Revanced Magisk模块构建中APK拆分合并的技术解析
2025-06-09 00:14:10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
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137