贴纸等方法，很多很多。其它包含beauty关键词的so包还有：libttvideorecorder.so、libsscronet.so、libttvideoeditor.so、libttvideoeditor.so、libttvebase.so（体积最小，包含beauty的方法有StickerEffectWrapper-initFaceBeautyDetectExtParam-bef_face_beauty_detect_ext_param_st，StickerEffect即贴图特效、FaceBeauty即美颜、ExtParam/face_beauty_detect_ext_param即可能是大模型或者基于更多关键点的模型的美颜、st即单线程）；
• libIESNN_OCL.so：除了关键词定位外，根据名称就可以确定八成是推理引擎，名称中带有OCL、NN关键词；
• libsrlib.so：超分？

注：根据目录名片段，可检索到一大把姓名拼音缩写，以及对应模块代码，若运气好在微信里以拼音可检索到对应人名（含未加好友的群成员名的拼音），核对信息大概率是这个人，或许我可以挖人了。

libsrlib

对libsrlib.so使用vim命令直接打开观察，再配合stings、nm、grep等命令组合，检索到有用到MNN引擎，以及shrinkMNN关键词，猜测对MNN压缩删除未使用到的代码。

并在其中找到几个文件名：1.net、2.net、3.net，对应assets/目录下的三个文件（arch1.net、arch2.net、arch3.net），更多见后文。

libIESNN_OCL

对libIESNN_OCL.so使用stings、nm、grep等命令组合，可以确认推理引擎名为IESNN，CPU-armv7a支持14个CPU层和4个GPU（OpenCL）层，因为包含Input层，而且函数名带有Layer，估计最早支持的应该也是Caffe。

• CPU：Conv、Input、Relu、Scale、Split、Concat、Deconv、Eltwise、Reshape、Sigmoid、BatchNorm、Depth2Space、Space2Depth、ResizeBilinear；
• GPU（OpenCL）：ConvLayer（conv3x3s1、conv1x1s1且都要考虑pad即addPad）、DeconvLayer（deconv4x4s2、cutBoundary且都考虑了pad即addPad）、ResizeBilinearLayer（可能因Deconv的性能考量而增加）、EltwiseLayer（eltwise_sum）、half2floatkernel。
  • OpenCL的Kernel编译参数为：
    • -cl-fast-relaxed-math；
    • -cl-mad-enable；
    • -cl-denorms-are-zero;
    • -DUSE_HALF=1 -DDATA_TYPE=half -DDATA_TYPE2=half2 -DDATA_TYPE3=half3 -DDATA_TYPE4=half4 -DDATA_TYPE8=half8 -DDATA_TYPE16=half16；
    • -DREAD_IMAGET=read_imageh -DWRITE_IMAGET=write_imageh；
  • OpenCL Kernel似乎是一串加密过的字符串；
  • 根据的Adreno(TM)型号（680、640、630、620、618、616、615、612、610、605；540、530、512、510、509、508、506）以及高通处理器规格表，反推出该推理库考虑的是高通骁龙800/700/600系列。

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1.2.3 模型文件

在assets文件夹中，看到：

• 第1组：应该是结构和参数打包到一个文件中（不排除一个文件打入多个模型）
  • ./assets/model/ttfacemodel：
    • tt_face_v7.0.model （915KB，解压后的体积，下同）可能是106点的模型；
    • tt_face_extra_v10.0.model （1.2MB）可能是加强版如160点，甚至280点；
  • ./assets/model/ttfaceattrmodel：
    • tt_face_attribute_v5.0.model（1.5MB）这个模型可能是人脸属性，包含微笑表情之类的；
    • tt_beauty_attr6_v1.0.model（483KB）可能是针对人脸的美颜的模型；
• 第2组：（疑似）散落在外的模型结构文件：arch1.net（13KB）、arch2.net（13KB，与前一个大小完全一样，但md5值不同，猜测结构一样）、arch3.net（9KB）。只有结构的话，对应参数又在哪儿呢？【TODO，后续发现MNN的参数和结构可以打包到一个文件，例如体积达到20MB左右的mobilenet_v1-caffe.mnn】

不排除还有其他模型，后面也以上面两组模型做分析，首先得到下面几个结论：

1. 这2组模型中部分模型加密过。看不到模型结构信息，也看不到模型参数，第一组4个模型中，每个文件打开能看到对应模型名称信息，不过也根据strings（查找object或binary中的可打印字符串）以及grep（检索文件内包含指定pattern的内容）命令发现：

   • ttfaceattrmodel/tt_beauty_attr6_v1.0.model：该文件能看到第一行有一个tt_beauty_attr6_v1.0名字，后续或许可以通过该名字反查到所应用的dex或so包；
   • ttfaceattrmodel/tt_face_attribute_v5.0.model：同上，这次的关键词是v5.0和agenet；
   • ttfacemodel/tt_face_v7.0.model：第1行，v7.0、detect，第1078行，第1511行，pout，base120det，第1593行，eyecls，第1678行，partface；
   • ttfacemodel/tt_face_extra_v10.0.model：第1行很奇怪，第2行包含了v10.0、iris，第54行包含extra，第2036行包含fastextra；

2. 用MNN作为部分模型的推理引擎。第2组的3个模型文件，直接vim打开，可看到MNN、arch8/resize/ResizeBilinear___tr4arch8、arch8/Conv/Conv2D等字样。不妨试试看能否用MNN加载，从而分析里面结构。
   第一次使用MNN例行先跑benchmark，去官网拉release代码，将benchmark目录下的模型文件下载到本地，如仅有28KB的resnet-v2-50.mnn，benchmark成功跑通（题外话：benchmark的文档竟然不告知用户需要打开根目录下benchmark的编译选项，一脸懵没找到benchmark.out这里可以改进加强一下）。再观察这3个模型文件都只有10KB上下，应该是只有结构不含参数。
   尝试用MNN的benchmark加载这3个模型，Ubuntu x86平台编译benchmark加载3个模型失败，Android平台编译benchmark加载3个模型成功跑通前2个（855、cpuv7-4threads、5ms、13ms，虽然模型大体结构一样，但是时间不同），根据MNN文档可用netron可视化前两个模型（需把后缀名改为.mnn），前两个模型结构一样如下图，可以看到filter大小，但是看不到输入输出大小【TODO】：

   • 根据在lib/armeabi-v7a目录下检索这三个模型的名字，发现libsrlib.so调用了1.net、2.net、3.net这3个模型； 注：第三个加载segmentationFault在读取模型的地方，位于 Interpreter::createFromBufferInternal的地方，具体说就是net->net->oplists()为空，可能做了op的特别处理导致无法读取到等等，但即使如此，也能直接看到该文件中包含了模型input和output的名字：Placeholder和arch8/xynout。后者的xynout不知道是个什么东西，在github上搜了一圈最终指向某人脸数据集的BioID_0285.pgm文件包含这一段字符，这个方向应该不正确。

