① android.mk介绍(一)
在linux下，可以通过Makefile来对源码工程进行管理，Android.mk文件是Makefile的一小部分，它用来对Android程序进行编译。Android.mk文件中描述了哪些C文件将被编译且指明了如何编译。Android.mk文件用来告知NDK Build 系统关于Source的信息。
1、编译可执行程序
2、编译动态库或静态库
3、预编译文件(APK或java库)
以上三种是Android.mk的主要用法，我们写mk文件时也就是以上三种目的。
首先看一个最简单的Android.mk的例子：
讲解：
每个Android.mk文件必须以定义 LOCAL_PATH 为开始。它用于在开发tree中查找源文件。
宏 my-dir 由Build System提供。返回包含Android.mk的目录路径。
CLEAR_VARS 变量由Build System提供。并指向一个指定的GNU Makefile，由它负责清理很多LOCAL_xxx.
例如：LOCAL_MODULE, LOCAL_SRC_FILES, LOCAL_STATIC_LIBRARIES等等。但不清理 LOCAL_PATH .
这个清理动作是必须的，因为所有的编译控制文件由同一个GNU Make解析和执行，其变量是全局的。所以清理后才能避免相互影响。
LOCAL_MODULE 模块必须定义，以表示Android.mk中的每一个模块。名字必须唯一且不包含空格。
Build System会自动添加适当的前缀和后缀。例如，foo，要产生动态库，则生成libfoo.so.
但请注意：如果模块名被定为：libfoo.则生成libfoo.so. 不再加前缀。
LOCAL_SRC_FILES变量必须包含将要打包如模块的C/C++ 源码。
不必列出头文件，build System 会自动帮我们找出依赖文件。
缺省的C++源码的扩展名为.cpp. 也可以修改，通过LOCAL_CPP_EXTENSION。
BUILD_SHARED_LIBRARY：是Build System提供的一个变量，指向一个GNU Makefile Script。
它负责收集自从上次调用include $(CLEAR_VARS) 后的所有LOCAL_XXX信息。并决定编译为什么。
BUILD_STATIC_LIBRARY：编译为静态库。
BUILD_SHARED_LIBRARY ：编译为动态库
BUILD_EXECUTABLE：编译为Native C可执行程序
BUILD_PACKAGE（既可以编apk，也可以编资源包文件，但是需要指定LOCAL_EXPORT_PACKAGE_RESOURCES:=true)
BUILD_JAVA_LIBRARY（Java共享库）
BUILD_STATIC_JAVA_LIBRARY（java静态库）
Android源码中有大量的mk文件，Android系统的编译就是靠着这些mk文件的，所以学好是非常有必要的哦！
② Android系统编译命令make
在编译Android系统时，需要先执行2条命令，来设置必要的环境变量。
接下来就可以执行make系列命令，来完成不同的需要。
make clean 用来清除编译历史，开始一个全新的编译。
make -j 或 make -j8 启动编译过程。 -j 后面的数字代表要使用的cpu thread的数目。
在完成了全编译后，才能执行生成OTA升级包的操作。
注意事项：
③ Android make 基础
Android编译演进过程：
build/ 目录下
source build/envsetup.sh
输入指令hmm 就可以查看信息
lunch 2
通过soong执行编译构建，这里执行make命令时，main.mk文件把一些环境变量和目标都配置好后，会执行envsetup.sh中的make()进行编译。
build/soong/soong_ui.bash --make-mode
------->
soong的编译过程:
soong_ui.bash 调用流程：
可以看到include 了main.mk文件，从main.mk开始，将通过include命令将其所有需要的.mk文件包含进来，最终在内存中形成一个包括所有编译脚本的集合，这个相当于一个巨大Makefile文件。Makefile文件看上去很庞大，其实主要由三种内容构成: 变量定义、函数定义和目标依赖规则，此外mk文件之间的包含也很重要。
5.工具链的关系
REF
https://blog.csdn.net/yiranfeng/article/details/109082489
④ Android Studio手动配置Makefile、CMake
在Ubutu上编译出来的.so文件，怎么添加到Android项目中去使用呢？目前：可以通过
Makefile方式和CMake方式引入预编译静动态库（静态库.a 动态库.so）到项目中去使用。就目前而言CMake是Goole推荐使用方式，但是加入接手一个老的NDK项目是MakeFile方式，看不懂就GePi了，所以这里我们还是介绍一下MakeFile方式将静动态库加入到AS中，完成NDK项目的开发。废话不多说，直接撸步骤了：
1、在src/main目录下创建一个ndkBuild文件夹
2、在此文件中创建一个Android.mk文件
3、在此文件中创建一个test.c的源文件
4、将编译好的的.so库复制到src/main目录下
如图所示目录结构：
1、编辑Android.mk文件
2、编辑grade(app)文件
3、编辑test.c文件
4、使用编译好的.so库里面的函数
本结果运行在Android 5.1 系统上
再次运行在Android 8.0系统上
看以清楚知道，其实我们的APK包里面就没有libMainTest.so库，所以APP在8.0上会出现奔溃的现象。so...
