我用两台机器，一台 5600X 一台 7950X 。
5600X 那台装的是 Ubuntu 24.04 ，7950X 那台装的是 Windows 10 。
两个系统都已经更新到最新补丁，已经尽可能清空后台程序，且内存存储非常富裕。
对公司项目使用命令行工具构建出 release 版本的 APK 并且计时。
结果测速发现 7950X 构建花了 7 分 8 秒，5600X 花了 5 分 12 秒。是的你没看错，测了三次都差不多这结果。
更离谱的是 5600X 我甚至还把项目文件放在机械硬盘上的，没想到还是被碾压了。
公司项目也没啥特别的：AGP 8.9 代码规模也就 6w 行左右 过八成 java+不足两成 kotlin ，没有 native 代码，就这个样子。
构建任务：构建一个大的 app 模块的 3 个 variant （全 java ）和两个小的 app 模块（全 kotlin ），总共 5 个 APK 文件。这三个模块除了共享了定义数据协议结构的库以外基本独立。测试之前已经预先构建过，用于把依赖下载完整，所以不存在网络波动导致的时间差异。
原本以为 7950X 的构建速度上理应碾压 5600X 的，就算系统不同，也不应该有这么大的差距。
实在想不出为什么会有这样的结果。
在 Windows 上我还特意用了Microsoft Build of OpenJDK 21的。

Windows 试试关闭任何杀毒或防护监控软件。

把步骤用时都打印出来啊，我这里 debug 版本都差不多。

release 的话，很多 CPU 时间都花在了 assets 压缩上面，也许你的 5600X 对压缩算法有特别优化。

windows 启动进程速度天然会慢很多，安卓构建需要开一堆进程，这一点就会消耗大量时间了

盲猜文件系统系统，盲猜是由于安全软件（特别是 Windows Defender ）引起的

Windows 开 dev drive 扔进去再试

用 Defender Control 关了 WD 之后，7950X 的时间缩短到了 5 分 51 秒，效果显著但和 5600X 仍有差距。

你在 windows 上用 wsl 也会更快

姑且用 --profile 再跑了一次。
这东西好像坏了，点 Task Execution 看不到每个任务的执行时间，也可能是我没是经过 Android Studio 的，只用命令行工具导致的行为变动。

但发现了个有意思的现象：全 java 的大 app 模块构建花了 3 分钟以上，7950X 也不过多了十秒钟构建时间；而时间差距基本全集中在了那两个全 kotlin （可能也不是全 Kotlin ，至少依赖的协议库用 java 的）的小 app 模块构建任务上。

盲猜是杀毒软件，windows 11 还专门为这个做了个 dev drive, 相当于默认整盘白名单，可以用那个试下。如果还有差距，那就是系统优化方向差异了，linux 大部分优化是注重吞吐量，牺牲延迟，windows 相反，所以有些重量级场景，比如编译大项目，就会慢。

还有个可能的是处理器问题，5600 的话是单 ccx, l3 的命中率可能会比多 ccx 的高，假如 java 编译比较吃这个，那就有可能 7950x 会慢。

不用怀疑，NTFS 的性能确实不如 ext4 ，但是影响整体编译速度差距也只是在 20%，过高按照这个设置一下， stackoverflow.com/questions/6916011/how-do-i-get-windows-to-go-as-fast-as-linux-for-compiling-c

之前电脑安装黑苹果，同样的配置，黑苹果打包同一个项目速度是 win10 快很多，没测试过 Ubuntu

傻 x Defender

MS: ./gradlew.bat build --scan

＃14 Linux: ./gradlew build --scan ，看下耗时对比。

遇到过，同一台电脑上 wsl 编译比 win11 快。同样百思不得其姐

＃10 这个原因挺新鲜的。

＃11 感谢，步骤挺多，以后再看看。

＃12
＃16
吼，看起来确实不是个例。

＃14 ＃15 --scan 上传的信息会暴露一些隐私还没法改，之后我自己看看吧。

很多东西在 Linux 上跑就是比在 Windows 上跑要快很多，文件系统，内核调用等等原因，Linux 内核本身也为大吞吐量而优化，其他的都是为顺畅优化，（大吞吐量：30s 完成但是报告进度可能会卡，顺畅：每秒都准确报告进度但是 60s 才能完成），顺便也比在 MacOS 上跑快（因为硬件不同有点虚空论武）

要对比也可以，一个超大硬盘，电脑上面同时安装 Ubuntu ，黑苹果，win ，编译同一个项目

文件系统和调度的问题。
（参照 MTP 协议两者下对比或 FastCopy 策略（