1.2.3 Java调用代码（Dex文件）

模型文件就先看到这里。根据模型文件中拿到的关键词，接下来看看dex文件。首先将7个dex文件转为jar包，再转为java代码。网上不少反编译头条的文章，照着做了下，用jd-gui（这个项目github上可以搜到用release版即可）会有导出jar包卡死的问题，坑就是第一个dex文件会有解析问题，反编译后面的所有dex文件。

除了使用jd-core，还可以用dex2jar这个工具，也是需要啥在github上搜就行了，但是完整对apk导出的时候也会有问题：OutOfMemoryError: Java heap space（在更大内存的机器上试了，加了-XX:-UseGCOverheadLimit，均以失败告终），找到dex2jar对应源码，对apk解压出的每个dex文件，挨个dex导出即可，总之是把能导出的都导出了。

有点烦，不想写了就到这里吧，可以确定到哪个dex包，或者说哪个jar包调用了1.net、2.net、3.net，可以找到对应的Java代码，没啥意思，大家都早点睡吧。

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那么，抖音的AI推理引擎是哪个so呢（也有可能是.a，然后被打到某个.so中）？从体积上看，先排除掉100KB以下的，根据上面的所说的zip压缩来看，这里的体积实际是被zip压缩过的大小。

1.2.3 调用代码（Dex文件）

【【【【【【【【】】】】】】】】 而说到资源必然要说的是图片优化，毕竟图片是资源体积中占大头。

我们可以选择体积更小的图片，比方说webp格式。要注意的是，webp在4.3以下有一些兼容问题，选择需谨慎。而对于png也可以采用有损或无损压缩图片，常见工具有tingpng或imageoptim等。经常png会有一些空白边距，这些部分也可以删除掉，通过代码或xml来实现边距。

小的icon也可以使用svg格式。一些特定效果也可以通过XML自定义实现。新手常常有个误区，就是做.9图片的原图依旧很大，既然已经让程序帮我们拉伸了，原图实际上可以保持很小的体积。

经常在适配屏幕时，开发会使用多套图片。实际上大部分时候一套图片就可以搞定了，系统会自动帮我们处理图片缩放。

而在适配不同API时，打包过程也会自动生成多个目录。适当选择最低API格式有好处的，更高版本意味着开发效率更高，同时兼容设备变少，需要同业务一起考虑。

打包过程也会生成一个resource.arsc文件，里面是资源ID的映射关系。这个部分也可以通过混淆资源id来优化，可以有效减少体积。

最后同样的，不需要的资源一定要删掉。同样使用lint工具可以帮我们自动删除。模块化也需要当心不同模块出现同样的图片。

【【【【【【dex】】】】】】

对于dex文件常见的优化策略：无用代码删除，IDE会把未使用到的区块灰色展示，也可以通过lint工具来帮助我们识别到。这个功能在menu中的Analyze的Run inpection by name输入unused xx。甚至是在编译过程中，我们也可以通过混淆配置来做到，比方说常见的Log删除。

而随着业务发展，大型app都进行了模块化组件化，不同团队负责开发不同模块。开发过程极易出现一些重复工具方法，甚至引入相同功能的不同组件。架构上也需要一下规约工具来限定重复代码的编写。

在class转换成dex过程中，我们可以用新一代d8工具，它可以帮助我们的dex体积更小运行速度更快。Facebook也开源了一款redex的工具帮助优化dex。 这里面包括了APK的源码，反编译时最主要就是对这个文件进行反编译。有人会问，知道了dex的文件结构有什么用呢？在Android安全方面来说，dex是安全的重头戏，如果能够了解了dex文件的格式，那么对于dex文件的加固原理也就有简单的了解。

其它参考：

• 使用 APK 分析器分析您的编译版本  |  Android Developers https://developer.android.com/studio/build/apk-analyzer.html
• Dalvik 可执行文件格式  |  Android 开源项目  |  Android Open Source Project https://source.android.com/devices/tech/dalvik/dex-format
• Android dex文件解析 - 简书 https://www.jianshu.com/p/b79c729f326b
• 查看dex文件内容（反编译dex文件） － 小专栏 https://xiaozhuanlan.com/topic/5236794108
• class与dex文件 - 简书 https://www.jianshu.com/p/2eb518941681
• ProGuard_百度百科 https://baike.baidu.com/item/ProGuard/5627019?fr=aladdin

