React Native AsyncStorage 在 Android 新架构下的构建问题深度解析
问题背景
React Native AsyncStorage 作为 React Native 生态中广泛使用的持久化存储解决方案,在升级到新架构(Fabric)时,开发者可能会遇到一个典型的构建错误:"Cannot specify link libraries for target 'react_codegen_rnasyncstorage' which is not built by this project"。这个问题主要出现在 Android 平台,特别是当项目启用了新架构特性时。
问题本质
这个错误的根本原因在于 React Native 新架构下的代码生成(Codegen)系统未能正确为 AsyncStorage 生成必要的 C++ 代码。在新架构中,React Native 使用 Codegen 来自动生成模块的接口代码,而构建系统期望找到这些生成的代码,但实际上它们可能缺失或生成不完整。
解决方案探索
手动触发代码生成
多位开发者发现,手动执行 Gradle 的代码生成任务可以解决此问题:
./gradlew generateCodegenArtifactsFromSchema
这个命令会显式触发 React Native 的代码生成流程,为所有支持新架构的本地模块(包括 AsyncStorage)生成必要的接口代码。
清理构建缓存
对于某些情况,简单的清理操作也能解决问题:
- 删除 Android 目录下的
.gradle文件夹 - 移除
android/app/.cxx目录 - 执行
./gradlew clean - 重新构建项目
环境配置检查
确保你的开发环境满足以下要求:
- 使用兼容的 Node.js 版本(避免使用过新版本如 v22)
- 检查 Android Gradle 插件版本与 compileSdkVersion 的兼容性
- 确认 Kotlin 插件没有在多个子项目中重复加载
深入技术细节
新架构下的构建流程
在 React Native 新架构中,构建流程有几个关键变化:
- 代码生成阶段:在编译前,React Native 会扫描所有本地模块的 JavaScript 接口定义,生成对应的 C++ 和 Java 代码。
- CMake 集成:新架构使用 CMake 来管理本地代码的构建,这要求所有本地模块正确导出它们的链接依赖。
- 自动链接:构建系统会自动处理模块间的依赖关系,但需要模块提供正确的元数据。
AsyncStorage 的特殊性
AsyncStorage 作为一个纯 Java 实现的模块,在新架构下也需要参与代码生成过程。这是因为:
- 新架构要求所有本地模块(包括 Java 模块)都通过统一的接口系统进行交互
- 代码生成器会为模块创建 JSI 绑定,即使模块本身不使用 C++ 代码
- 构建系统期望找到这些生成的绑定代码来进行正确的链接
最佳实践建议
-
升级到最新版本:始终使用 AsyncStorage 的最新稳定版本,许多构建问题在后续版本中可能已经修复。
-
检查 React Native 兼容性:确认你使用的 AsyncStorage 版本与 React Native 版本兼容。
-
逐步排查:
- 首先尝试最简单的解决方案(清理和重建)
- 如果无效,再尝试手动触发代码生成
- 最后考虑环境配置问题
-
监控构建日志:仔细阅读构建失败时的完整日志,往往能发现更深层次的线索。
总结
React Native 新架构带来了许多改进,但也引入了新的构建复杂性。AsyncStorage 的构建问题是一个典型的例子,展示了从传统架构过渡到新架构可能遇到的挑战。通过理解新架构的构建原理和代码生成机制,开发者可以更有效地诊断和解决这类问题。记住,在遇到构建失败时,系统性的排查方法比随机尝试各种解决方案更为有效。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C081
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
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