KSP FAQ

KSP를 사용하는 이유

KSP는 kapt에 비해 여러 가지 장점을 가집니다.

• 더 빠릅니다.
• Kotlin 사용자에게 더 유연한(fluent) API를 제공합니다.
• 생성된 Kotlin 소스에 대한 다중 라운드 처리를 지원합니다.
• 멀티플랫폼 호환성을 염두에 두고 설계되었습니다.

KSP는 왜 kapt보다 빠릅니까?

kapt는 Java 스텁을 생성하기 위해 모든 타입 참조를 파싱하고 해석해야 하지만, KSP는 필요할 때(on-demand) 참조를 해석합니다. 또한 javac에 위임하는 데에도 시간이 소요됩니다.

추가적으로, KSP의 점진적(incremental) 처리 모델은 단순히 격리하고 집계하는 것보다 더 세분화된 단위(finer granularity)를 가집니다. KSP는 모든 것을 재처리하는 것을 피할 수 있는 더 많은 기회를 찾습니다. 또한 KSP는 심볼 해석을 동적으로 추적하기 때문에, 한 파일의 변경이 다른 파일을 오염시킬(pollute) 가능성이 적으며, 따라서 재처리해야 하는 파일 집합이 더 작습니다. kapt는 javac에 처리를 위임하기 때문에 이는 불가능합니다.

KSP는 Kotlin 전용입니까?

KSP는 Java 소스도 처리할 수 있습니다. API는 통합되어 있으며, 이는 Java 클래스와 Kotlin 클래스를 파싱할 때 KSP에서 통합된 데이터 구조를 얻는다는 의미입니다.

KSP를 업그레이드하는 방법

KSP는 API와 구현체(implementation)를 가집니다. API는 거의 변경되지 않으며 하위 호환됩니다. 새로운 인터페이스가 추가될 수 있지만, 기존 인터페이스는 변경되지 않습니다. 구현체는 특정 컴파일러 버전에 종속됩니다. 새 릴리스에서는 지원되는 컴파일러 버전이 변경될 수 있습니다.

프로세서는 API에만 의존하므로 컴파일러 버전에 종속되지 않습니다. 그러나 프로세서 사용자는 프로젝트의 컴파일러 버전을 올릴 때 KSP 버전도 올려야 합니다. 그렇지 않으면 다음과 같은 오류가 발생합니다:

ksp-a.b.c is too old for kotlin-x.y.z. Please upgrade ksp or downgrade kotlin-gradle-plugin

프로세서 사용자는 프로세서가 API에만 의존하므로 프로세서 버전을 올릴 필요가 없습니다.

예를 들어, 특정 프로세서가 KSP 1.0.1 (Kotlin 1.6.0에 엄격하게 종속됨)과 함께 릴리스 및 테스트되었다고 가정해 봅시다. 이를 Kotlin 1.6.20에서 작동시키려면, Kotlin 1.6.20용으로 빌드된 KSP 버전(예: KSP 1.1.0)으로 KSP를 올리기만 하면 됩니다.

최신 KSP 구현체를 이전 Kotlin 컴파일러와 함께 사용할 수 있습니까?

언어 버전이 동일하다면, Kotlin 컴파일러는 하위 호환되어야 합니다. Kotlin 컴파일러를 올리는 것은 대부분의 경우 사소한 일입니다. 최신 KSP 구현체가 필요하다면, 그에 따라 Kotlin 컴파일러를 업그레이드하십시오.

KSP는 얼마나 자주 업데이트됩니까?

KSP는 시맨틱 버전 관리(Semantic Versioning)를 최대한 따르려고 노력합니다. KSP 버전 major.minor.patch에서,

• major는 호환되지 않는 API 변경을 위해 예약되어 있습니다. 이에 대한 사전 결정된 일정은 없습니다.
• minor는 새로운 기능을 위해 예약되어 있습니다. 약 분기별로 업데이트될 예정입니다.
• patch는 버그 수정 및 새로운 Kotlin 릴리스를 위해 예약되어 있습니다. 대략 매월 업데이트됩니다.

일반적으로 새로운 Kotlin 버전이 릴리스된 후 며칠 내에 해당 KSP 릴리스가 제공되며, 여기에는 사전 릴리스(베타 또는 RC)도 포함됩니다.

Kotlin 외에 라이브러리에 대한 다른 버전 요구 사항이 있습니까?

다음은 라이브러리/인프라에 대한 요구 사항 목록입니다:

• Android Gradle Plugin 7.1.3+
• Gradle 6.8.3+

KSP의 향후 로드맵은 무엇입니까?

다음 항목들이 계획되어 있습니다:

• 새로운 Kotlin 컴파일러 지원
• 멀티플랫폼 지원 개선. 예를 들어, 일부 타겟에서 KSP 실행/타겟 간의 계산 공유.
• 성능 향상. 해야 할 최적화 작업이 많이 있습니다!
• 버그 계속 수정.

아이디어를 논의하고 싶으시면 #ksp channel in Kotlin Slack (초대받기)로 언제든지 연락 주십시오. GitHub 이슈/기능 요청을 제출하거나 풀 리퀘스트를 보내는 것도 환영합니다!