lib

进到lib看，所有lib都是strip过的：

$ file ./*
./libAkeva.so:                      ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=5d5b33c1f4a20b1e3f09a73cb2118ba5022e9914, stripped
./libCtaApiLib.so:                  ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=50aa95b697b49dbdd5d0476784c4f151d1903196, stripped
./libIESNN_OCL.so:                  ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=3431978b81f8f7504779a74be9f77e1db344cdce, stripped
./libNN265dec.so:                   ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, BuildID[sha1]=064390d39f5adb5e3a9c46252b66344fcba15961, stripped
./libalog-lib.so:                   ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=5ced79e114ac9f0341cb8a78cba209eee21638c2, stripped
./libaudioeffect.so:                ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=f2dff4457cbb95b9e2fff07bcf97a89d4bd1d524, stripped
./libavmdl.so:                      ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=4fd998221e7c5c61cf3a97f2d4a3c584e4edfc3b, stripped
./libboost_multidex.so:             ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=a08ed2014ed96abdc78dd3bb4912222ed1f68844, stripped
./libbspatch.so:                    ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, BuildID[sha1]=e3570db7e63a2d75543347e8b150eb5bc85eb4d0, stripped
./libc++_shared.so:                 ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=006aa3f3cdc1d618f277596e399816ccdc765674, stripped
./libcms.so:                        ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=325765685bb6debd93035569d9a342e2ec8a63e7, stripped
./libcocklogic-1.1.3.so:            ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, stripped
./libcrashlytics.so:                ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, BuildID[sha1]=e3c978ad09d1fab2d6c86de96df95c6442868a1a, stripped
./libdaemon.so:                     ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=c283cd697270799171fb791d81d113ce08267a02, stripped
./libdexposed.so:                   ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, stripped
./libdownloadable_model_support.so: ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=c6e64ebc9f67a9c35225f6e2005debf5d0a08c66, stripped
./libeffect.so:                     ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=f74fa697272484710a13ef6beb5e557be1da280e, stripped
./libfdk-aac.so:                    ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, stripped
./libflock-lib.so:                  ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=4b078d92d333b0cf1ff1e33d584c3d4b13645cf2, stripped
./libgcsuppression.so:              ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=82430d75c3474edc17ac48ca5bf918f2422565f0, stripped
./libgifimage.so:                   ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=c689e22d35c16d9a0e4e19ee8d8af64bc440738b, stripped
./libgraphicbuf.so:                 ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=21404c6a993f13fa5d9dcf7718a32df5d67a8c8a, stripped
./libhardwarebuf.so:                ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=4065052fbeda57c7ea5bc9f10261b98be9a1a23d, stripped
./libimagepipeline.so:              ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=8504d391ec61e28d9e4617c6e5c7577582280752, stripped
./libnative-filters.so:             ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=25f6af623a5960cd367eb6aa5d0401936dafb145, stripped
./libneverland.so:                  ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=d4979a1d7244ed699830f861989ffcb1958d8243, stripped
./libnpth.so:                       ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=f1d161abcb842977a685fda8b87df663b11a84b3, stripped
./libnpth_dumper.so:                ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, BuildID[sha1]=d81d9aef41a6cae314b56df8a05b1d27211f0ed4, stripped
./libpl_droidsonroids_gif.so:       ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=29c7de0cc7be5969cd4dca0dc0a7cdf5b7a1b0b1, stripped
./libreactnativejni.so:             ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=6388caf2caf4c22e85e22cce067da51bf8db2f64, stripped
./libsrlib.so:                      ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=b95e77f21094eb896cc2865b92f93079b470d5c6, stripped
./libsscronet.so:                   ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, BuildID[sha1]=3211639b33e9a00e1d94b40a1c54e819ba57e987, stripped
./libstatic-webp.so:                ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=a996b1897b17f176737c1d4d2f224a08c270fe8e, stripped
./libsupervisor.so:                 ELF 32-bit LSB executable, ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, BuildID[sha1]=713e3bddee92ba671fe9172ea62f6fe3dc4c0db0, stripped
./libsysoptimizer.so:               ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, stripped
./libtailor.so:                     ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=985c55d7b2f1f0dd83d083769b80cceeda04ba52, stripped
./libtnet-3.1.14.so:                ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, BuildID[sha1]=cc637679049c0eb55c2846bf18e7daaacb9f6645, stripped
./libttEncrypt.so:                  ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, stripped
./libttffmpeg.so:                   ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, stripped
./libttmain.so:                     ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=f4ab695c4ca488fb74e9bd7f73250c6b0f3cf0c7, stripped
./libttmplayer.so:                  ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=8207fe5d3692dfb70dc5a8eef211c1d1e70bc7ee, stripped
./libttopenssl.so:                  ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, stripped
./libttvebase.so:                   ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=ba3c5b9d9b3f14ba16db356bd78be39d8c84ca72, stripped
./libttvideoeditor.so:              ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=7784416fb18b7fb445aca9d3c17c48556f7513a2, stripped
./libttvideorecorder.so:            ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=7d2ec40e12f7c0535630eff42cfbcdc5c39d574e, stripped
./libttvideouploader.so:            ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, stripped
./libv8.cr.so:                      ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, stripped
./libv8_libbase.cr.so:              ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, stripped
./libv8_libplatform.cr.so:          ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, stripped
./libwcdb.so:                       ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, BuildID[sha1]=4a447821d940a657620c2a944011cc5761e5ac7a, stripped
./libweibosdkcore.so:               ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, stripped
./libx264.so:                       ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /system/bin/linker, stripped
./libyuv.so:                        ELF 32-bit LSB pie executable ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=9748de7ab8b8dae4c36e179dddb7e7282ba6acb8, stripped

$ grep -rn infer .
Binary file ./libeffect.so matches
Binary file ./libsrlib.so matches
Binary file ./libttffmpeg.so matches
Binary file ./libv8.cr.so matches
$ grep -rn beauty .
Binary file ./libeffect.so matches
Binary file ./libttvideorecorder.so matches
Binary file ./libsscronet.so matches
Binary file ./libttvideoeditor.so matches
Binary file ./libttvebase.so matches
$ grep -rn face_attr .
Binary file ./libeffect.so matches
Binary file ./libttvideorecorder.so matches
Binary file ./libttvebase.so matches

$ du -sh ./libeffect.so ./libttvebase.so ./libttvideorecorder.so
 19M    ./libeffect.so
1.5M    ./libttvebase.so
928K    ./libttvideorecorder.so

$ nm -D ./libttvideorecorder.so | grep face
         U ANativeWindow_fromSurface
00071df0 T Java_com_ss_android_medialib_FaceBeautyInvoker_nativeChangeSurface
000735fa T Java_com_ss_android_medialib_FaceBeautyInvoker_nativeInitMediaCodecSurface
000ae4b0 T _ZN11GLEnvHelper15getSurfaceWidthEv
000ae4ac T _ZN11GLEnvHelper16getSurfaceHeightEv
0003a80c T _ZN12TextureUtils17genSurfaceTextureEv
00039f78 T _ZN15SharedGLContext13createSurfaceENS_14EEGLConfigTypeEP13ANativeWindow
         U _ZN22TEStickerEffectWrapper20getSmartBeautyResultEP24bef_face_attrs_result_st
         U _ZN22TEStickerEffectWrapper22getFaceDetectResultEffEP16bef_face_info_st
         U _ZN22TEStickerEffectWrapper22initFaceDetectExtParamERK28bef_face_detect_ext_param_st
         U _ZN22TEStickerEffectWrapper28initFaceBeautyDetectExtParamERK35bef_face_beauty_detect_ext_param_st
         U _ZN22TEStickerEffectWrapper30initFaceBeautifyDetectExtParamERK37bef_face_beautify_detect_ext_param_st
         U _ZNKSt6__ndk16locale9has_facetERNS0_2idE
         U _ZNKSt6__ndk16locale9use_facetERNS0_2idE
         U bef_effect_photo_face_detect_and_clip
         U bef_effect_photo_face_detect_clear_textures
         U bef_effect_photo_face_detect_destroy
         U bef_effect_photo_face_detect_filter_policy
         U bef_effect_photo_face_detect_pick_resources
         U bef_effect_photo_face_detect_setparam
         U eglCreatePbufferSurface
         U eglCreatePixmapSurface
         U eglCreateWindowSurface
         U eglDestroySurface
         U eglQuerySurface

$ nm -D ./* | grep face_detect
0016e75e T bef_effect_face_detect
0016e568 T bef_effect_face_detect_create
0016e79e T bef_effect_face_detect_setparam
00171ea8 T bef_effect_get_face_detect_result
00163e9c T bef_effect_photo_face_detect
00163f24 T bef_effect_photo_face_detect_and_clip
00163f30 T bef_effect_photo_face_detect_clear_textures
00163d04 T bef_effect_photo_face_detect_create
00163ec0 T bef_effect_photo_face_detect_destroy
00163ed4 T bef_effect_photo_face_detect_filter_policy
00163e54 T bef_effect_photo_face_detect_pick_resources
00163f10 T bef_effect_photo_face_detect_set_output_size
00163ea8 T bef_effect_photo_face_detect_setparam
0005d5b4 T _ZN22TEStickerEffectWrapper22initFaceDetectExtParamERK28bef_face_detect_ext_param_st
         U bef_effect_get_face_detect_result
         U bef_effect_get_face_detect_result
         U _ZN22TEStickerEffectWrapper22initFaceDetectExtParamERK28bef_face_detect_ext_param_st
         U bef_effect_photo_face_detect_and_clip
         U bef_effect_photo_face_detect_clear_textures
         U bef_effect_photo_face_detect_destroy
         U bef_effect_photo_face_detect_filter_policy
         U bef_effect_photo_face_detect_pick_resources
         U bef_effect_photo_face_detect_setparam

