Revanced Magisk模块构建中APK拆分合并的技术解析
2025-06-09 02:10:50作者:薛曦旖Francesca
在构建Revanced Magisk模块时,特别是处理使用APK拆分技术的应用时,开发者可能会注意到一个现象:构建过程中会对APK进行两次处理。这种现象在技术实现上有其必要性,本文将深入分析其背后的原理和设计考量。
APK拆分与合并的基础概念
APK拆分(APK Splits)是Android开发中的一项技术,允许开发者根据设备特性(如ABI架构或屏幕DPI)生成多个优化的APK文件。这种技术可以显著减小应用包体积,提升用户体验。
在Revanced Magisk模块构建过程中,当遇到使用APK拆分的应用时,构建脚本首先需要将这些拆分后的APK合并为一个完整的APK文件。这一步骤是必要的,因为Magisk模块需要安装一个完整的应用包。
双重处理的技术原因
构建过程中出现的"双重处理"现象实际上包含两个关键阶段:
- 初始签名阶段:对合并后的原始APK进行签名
- 模块构建阶段:对已签名的合并APK进行Revanced补丁应用
这种设计主要基于以下技术考量:
- 签名验证完整性:合并后的APK需要重新签名才能被系统识别为有效应用
- 模块功能需求:Magisk模块需要安装原始签名的APK,同时通过挂载机制加载修改后的版本
- 兼容性保障:保持原始签名对于某些功能(如Google登录)至关重要
Magisk模块构建的特殊性
与直接构建Revanced APK不同,Magisk模块构建有以下特点:
- 签名保留:模块安装的原始APK需要保持有效签名
- 挂载机制:修改后的版本通过挂载方式覆盖原始APK
- 功能兼容:确保依赖签名的功能(如OAuth登录)正常工作
对于使用APK拆分的应用,合并过程会破坏原始签名,因此需要在模块构建前对合并后的APK进行重新签名。这就是为什么会出现看似"双重处理"的现象。
技术实现的优化方向
虽然当前的双重处理机制有其必要性,但开发者也在考虑可能的优化:
- 无拆分APK的处理简化:对于不使用拆分的APK,可以跳过合并步骤
- 构建流程优化:可能将某些步骤合并以提高效率
- 功能取舍:权衡自动更新便利性与构建复杂性
总结
Revanced Magisk模块构建中对拆分APK的双重处理是基于Android应用签名机制和Magisk模块工作原理的必要设计。这种处理确保了模块安装的APK具有有效签名,同时通过挂载机制实现了功能的修改。理解这一过程有助于开发者更好地定制和优化自己的构建流程,特别是在处理使用APK拆分技术的应用时。
对于普通用户而言,虽然构建过程看似复杂,但这种设计实际上保障了应用的正常功能和使用体验,特别是对于那些依赖原始签名的关键功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210