1、在src/main目录下创建一个cmake文件夹
include：里面包含需要一些头文件
cmakeTest.c：需要编译的源文件
2、在app目录下创建一个文件：CmakeLists.txt
3、编辑grade(app)
4、编辑cmakeTest.c文件
4、引用编译好的libcmakeTest.so
Android 8.0.0系统:
Android 5.1.1系统:
⑤ android 怎样编译kernel 命令 make
方法如下：
在Linux的环境下:
建立目录:
mkdir ~/android-kernel cd android-kernel
下载源代码, 大概有280MB, 慢慢等哈~~~ (当然你要先安装git) git clone git://git.linuxtogo.org/home/groups/mobile-linux/kernel.git
类似的屏幕信息:
Initialized empty Git repository in /home/user/android-kernel/kernel/.git/ remote: Counting objects: 908251, done.
remote: Compressing objects: 100% (153970/153970), done.
remote: Total 908251 (delta 755115), reused 906063 (delta 753016) Receiving objects: 100% (908251/908251), 281.86 MiB | 292 KiB/s, done. Resolving deltas: 100% (755115/755115), done. Checking out files: 100% (22584/22584), done.
然后去到htc-msm branch: cd kernel
git checkout -b htc-msm origin/htc-msm
屏幕信息:
Branch htc-msm set up to track remote branch refs/remotes/origin/htc-msm. Switched to a new branch "htc-msm"
下载ARM的toolchain, 大概64MB左右, 下到~/android-kernel: 下
载
:
http://www.codesourcery.com/gnu_toolchains/arm/portal/package2549/public/arm-none-linux-gnueabi/arm-2008q1-126-arm-none-linux-gnueabi-i686-pc-linux-gnu.tar.bz2
cd ~/android-kernel
tar xjf arm-2008q1-126-arm-none-linux-gnueabi-i686-pc-linux-gnu.tar.bz2
编译kernel
准备缺省的Kaiser 配置文件.config
cd ~/android-kernel/kernel
make htckaiser_defconfig ARCH=arm
然后编译zImage:
export PATH=~/android-kernel/arm-2008q1/bin:$PATH
make zImage ARCH=arm CROSS_COMPILE=arm-none-linux-gnueabi-
编译好的在: ~/android-kernel/kernel/arch/arm/boot/zImage
如果你的机器是多核的, 可以编译的时候用-j <cores/cpus_number>来加速:
比如, 双核的可以:
make -j 2 zImage ARCH=arm CROSS_COMPILE=arm-none-linux-gnueabi
满意请采纳谢谢
⑥ 安卓系统(android)怎样才能成功编译安装‘make’命令