[ysh329]

taobao

lib / armeabi-v7a / $ grep -rn inference .
Binary file ./libalinnface-v7a.so matches
Binary file ./libtbffmpeg.so matches
Binary file ./libclasses.so matches

lib / armeabi-v7a / $ nm -D ./libalinnface-v7a.so | grep " T "
0000aa5c T DeinitFaceModule
0000a958 T DetectFaceAndLandmark
0000a8d0 T InitFaceModule
00002ba4 T JNI_OnLoad
0000a928 T SetSizeAndAngle

[ysh329]

dex2jar

Releases · pxb1988/dex2jar https://github.com/pxb1988/dex2jar/releases

在首页readme查看如何使用：

sh d2j-dex2jar.sh -f ~/path/to/apk_to_decompile.apk

# And the output file will be apk_to_decompile-dex2jar.jar.

下载release版本，并设置对应的环境变量到~/.bashrc中

$ d2j-dex2jar.sh -f aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587.apk
dex2jar aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587.apk -> ./aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587-dex2jar.jar
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
        at java.util.Arrays.copyOfRange(Arrays.java:3664)
        at java.lang.String.<init>(String.java:207)
        at java.lang.StringBuilder.toString(StringBuilder.java:407)
        at com.googlecode.d2j.util.Mutf8.decode(Mutf8.java:40)
        at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.getString(DexFileReader.java:965)
        at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.getType(DexFileReader.java:975)
        at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.getField(DexFileReader.java:917)
        at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.acceptInsn(DexFileReader.java:1595)
        at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.acceptCode(DexFileReader.java:1407)
        at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.acceptMethod(DexFileReader.java:1058)
        at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.acceptClass(DexFileReader.java:849)
        at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.accept(DexFileReader.java:659)
        at com.googlecode.d2j.reader.MultiDexFileReader.accept(MultiDexFileReader.java:116)
        at com.googlecode.d2j.reader.MultiDexFileReader.accept(MultiDexFileReader.java:109)
        at com.googlecode.d2j.dex.Dex2jar.doTranslate(Dex2jar.java:88)
        at com.googlecode.d2j.dex.Dex2jar.to(Dex2jar.java:275)
        at com.googlecode.dex2jar.tools.Dex2jarCmd.doCommandLine(Dex2jarCmd.java:112)
        at com.googlecode.dex2jar.tools.BaseCmd.doMain(BaseCmd.java:290)
        at com.googlecode.dex2jar.tools.Dex2jarCmd.main(Dex2jarCmd.java:33)

在issue区搜索报错关键词OutOfMemoryError: Java heap space，找到一个关于windwos平台上的报错，有一个回复是告知提问者修改某个.bat文件中设置的，那我mac平台，就需改同名.sh文件，反正两个文件都改了还是有这个问题，又在超大内存的开发机上试试：

# ./dex-tools-2.1-SNAPSHOT/d2j-dex2jar.sh -f ./aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587.apk
dex2jar ./aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587.apk -> ./aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587-dex2jar.jar
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
    at java.lang.AbstractStringBuilder.<init>(AbstractStringBuilder.java:68)
    at java.lang.StringBuilder.<init>(StringBuilder.java:101)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.getString(DexFileReader.java:964)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.getType(DexFileReader.java:975)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.getField(DexFileReader.java:917)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.acceptInsn(DexFileReader.java:1595)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.acceptCode(DexFileReader.java:1407)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.acceptMethod(DexFileReader.java:1058)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.acceptClass(DexFileReader.java:856)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.accept(DexFileReader.java:659)
    at com.googlecode.d2j.reader.MultiDexFileReader.accept(MultiDexFileReader.java:116)
    at com.googlecode.d2j.reader.MultiDexFileReader.accept(MultiDexFileReader.java:109)
    at com.googlecode.d2j.dex.Dex2jar.doTranslate(Dex2jar.java:88)
    at com.googlecode.d2j.dex.Dex2jar.to(Dex2jar.java:275)
    at com.googlecode.dex2jar.tools.Dex2jarCmd.doCommandLine(Dex2jarCmd.java:112)
    at com.googlecode.dex2jar.tools.BaseCmd.doMain(BaseCmd.java:290)
    at com.googlecode.dex2jar.tools.Dex2jarCmd.main(Dex2jarCmd.java:33)

看到同样问题：java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded，不过也是无解状态。

[ysh329]

java.lang.OutOfMemoryError：GC overhead limit exceeded解决方法 - andybbc的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/andybbc/article/details/50581717

尝试，在其中加入

-XX:-UseGCOverheadLimit

# ./dex-tools-2.1-SNAPSHOT/d2j-dex2jar.sh -f ./aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587.apk
dex2jar ./aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587.apk -> ./aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587-dex2jar.jar
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
    at java.lang.AbstractStringBuilder.<init>(AbstractStringBuilder.java:68)
    at java.lang.StringBuilder.<init>(StringBuilder.java:101)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.getString(DexFileReader.java:964)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.getType(DexFileReader.java:975)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.getField(DexFileReader.java:917)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.acceptInsn(DexFileReader.java:1595)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.acceptCode(DexFileReader.java:1407)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.acceptMethod(DexFileReader.java:1058)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.acceptClass(DexFileReader.java:849)
    at com.googlecode.d2j.reader.DexFileReader.accept(DexFileReader.java:659)
    at com.googlecode.d2j.reader.MultiDexFileReader.accept(MultiDexFileReader.java:116)
    at com.googlecode.d2j.reader.MultiDexFileReader.accept(MultiDexFileReader.java:109)
    at com.googlecode.d2j.dex.Dex2jar.doTranslate(Dex2jar.java:88)
    at com.googlecode.d2j.dex.Dex2jar.to(Dex2jar.java:275)
    at com.googlecode.dex2jar.tools.Dex2jarCmd.doCommandLine(Dex2jarCmd.java:112)
    at com.googlecode.dex2jar.tools.BaseCmd.doMain(BaseCmd.java:290)
    at com.googlecode.dex2jar.tools.Dex2jarCmd.main(Dex2jarCmd.java:33)

[ysh329]

