Revanced Magisk模块对x86架构的支持问题解析
2025-06-09 01:16:49作者:胡唯隽
背景介绍
Revanced Magisk模块是一个流行的Android系统级补丁工具,它允许用户在root环境下对YouTube等应用进行深度定制。近期,一些用户在尝试安装该模块时遇到了架构兼容性问题,特别是x86和x64架构设备的用户报告了安装失败的情况。
问题分析
架构兼容性问题
最初版本的Revanced Magisk模块在utils.sh脚本中设置了架构限制,明确排除了x86架构的支持。这导致使用x86处理器的设备(如Bliss OS和某些车载主机)在安装时会收到"unsupported arch x86"的错误提示。
解决方案的演进
-
初步修复:项目维护者在commit 64b9266中为模块添加了对x86架构的支持,移除了原有的架构限制代码。
-
新发现的问题:修复后,部分用户仍然遇到安装失败的情况。经过进一步检查发现,这些设备实际上是x86_64(即x64)架构而非纯x86架构,表明模块对不同架构变体的识别和处理仍需完善。
技术细节
Android架构类型
Android设备主要使用以下几种CPU架构:
- armeabi-v7a (32位ARM)
- arm64-v8a (64位ARM)
- x86 (32位Intel)
- x86_64 (64位Intel)
模块兼容性设计
理想的Magisk模块应当:
- 正确检测设备实际架构
- 包含对应架构的二进制文件
- 在安装脚本中进行适当的架构检查
- 提供清晰的错误提示
用户建议
对于遇到类似问题的用户,可以尝试以下步骤:
- 确认设备的确切CPU架构(可通过终端命令
getprop ro.product.cpu.abi查询) - 确保使用最新版本的Revanced Magisk模块
- 如果是开发者环境,可以自行修改构建脚本移除特定架构限制
- 关注项目更新,等待官方对x86_64架构的完整支持
总结
Revanced Magisk模块的架构兼容性问题反映了Android生态系统的多样性挑战。虽然项目已开始支持x86架构,但对x86_64变体的完全支持仍需进一步完善。这种兼容性问题在Android定制开发中较为常见,通常需要开发者对不同架构进行充分测试和适配。
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