tar.gz（bz或bz2等） 一、安装1、打开一个SHELL，即终端2、用cd 命令进入源代码压缩包所在的目录3、根据压缩包类型解压缩文件(*代表压缩包名称) tar -zxvf ****.tar.gztar -jxvf ****.tar.bz(或bz2)4、用CD命令进入解压缩后的目录5、输入编译文件命令：./configure（有的压缩包已经 编译过，这一步可以省去） 6、然后是命令：make 7、再是安装文件命令：make install8、安装完毕如果安装了busybox命令就要这样用： busybox+空格+命令
⑦ 如何加快linux android 的编译速度
项目越来越大，每次需要重新编译整个项目都是一件很浪费时间的事情。Research了一下，找到以下可以帮助提高速度的方法，总结一下。
1. 使用tmpfs来代替部分IO读写
2.ccache，可以将ccache的缓存文件设置在tmpfs上，但是这样的话，每次开机后，ccache的缓存文件会丢失
3.distcc,多机器编译
4.将屏幕输出打印到内存文件或者/dev/null中，避免终端设备（慢速设备）拖慢速度。
tmpfs
有人说在Windows下用了RAMDisk把一个项目编译时间从4.5小时减少到了5分钟，也许这个数字是有点夸张了，不过粗想想，把文件放到内存上做编译应该是比在磁盘上快多了吧，尤其如果编译器需要生成很多临时文件的话。
这个做法的实现成本最低，在Linux中，直接mount一个tmpfs就可以了。而且对所编译的工程没有任何要求，也不用改动编译环境。
mount -t tmpfs tmpfs ~/build -o size=1G
用2.6.32.2的Linux Kernel来测试一下编译速度：
用物理磁盘：40分16秒
用tmpfs：39分56秒
呃……没什么变化。看来编译慢很大程度上瓶颈并不在IO上面。但对于一个实际项目来说，编译过程中可能还会有打包等IO密集的操作，所以只要可能，用tmpfs是有益无害的。当然对于大项目来说，你需要有足够的内存才能负担得起这个tmpfs的开销。
make -j
既然IO不是瓶颈，那CPU就应该是一个影响编译速度的重要因素了。
用make -j带一个参数，可以把项目在进行并行编译，比如在一台双核的机器上，完全可以用make -j4，让make最多允许4个编译命令同时执行，这样可以更有效的利用CPU资源。
还是用Kernel来测试：
用make： 40分16秒
用make -j4：23分16秒
用make -j8：22分59秒
由此看来，在多核CPU上，适当的进行并行编译还是可以明显提高编译速度的。但并行的任务不宜太多，一般是以CPU的核心数目的两倍为宜。
不过这个方案不是完全没有cost的，如果项目的Makefile不规范，没有正确的设置好依赖关系，并行编译的结果就是编译不能正常进行。如果依赖关系设置过于保守，则可能本身编译的可并行度就下降了，也不能取得最佳的效果。
ccache
ccache工作原理：
ccache也是一个编译器驱动器。第一趟编译时ccache缓存了GCC的“-E”输出、编译选项以及.o文件到$HOME/.ccache。第二次编译时尽量利用缓存，必要时更新缓存。所以即使"make clean; make"也能从中获得好处。ccache是经过仔细编写的，确保了与直接使用GCC获得完全相同的输出。
ccache用于把编译的中间结果进行缓存，以便在再次编译的时候可以节省时间。这对于玩Kernel来说实在是再好不过了，因为经常需要修改一些Kernel的代码，然后再重新编译，而这两次编译大部分东西可能都没有发生变化。对于平时开发项目来说，也是一样。为什么不是直接用make所支持的增量编译呢？还是因为现实中，因为Makefile的不规范，很可能这种“聪明”的方案根本不能正常工作，只有每次make clean再make才行。
安装完ccache后，可以在/usr/local/bin下建立gcc，g++，c++，cc的symbolic link，链到/usr/bin/ccache上。总之确认系统在调用gcc等命令时会调用到ccache就可以了（通常情况下/usr/local /bin会在PATH中排在/usr/bin前面）。
安装的另外一种方法：
vi ~/.bash_profile
把/usr/lib/ccache/bin路径加到PATH下
PATH=/usr/lib/ccache/bin:$PATH:$HOME/bin
这样每次启动g++的时候都会启动/usr/lib/ccache/bin/g++，而不会启动/usr/bin/g++