$ ../dex-tools-2.1-SNAPSHOT/d2j-dex2jar.sh ./classes2.dex ./classes3.dex ./classes4.dex ./classes5.dex ./classes6.dex ./classes7.dex
dex2jar ./classes2.dex -> ./classes2-dex2jar.jar
dex2jar ./classes3.dex -> ./classes3-dex2jar.jar
dex2jar ./classes4.dex -> ./classes4-dex2jar.jar
dex2jar ./classes5.dex -> ./classes5-dex2jar.jar
dex2jar ./classes6.dex -> ./classes6-dex2jar.jar
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dex2jar ./classes7.dex -> ./classes7-dex2jar.jar
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[ysh329]

@Metadata(bv = {1, 0, 3}, d1 = {"\000&\n\002\030\002\n\002\020\000\n\002\b\002\n\002\020 \n\002\030\002\n\000\n\002\020\016\n\002\b\003\n\002\020\002\n\002\b\003\b\007\030\0002\0020\001:\001\rB\005\006\002\020\002J\016\020\b\032\n\022\004\022\0020\005\030\0010\004J\b\020\t\032\004\030\0010\007J\024\020\n\032\0020\0132\f\020\003\032\b\022\004\022\0020\0050\004J\016\020\f\032\0020\0132\006\020\006\032\0020\007R\026\020\003\032\n\022\004\022\0020\005\030\0010\004X\016\006\002\n\000R\020\020\006\032\004\030\0010\007X\016\006\002\n\000\006\016"}, d2 = {"Lcom/ss/android/ugc/aweme/effectplatform/BeautyExtra;", "", "()V", "items", "", "Lcom/ss/android/ugc/aweme/effectplatform/BeautyExtra$ItemsBean;", "resource", "", "getItems", "getResource", "setItems", "", "setResource", "ItemsBean", "tools.core_douyinCnRelease"}, k = 1, mv = {1, 1, 15})

[ysh329]

@Metadata(bv = {1, 0, 3}, d1 = {"\000$\n\002\030\002\n\002\020\000\n\002\b\002\n\002\020\013\n\002\b\005\n\002\020\b\n\002\b\b\n\002\020\016\n\002\b\013\b\007\030\0002\0020\001B\005\006\002\020\002R\032\020\003\032\0020\004X\016\006\016\n\000\032\004\b\005\020\006\"\004\b\007\020\bR\032\020\t\032\0020\nX\016\006\016\n\000\032\004\b\013\020\f\"\004\b\r\020\016R\032\020\017\032\0020\nX\016\006\016\n\000\032\004\b\020\020\f\"\004\b\021\020\016R\034\020\022\032\004\030\0010\023X\016\006\016\n\000\032\004\b\024\020\025\"\004\b\026\020\027R\034\020\030\032\004\030\0010\023X\016\006\016\n\000\032\004\b\031\020\025\"\004\b\032\020\027R\032\020\033\032\0020\nX\016\006\016\n\000\032\004\b\034\020\f\"\004\b\035\020\016\006\036"}, d2 = {"Lcom/ss/android/ugc/aweme/effectplatform/BeautyExtra$ItemsBean;", "", "()V", "doubleDirectionin", "", "getDoubleDirectionin", "()Z", "setDoubleDirectionin", "(Z)V", "max", "", "getMax", "()I", "setMax", "(I)V", "min", "getMin", "setMin", "name", "", "getName", "()Ljava/lang/String;", "setName", "(Ljava/lang/String;)V", "tag", "getTag", "setTag", "value", "getValue", "setValue", "tools.core_douyinCnRelease"}, k = 1, mv = {1, 1, 15})

[ysh329]

Processing retrofit2.http.Part
Processing retrofit2.http.PartMap
Processing retrofit2.http.Path
Processing retrofit2.http.Query
Processing retrofit2.http.QueryMap
Processing retrofit2.http.QueryName
Processing retrofit2.http.Streaming
Processing retrofit2.http.Url
Processing tv.danmaku.ijk.media.player.annotations.AccessedByNative
Processing tv.danmaku.ijk.media.player.annotations.CalledByNative
-----
Finished extract 7 jar file(s) to destination directory. Start Time:  Thu Dec 12 23:39:53 CST 2019 . End Time:  Thu Dec 12 23:52:52 CST 2019

[ysh329]

dex4->effectplaform->BeautyExtra.class

[ysh329]

# libsrlib.so：调用了1.net、2.net、3.net这3个模型
root@fa2dc06fa97b:~/Downloads/apk模型/douyin/aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587/lib/armeabi-v7a# grep -rn "1.net"
Binary file libsrlib.so matches
root@fa2dc06fa97b:~/Downloads/apk模型/douyin/aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587/lib/armeabi-v7a# grep -rn "2.net"
Binary file libsrlib.so matches
root@fa2dc06fa97b:~/Downloads/apk模型/douyin/aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587/lib/armeabi-v7a# grep -rn "3.net"
Binary file libsrlib.so matches

