插桩，顾名思义，就是在代码编译期间修改已有的代码获证生成新代码。

基础知识

1、使用插桩的场景

• 代码生成
• 代码监控
• 代码修改
• 代码分析
  从技术实现上看，编译插桩是从代码编译的流程介入可以分为两类：

• Java文件，类似APT、AndroidAnnotation这些代码生成的场景，他们生成的都是Java文件，是在编译的最开始接入。

  
  

• 字节码（Bytecode），字节码的方式可以操作“.class”的Java字节码，也可以操作“.dex”的Dalvik字节码，这取决于我们使用的插桩方法。

  
  

2、字节码

对于Java平台，Java虚拟机运行的是class文件，内部对应的是Java字节码。而针对Android的字节码是Google专门为其设计的一种Dalvik字节码，虽然增加了指令长度但却缩减了指令数量，执行更会快速。
它们的主要区别有：

• 体系架构，Java虚拟机是基于栈实现，而Android虚拟机是基于寄存器实现，在ARM平台，寄存器实现性能会高于栈实现。

  
  
• 格式结构，对于Class文件，每个文件都会有自己的单独的常量池以及其他一些公共字段。对于Dex文件，整个Dex中所有Class共用一个常量池和公共字段，所以整体结构更加紧凑，因而大大减少了体积。
• 指令优化，Dalvik字节码对大量的指令专门做了精简和优化。

编译插桩的三种方法

AspectJ和ASM框架的输入和输出都是Class文件，他们是我们最常使用的java字节码处理框架。

1、AspectJ

AspectJ是Java中流行的AOP编程扩展框架，从底层实现上来看，AspectJ内部使用的是BCEL框架来完成，在使用上来看，AspectJ框架有自己的一定优势：

• 成熟稳定
• 使用简单
  我们完全不用关心底层Java字节码的处理流程，就可以轻松实现编译插桩功能。但是它的功能无法满足某些场景的需求，如果想针对所有函数都做插桩，AspectJ会带来不少的性能影响。

2、ASM

ASM的功能非常强大，它可以满足100%的场景，其主要特点有：

• 操作灵活，可以根据需求自定义修改、插入、删除。
• 上手难， 需要对Java字节码有比较深入的了解。
  ASM更加高效直接，因而有时需要掌握一些必不可少的Java字节码知识换人Java虚拟机运行机制。Java虚拟机是基于栈实现的，Java虚拟机的描述：

每一条 Java 虚拟机线程都有自己私有的 Java 虚拟机栈，这个栈与线程同时创建，用于存储栈帧（Stack Frame）。
所以在多线程应用中多个线程就会有多个栈，每个栈都有自己的栈帧。

如下图所示，我们可以简单的认为栈帧包含3个重要的内容：本地变量表（Local Variable Array）、操作数栈（Operand Stack）和常量池引用（Constant Pool Reference）。

• 本地变量表，可以认为本地变量表是存放临时数据的，并且本地变量表有个很重要的功能就是用来传递方法调用时的参数，当调用方法的时候，参数会依次传递到本地变量表中从0开始的位置上，并且如果调用的方法是实例方法，那么我们可以通过第0个本地变量中获取当前实例的引用，也就是this所指向的对象。
• 操作数栈，可以认为操作数栈是一个用于存放指令执行所需要的数据位置，指令从操作数栈中取走数据并将操作结构重入栈。
  由于本地变量表和操作数栈的最大深度是在编译时就确定的，所以在使用ASM进行字节码操作后需要调用ASM提供的visitMaxs方法来设置maxLocal和maxStack数，不过，ASM为了方便用户使用，已经提供了自动计算的方法，在实例化ClassWriter操作类的时候传入COMPUTE_MAXS，ASM就会自动计算本地变量表和操作数栈。
  在具体的字节码处理过程中，特别需要注意的是本地变量表和操作数栈的数据交换和try catch block的处理。

• 数据交换，如下图所示，在经过IADD指令操作后，又通过ISTORE 0 指令将栈顶int值存入第1个本地变量中个，用于临时保存，在最后的加法过程中，将0和1位置的本地变量取出压入操作数栈中功IADD指令使用。

  
  
• 遗产处理，在字节码操作过程中需要特别注意异常处理对操作数栈的影响，如果在try和catch之间抛出了一个可捕获的异常，那么当前的操作数栈会被清空，并将异常对象压入这个空栈中，执行过程在catch处继续。幸运的是，如果生产了错误的字节码，编译器可以辨别出该情况并导致编译异常，ASM中也提供了字节码Verify的接口，可以在修改完成后验证一下字节码是否正常。
  如果想在一个方法执行完成后增加代码，ASM相对也要简单很多，可以在字节码中出现的每一条RETURN系或者ATHROW的指令前，增加处理的逻辑即可。

ReDex

ReDex不仅只是作为一款Dex优化工具，它也提供了很多的小工具和功能，比如在ReDex里提供了一个简单的Method Tracing和Block Tracing工具，这个工具可以在所有方法或者指定方法前插入一跟踪代码。
ReDex的这个功能并不是完整的AOP工具，但它提供了一系列指令生成API和Opcode插入API，我们可以参照这个功能实现自己的字节码注入工具，这个功能的代码在Instrument.cpp中。
由于Dalvik字节码发展时间尚端，而且因为Dex格式更加紧凑，修改起来往往牵一发而动全身，并且Dalvik字节码的处理相比Java字节码会更加复杂一些，所以直接操作Dalivk字节码的工具并不是很多。
市面上大部分需要直接修改Dex的情况是逆向的，很多同学都采用手动书写Smail代码然后编译回去，总结一下Dex字节码库：
-ASMDEX，开发者是ASM库的作者，但很久未更新了

• Dexter， Google官方开发的Dex操作库，更新很频繁，但是使用起来很复杂
• Dexmaker，用来生成Dalvik字节码的代码
• Soot，修改Dex的方法很另类，是将Dalvik字节码转换成一种Jimple three-address code，然后插入Jimple Opcode后再转回Dalvik字节码。