效果跟使用命令行ccache g++效果一样
这样每次用户登录时，使用g++编译器时会自动启动ccache
继续测试：
用ccache的第一次编译(make -j4)：23分38秒
用ccache的第二次编译(make -j4)：8分48秒
用ccache的第三次编译(修改若干配置，make -j4)：23分48秒
看来修改配置（我改了CPU类型...）对ccache的影响是很大的，因为基本头文件发生变化后，就导致所有缓存数据都无效了，必须重头来做。但如果只是修改一些.c文件的代码，ccache的效果还是相当明显的。而且使用ccache对项目没有特别的依赖，布署成本很低，这在日常工作中很实用。
可以用ccache -s来查看cache的使用和命中情况：
cache directory /home/lifanxi/.ccachecache hit 7165cache miss 14283called for link 71not a C/C++ file 120no input file 3045files in cache 28566cache size 81.7 Mbytesmax cache size 976.6 Mbytes
可以看到，显然只有第二编次译时cache命中了，cache miss是第一次和第三次编译带来的。两次cache占用了81.7M的磁盘，还是完全可以接受的。
distcc
一台机器的能力有限，可以联合多台电脑一起来编译。这在公司的日常开发中也是可行的，因为可能每个开发人员都有自己的开发编译环境，它们的编译器版本一般是一致的，公司的网络也通常具有较好的性能。这时就是distcc大显身手的时候了。
使用distcc，并不像想象中那样要求每台电脑都具有完全一致的环境，它只要求源代码可以用make -j并行编译，并且参与分布式编译的电脑系统中具有相同的编译器。因为它的原理只是把预处理好的源文件分发到多台计算机上，预处理、编译后的目标文件的链接和其它除编译以外的工作仍然是在发起编译的主控电脑上完成，所以只要求发起编译的那台机器具备一套完整的编译环境就可以了。
distcc安装后，可以启动一下它的服务：
/usr/bin/distccd --daemon --allow 10.64.0.0/16
默认的3632端口允许来自同一个网络的distcc连接。
然后设置一下DISTCC_HOSTS环境变量，设置可以参与编译的机器列表。通常localhost也参与编译，但如果可以参与编译的机器很多，则可以把localhost从这个列表中去掉，这样本机就完全只是进行预处理、分发和链接了，编译都在别的机器上完成。因为机器很多时，localhost的处理负担很重，所以它就不再“兼职”编译了。
export DISTCC_HOSTS="localhost 10.64.25.1 10.64.25.2 10.64.25.3"
然后与ccache类似把g++，gcc等常用的命令链接到/usr/bin/distcc上就可以了。
在make的时候，也必须用-j参数，一般是参数可以用所有参用编译的计算机CPU内核总数的两倍做为并行的任务数。
同样测试一下：
一台双核计算机，make -j4：23分16秒
两台双核计算机，make -j4：16分40秒
两台双核计算机，make -j8：15分49秒
跟最开始用一台双核时的23分钟相比，还是快了不少的。如果有更多的计算机加入，也可以得到更好的效果。
在编译过程中可以用distccmon-text来查看编译任务的分配情况。distcc也可以与ccache同时使用，通过设置一个环境变量就可以做到，非常方便。
总结一下：
tmpfs： 解决IO瓶颈，充分利用本机内存资源
make -j： 充分利用本机计算资源
distcc： 利用多台计算机资源
ccache： 减少重复编译相同代码的时间
这些工具的好处都在于布署的成本相对较低，综合利用这些工具，就可以轻轻松松的节省相当可观的时间。上面介绍的都是这些工具最基本的用法，更多的用法可以参考它们各自的man page。
5.还有提速方法是把屏幕输出重定向到内存文件或/dev/null,因对终端设备(慢速设备)的阻塞写操作也会拖慢速度。推荐内存文件，这样发生错误时，能够查看。