# 包含beauty关键词的包：libeffect.so、libttvideorecorder.so、libttvebase.so、libsscronet.so、libttvideoeditor.so、libttvideoeditor.so；
# 1. 以最小的libttvebase.so为例，其中包含beauty的方法为：_ZN22TEStickerEffectWrapper28initFaceBeautyDetectExtParamERK35bef_face_beauty_detect_ext_param_st，贴图特效（StickerEffect）、美颜（FaceBeauty）、ExtParam/face_beauty_detect_ext_param（可能是大模型或者基于更多关键点的模型的美颜）、st（单线程）；
# 2. 以最大的libeffect.so为例，其中包含beauty的信息有：
bef_effect_set_beauty
bef_effect_update_beauty
bef_face_beauty_detect_ext_param *
bef_face_beauty_detect_ext_param_useV3Model_get
bef_face_beauty_detect_ext_param_useV3Model_set
beauty.json
bef-filter-name-b12-face-beauty
beautyType
beauty.json
facepartbeauty
beauty_Normal
beauty_Nature
beauty_Qingyan_State1
beauty_Qingyan_state2
beauty_Qingyan_state3
beauty_Qingyan_state4
beauty_Qingyan_state5
beauty_Qingyan_stateFinal
beauty_Qingya_Live_State1_Box1Live
beauty_QingyanLive_state2_var_live
beauty_B612_State1_scale
beauty_B612_state2_skinDetect
beauty_B612_state3_bilateralFilter
beauty_id
beauty_score
facepartbeauty
_p_bef_face_beauty_detect_ext_param_st
bef_face_beauty_detect_ext_param_st *|bef_face_beauty_detect_ext_param *
bef_face_beauty_detect_ext_param
bef_face_beauty_detect_ext_param_st::bef_face_beauty_detect_ext_param_st
bef_face_beauty_detect_ext_param_st::useV3Model
bef_face_beauty_detect_ext_param_st *
--DebugBeauty--checkResExistOrLoaded: beautyName=BeautyTypeNone, reset m_protocol
--DebugBeauty--checkResExistOrLoaded: beautyName=BeautyTypeNature, new IESFaceBeautyFilter
--DebugBeauty--checkResExistOrLoaded: beautyName=BeautyTypeNormal, new IESFaceBeautyNormalFilter
--DebugBeauty--checkResExistOrLoaded: beautyName=BeautyTypeQingyan, new QinyanBeautyFilter
--DebugBeauty--checkResExistOrLoaded: beautyName=BeautyTypeQingyanLive, new QingyanLiveBeautyFilter
--DebugBeauty--checkResExistOrLoaded: beautyName=BeautyTypeIES, new IESGuideFilter
--DebugBeauty--checkResExistOrLoaded: beautyName=BeautyTypeB612, new IESBeauty12OptimizeFilter
facepartbeautymodel/tt_facepartbeauty_v1.0.model
AIFacePartBeautyInfo beauty %d, score = %d
ttfaceattrmodel/tt_beauty_attr6_v1.0.model
effect [ %s ] is not beauty.
beauty_QingyanLive_state3_box2_live
beauty_B612_state4_bilateralFilter
beauty_B612_state5_Smooth_skin
/Users/chensheng/code/face_gate/smash/smash/proj/android/smash/app/src/main/jni/../../../../../../../../smash/modules/facepartbeauty/src/FacePartBeautySDK_API.cpp
tt_face_beauty_v4.0
face_part_beauty
tt_beauty_attr6_v1.0
N3BES8NtfEventI41algorithm_result_face_beauty_five_part_stEE
41algorithm_result_face_beauty_five_part_st
N3BEF29bef_filter_b12_face_beauty_stE
NSt6__ndk110__function6__funcIZN3BEF17FaceBeautyFeature21checkResExistOrLoadedEvE3$_0NS_9allocatorIS4_EEFvPNS2_29bef_filter_b12_face_beauty_stEEEE
NSt6__ndk110__function6__baseIFvPN3BEF29bef_filter_b12_face_beauty_stEEEE
NSt6__ndk110__function6__funcIZN3BEF17FaceBeautyFeature21checkResExistOrLoadedEvE3$_1NS_9allocatorIS4_EEFvPNS2_29bef_filter_b12_face_beauty_stEEEE
NSt6__ndk110__function6__funcIZN3BEF17FaceBeautyFeature21checkResExistOrLoadedEvE3$_2NS_9allocatorIS4_EEFvPNS2_29bef_filter_b12_face_beauty_stEEEE
NSt6__ndk110__function6__funcIZN3BEF17FaceBeautyFeature21checkResExistOrLoadedEvE3$_3NS_9allocatorIS4_EEFvPNS2_29bef_filter_b12_face_beauty_stEEEE
NSt6__ndk110__function6__funcIZN3BEF17FaceBeautyFeature21checkResExistOrLoadedEvE3$_4NS_9allocatorIS4_EEFvPNS2_29bef_filter_b12_face_beauty_stEEEE
NSt6__ndk110__function6__funcIZN3BEF17FaceBeautyFeature21checkResExistOrLoadedEvE3$_5NS_9allocatorIS4_EEFvPNS2_29bef_filter_b12_face_beauty_stEEEE
NSt6__ndk110__function6__funcIZN3BEF17FaceBeautyFeature21checkResExistOrLoadedEvE3$_6NS_9allocatorIS4_EEFvPNS2_29bef_filter_b12_face_beauty_stEEEE
N3BES8NtfEventI34algorithm_result_facepartbeauty_stEE
34algorithm_result_facepartbeauty_st
N3BEF35bef_filter_facepartbeauty_config_stE
NSt6__ndk120__shared_ptr_pointerIPN5smash13beautyengine316HeadSegmentationEZNS2_14HeadSegHandler4InitEPKcE3$_0NS_9allocatorIS3_EEEE
ZN5smash13beautyengine314HeadSegHandler4InitEPKcE3$_0
NSt6__ndk120__shared_ptr_pointerIPN5smash13beautyengine316HeadSegmentationEZNS2_14HeadSegHandler12InitFromBuffEPKhjE3$_1NS_9allocatorIS3_EEEE
ZN5smash13beautyengine314HeadSegHandler12InitFromBuffEPKhjE3$_1
root@fa2dc06fa97b:~/Downloads/apk模型/douyin/aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587/lib/armeabi-v7a#
root@fa2dc06fa97b:~/Downloads/apk模型/douyin/aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587/lib/armeabi-v7a# grep -rn "\/Users/"
Binary file libeffect.so matches
Binary file libsrlib.so matches
Binary file libttffmpeg.so matches
Binary file libttvideorecorder.so matches

root@fa2dc06fa97b:~/Downloads/apk模型/douyin/aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587/lib/armeabi-v7a# grep -rn beauty
Binary file libeffect.so matches
Binary file libttvideorecorder.so matches
libttvebase.so.T:918:0005d680 T _ZN22TEStickerEffectWrapper28initFaceBeautyDetectExtParamERK35bef_face_beauty_detect_ext_param_st
Binary file libsscronet.so matches
Binary file libttvideoeditor.so matches
Binary file libttvebase.so matches
root@fa2dc06fa97b:~/Downloads/apk模型/douyin/aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587/lib/armeabi-v7a# grep -rn face_attr
Binary file libeffect.so matches
Binary file libttvideorecorder.so matches
libttvebase.so.T:853:0005d206 T _ZN22TEStickerEffectWrapper20getSmartBeautyResultEP24bef_face_attrs_result_st
Binary file libttvebase.so matches
root@fa2dc06fa97b:~/Downloads/apk模型/douyin/aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587/lib/armeabi-v7a# grep -rn face_attr
Binary file libeffect.so matches
Binary file libttvideorecorder.so matches
libttvebase.so.T:853:0005d206 T _ZN22TEStickerEffectWrapper20getSmartBeautyResultEP24bef_face_attrs_result_st
Binary file libttvebase.so matches
root@fa2dc06fa97b:~/Downloads/apk模型/douyin/aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587/lib/armeabi-v7a# grep -rn face_detect
Binary file libeffect.so matches
Binary file libttvideorecorder.so matches
libttvebase.so.T:877:0005d5b4 T _ZN22TEStickerEffectWrapper22initFaceDetectExtParamERK28bef_face_detect_ext_param_st
Binary file libttvideoeditor.so matches
Binary file libttvebase.so matches
root@fa2dc06fa97b:~/Downloads/apk模型/douyin/aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587/lib/armeabi-v7a# grep -rn Winograd
libsrlib.so.nm:52:0003a660 T _ZN3MNN4Math17WinogradGenerater15transformWeightEPKNS_6TensorES4_
libsrlib.so.nm:53:0003a55c T _ZN3MNN4Math17WinogradGenerater20allocTransformWeightEPKNS_6TensorEiib
libsrlib.so.nm:54:00039ff8 T _ZN3MNN4Math17WinogradGeneraterC1Eiif
libsrlib.so.nm:55:00039ff8 T _ZN3MNN4Math17WinogradGeneraterC2Eiif
Binary file libsrlib.so matches
libsrlib.so.strings:189:_ZN3MNN4Math17WinogradGenerater15transformWeightEPKNS_6TensorES4_
libsrlib.so.strings:190:_ZN3MNN4Math17WinogradGenerater20allocTransformWeightEPKNS_6TensorEiib
libsrlib.so.strings:191:_ZN3MNN4Math17WinogradGeneraterC1Eiif
libsrlib.so.strings:201:_ZN3MNN4Math17WinogradGeneraterC2Eiif
libsrlib.so.strings:3289:/Users/admin1/project/inference/shrinkMNN/mnn/source/backend/cpu/compute/ConvolutionWinograd.cpp
libsrlib.so.strings:3293:/Users/admin1/project/inference/shrinkMNN/mnn/source/backend/cpu/compute/WinogradOptFunction.cpp
root@fa2dc06fa97b:~/Downloads/apk模型/douyin/aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587/lib/armeabi-v7a# grep -rn conv3x3
libIESNN_OCL.so.strings:220:_Z9conv3x3s1P11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP10sConvLayer
libIESNN_OCL.so.nm.-D:66:000185d0 T _Z9conv3x3s1P11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP10sConvLayer
Binary file libIESNN_OCL.so matches

