随着当前互联网的高速发展，软件更新换代速度极快，互联网界兴起了敏捷开发的概念，其中持续集成是其中一重要原则。但是随着软件产品规模的扩大，编译任务量也随之增大，在有限的编译资源下，持续集成速度逐渐减缓，阻碍开发进度，降低了软件产品开发的效率，增高了开发成本。　　持续集成中的编译时间长是减缓持续集成速度的核心问题，本文从缩短编译任务的等待时间和缩短单个任务编译时间两个方面入手解决持续集成中的编译时间长的问题。　　对于编译任务的等待时间长的问题，本文在现有编译任务分配策略的基础上，提出了JobNotBind策略，该策略相比现有分配策略，缩短了任务的平均等待时间，但是对编译机容量的利用率仍然不理想;之后提出了Job Capacity First策略，提高了编译机编译机容量的利用率，但是任务平均等待时间增长了;最后，在JobNotBind策略的基础上提出了改进的策略——JobNotBindImprove策略，不仅缩短了任务的平均等待时间，同时又提高了编译机容量的利用率，要优于之前的所有策略。　　对于单个任务编译时间长的问题，本文把编译机看做一个机群，将编译任务分解成多个有时序关系的子任务放在机群上并行执行。采用时延Petri网理论，根据提取编译任务配置文件的信息，构建出了一种时延Petri网模型——TW_Net模型，同时用相关理论对该模型性质进行分析化简，确定了编译任务分解后最短的并行执行时间和完成这些分解后的编译子任务需要最少的子编译机，做出分配预案。最后，根据分配预案，将整个编译任务分配到之前计算的最小数目的子编译机上执行，并确保在最短时间内完成。缩短了单个编译任务的执行时间，同时提高了编译机资源的利用率。