SwiftLint 캐싱을 통한 Incremental Build 최적화하기

간단 소개

SwiftLint 캐싱과 CI 도입으로 iOS 증분 빌드 시간을 최적화하고, 린트 관련 이슈를 해결하여 개발 생산성을 향상시킨 경험 공유.

AI Summary

SwiftLint 캐싱을 통한 증분 빌드 최적화
- SwiftLint는 코드 스타일과 품질 유지를 위한 필수 도구이지만, 전체 코드베이스 검사로 증분 빌드 시간을 증가시키는 문제가 있음.
- 모듈화된 프로젝트에서 모듈 수 증가에 따라 SwiftLint 실행 시간이 더 늘어남.
SwiftLint 로컬 캐싱 구현 및 한계
- Xcode Build Phase의 'Based on dependency analysis' 옵션을 활용하여 Input File Lists의 변화가 있을 때만 SwiftLint를 실행하도록 개선.
- xcfilelist 갱신 스크립트 개발 및 Build Pre-actions를 통해 특정 타겟 내 변경사항 발생 시 Input File Lists를 갱신.
- 로컬 캐싱 적용 후 SwiftLint 소요 시간이 크게 감소했으나, 린트 체크가 제대로 안 되는 문제와 린트에 대한 민감도 감소 현상 발생.
SwiftLint CI 도입을 통한 문제 해결
- danger-swift 도구를 사용한 GitHub Actions Workflow로 SwiftLint CI를 구축하여 린트 관련 이슈 해결.
- 변경된 파일에 대해서만 SwiftLint 체크를 수행하고, Build Post-action과 백그라운드 실행 기능을 활용하여 개발 흐름과 무관하게 SwiftLint 캐싱 이슈를 보완.