[ysh329]

grep -rn face .
Binary file ./ttfacemodel/tt_face_v7.0.model matches
 yuanshuai06  …  aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587  assets  model  vi ttfacemodel/tt_face_v7.0.model
 yuanshuai06  …  aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587  assets  model  grep -rn beauty .
Binary file ./ttfaceattrmodel/tt_beauty_attr6_v1.0.model matches
 yuanshuai06  …  aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587  assets  model  grep -rn attr .
Binary file ./ttfaceattrmodel/tt_beauty_attr6_v1.0.model matches
 yuanshuai06  …  aweme_aweGW_v8.8.0_55fb587  assets  model  grep -rn tt .
Binary file ./ttfacemodel/tt_face_extra_v10.0.model matches
Binary file ./ttfacemodel/tt_face_v7.0.model matches
Binary file ./colorcard/lookup.png matches
Binary file ./ttfaceattrmodel/tt_face_attribute_v5.0.model matches
Binary file ./ttfaceattrmodel/tt_beauty_attr6_v1.0.model matches

[ysh329]

130|OnePlus7:/data/local/tmp/mnn $ /data/local/tmp/mnn/benchmark.out /data/local/tmp/mnn/model/ 100 0
MNN benchmark
Forward type: **CPU** thread=4** precision=2
--------> Benchmarking... loop = 100
[ - ] arch2.net                   max =    6.419ms  min =    4.336ms  avg =    4.525ms
[ - ] arch1.net                   max =   14.720ms  min =   13.718ms  avg =   14.089ms
Error for /home/yuanshuai/code/mnn/tools/cpp/revertMNNModel.cpp, 32
Model has no oplist
Segmentation fault

139|OnePlus7:/data/local/tmp/mnn $ md5sum ./model/*
541cb79a029bcea30a378657a23fc1ef  ./model/arch1.net
96c26aab7d5b7aa00e4e69b5d0e315e1  ./model/arch2.net
e148fe86a97f7e8a48ab77c85e4a9726  ./model/arch3.net

OnePlus7:/data/local/tmp/mnn/model $ du -sh ./*
20K ./arch1.net
20K ./arch2.net
16K ./arch3.net

根据报错信息Model has no oplist，发现Segmentation fault的位置在source/core/Interpreter.cpp:82：

Interpreter* Interpreter::createFromBufferInternal(Content* net) {
    if (nullptr == net) {
        MNN_PRINT("Buffer is null for create interpreter\n");
        return nullptr;
    }
    flatbuffers::Verifier verify((const uint8_t*)(net->buffer.get()), net->buffer.size());
    if (false == VerifyNetBuffer(verify)) {
        MNN_PRINT("Invalidate buffer to create interpreter\n");
        delete net;
        return nullptr;
    }
    net->net = GetNet(net->buffer.get());
    if (nullptr == net->net->oplists()) {
        MNN_ERROR("Model has no oplist\n");
        delete net;
        return nullptr;
    }
    return new Interpreter(net);
}

[ysh329]

延伸阅读

• 包体积
  • Android App包瘦身优化实践 | 美团技术团队
  • proguard 混淆工具的用法 （适用于初学者参考） | 李梦强 - 博客园
  • Android 减小APK包体大小方法总结 | Torr的博客 移动互联网门户
  • Android性能优化之包体积优化 | 浮生若梦-笑叹人生
  • Android性能优化系列之apk瘦身 | 一个码农的博客
  • Android Apk体积优化 | Wman
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  • Android AAPT 详解（上篇）-社区博客-网易云
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  • Linux c++filt 命令 | Dablelv的博客专栏
• 反编译
  • Android反编译：查看dex文件的源码 | Code for Coffee
  • 抖音反编译:android反编译之最新版本抖音(v7.7.0)安卓版反编译教程 | ucsheep-You see sheep! - CSDN博客
  • 反编译抖音apk | 简书
  • 反编译抖音iosTikTok(抖音国际版)逆向 | CocoaChina 一站式开发者成长社区
  • How do I reverse engineer .so files found in android APKs | Reverse Engineering Stack Exchange
  • java-decompiler/jd-core
  • java-decompiler/jd-gui: A standalone Java Decompiler GUI

---

• ios包体积

  • iOS 优化ipa包，减小安装包大小 - 简书 https://www.jianshu.com/p/a49d59b01669
  • 减小iOS App或者静态库体积 - 简书 https://www.jianshu.com/p/6c7b107d0321
  • iOS 优化IPA包体积（今日头条） - 简书 https://www.jianshu.com/p/2c914530b54b

• 查看某个函数大小：

  • readelf elf文件格式分析 — Linux Tools Quick Tutorial https://linuxtools-rst.readthedocs.io/zh_CN/latest/tool/readelf.html
  • readelf -s libpaddle_light_api_shared.so >1

[ysh329]

$ strings ./libIESNN_OCL.so | grep OCLP13sIESGPUTensor
_Z16convLayerForwardP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP10sConvLayer
_Z17inputLayerForwardP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP10sInference
_Z18deconvLayerForwardP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP12sDeconvLayer
_Z19eltwiseLayerForwardP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP13sEltwiseLayer
_Z21resizeBilinearForwardP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP20sResizeBilinearLayer
_Z6addPadP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP10sConvLayer
_Z6addPadP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP12sDeconvLayer
_Z11cutBoundaryP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP12sDeconvLayer
_Z9conv3x3s1P11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP10sConvLayer
_Z9conv1x1s1P11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP10sConvLayer
_Z11eltwise_sumP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP13sEltwiseLayer
_Z11deconv4x4s2P11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP12sDeconvLayer
_Z14resizeBilinearP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP20sResizeBilinearLayer

$ strings ./libIESNN_OCL.so | grep Layer
_Z14parseConvLayerP7__sFILEP10sConvLayerP7sIESNet
_Z14parseReluLayerP7__sFILEP10sReluLayerP7sIESNet
_Z15parseInputLayerP7__sFILEP11sInputLayerP7sIESNet
_Z15parseScaleLayerP7__sFILEP11sScaleLayerP7sIESNet
_Z15parseSplitLayerP7__sFILEP11sSplitLayerP7sIESNet
_Z16parseConcatLayerP7__sFILEP12sConcatLayerP7sIESNet
_Z16parseDeConvLayerP7__sFILEP12sDeconvLayerP7sIESNet
_Z17parseEltwiseLayerP7__sFILEP13sEltwiseLayerP7sIESNet
_Z17parseReshapeLayerP7__sFILEP13sReshapeLayerP7sIESNet
_Z17parseSigmoidLayerP7__sFILEP13sSigmoidLayerP7sIESNet
_Z19parseBatchNormLayerP7__sFILEP15sBatchNormLayerP7sIESNet
_Z21parseDepth2SpaceLayerP7__sFILEP18sDepthtoSpaceLayerP7sIESNet
_Z21parseSpace2DepthLayerP7__sFILEP18sSpacetoDepthLayerP7sIESNet
_Z24parseResizeBilinearLayerP7__sFILEP20sResizeBilinearLayerP7sIESNet
_ZNSt6__ndk114__split_bufferI15sIESLayerTensorRNS_9allocatorIS1_EEEC2EjjS4_
_ZNSt6__ndk16vectorI15sIESLayerTensorNS_9allocatorIS1_EEE21__push_back_slow_pathIRKS1_EEvOT_
_ZNSt6__ndk16vectorI15sIESLayerTensorNS_9allocatorIS1_EEE8allocateEj
_ZNSt6__ndk16vectorI15sIESLayerTensorNS_9allocatorIS1_EEEC2ERKS4_
_Z13setFeatureMapPbPiPNSt6__ndk16vectorI15sFeaturePondMemNS1_9allocatorIS3_EEEE15sIESLayerTensor
_Z16convLayerForwardP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP10sConvLayer
_Z17inputLayerForwardP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP10sInference
_Z18deconvLayerForwardP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP12sDeconvLayer
_Z19eltwiseLayerForwardP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP13sEltwiseLayer
_Z21resizeBilinearForwardP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP20sResizeBilinearLayer
_Z6addPadP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP10sConvLayer
_Z6addPadP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP12sDeconvLayer
_Z11cutBoundaryP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP12sDeconvLayer
_Z9conv3x3s1P11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP10sConvLayer
_Z9conv1x1s1P11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP10sConvLayer
_Z11eltwise_sumP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP13sEltwiseLayer
_Z11deconv4x4s2P11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP12sDeconvLayer
_Z14resizeBilinearP11sIESNet_OCLP13sIESGPUTensorP20sResizeBilinearLayer

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直接在lib/armeabi-v7a目录下使用grep命令检索关键词：Conv、Convolution、face_detect、Beauty、beauty、inference、predict等，最后定位到以下3个so：

• libeffect.so：猜测是应用层，包含了贴纸等方法，很多很多；
• libIESNN_OCL.so：除了关键词定位外，根据名称就可以确定八成是推理引擎，名称中带有OCL、NN关键词；
• libsrlib.so：超分？。

注：根据目录名片段，可检索到一大把姓名拼音缩写，以及对应模块代码，若运气好在微信里以拼音可检索到对应人名（含未加好友的群成员名的拼音），核对信息大概率是这个人，或许我可以挖人了。

libsrlib

对libsrlib.so使用vim命令直接打开观察，再配合stings、nm、grep等命令组合，检索到有用到MNN引擎，以及shrinkMNN关键词，猜测对MNN压缩删除未使用到的代码。

并在其中找到几个文件名：1.net、2.net、3.net，对应assets/目录下的三个文件（arch1.net、arch2.net、arch3.net），更多见后文。

libIESNN_OCL

对libIESNN_OCL.so使用stings、nm、grep等命令组合，可以确认推理引擎名为IESNN，CPU-armv7a支持14个CPU层和4个GPU（OpenCL）层，因为包含Input层，而且函数名带有Layer，估计最早支持的应该也是Caffe。

• CPU：Conv、Input、Relu、Scale、Split、Concat、Deconv、Eltwise、Reshape、Sigmoid、BatchNorm、Depth2Space、Space2Depth、ResizeBilinear；
• GPU（OpenCL）：ConvLayer（conv3x3s1、conv1x1s1且都要考虑pad即addPad）、DeconvLayer（deconv4x4s2、cutBoundary且都考虑了pad即addPad）、ResizeBilinearLayer（可能因Deconv的性能考量而增加）、EltwiseLayer（eltwise_sum）、half2floatkernel。
  • OpenCL的Kernel编译参数为：
    • -cl-fast-relaxed-math；
    • -cl-mad-enable；
    • -cl-denorms-are-zero;
    • -DUSE_HALF=1 -DDATA_TYPE=half -DDATA_TYPE2=half2 -DDATA_TYPE3=half3 -DDATA_TYPE4=half4 -DDATA_TYPE8=half8 -DDATA_TYPE16=half16；
    • -DREAD_IMAGET=read_imageh -DWRITE_IMAGET=write_imageh；
  • OpenCL Kernel似乎是一串加密过的字符串；
  • 根据的Adreno(TM)型号（680、640、630、620、618、616、615、612、610、605；540、530、512、510、509、508、506）以及高通处理器规格表，反推出该推理库考虑的是高通骁龙800/700/600系列。

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• xiaoyang：skyar、moibilecv2；
• chenriwei：faceSDK、face2_sdk、face2_detect、hairParser、headseg、AttrSDK（faceattr）、BeautySDK、object_detection（GenericObjectSDK、object_alignment）、ar_scan、memoji_match、facegan/FaceEyeTrackSDK2、biggan、hdrnet、gaze_estimation、faceverify、ssd_detector、Mug；
• chensheng：clothes_seg、FaceBeautySDK、PortraitMatting；
• meng：HandSDK、HandDetector；
• tangtang：skeleton（keypointDetector）；
• jinghuai：mobilecv2；
• lizhenpeng：mobilecv2；
• xingmei：protobuf。

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