React Native BLE Manager 在 Android 14 上的兼容性问题解决方案
2025-07-03 09:38:21作者:房伟宁
在移动应用开发中,蓝牙低功耗(BLE)功能对于物联网设备和智能硬件的连接至关重要。React Native BLE Manager 作为 React Native 生态中广泛使用的蓝牙管理库,近期在 Android 14(API 级别 34)设备上出现了扫描功能失效的问题。
问题现象
当开发者在 Android 14 设备上调用 BLE 扫描功能时,应用程序会意外崩溃。这个问题主要影响使用 React Native 0.73.6 及以上版本的项目,在 Android 14.0 系统环境中表现尤为明显。
问题根源
经过技术分析,这个问题源于 Android 14 引入的新权限模型变更。Android 系统对于蓝牙扫描权限的管理在 API 级别 34 上变得更加严格,需要开发者进行相应的适配。
解决方案
要解决这个问题,需要进行以下关键修改:
- 更新 React Native BLE Manager 库中的 Android 目标 SDK 版本至 34
- 修改蓝牙权限请求逻辑以适应 Android 14 的新要求
- 确保正确处理新的运行时权限
具体实现步骤如下:
- 在项目的 build.gradle 文件中,将 targetSdkVersion 更新为 34
- 修改 BLE 扫描相关的权限请求代码
- 添加对 Android 14 特定权限的处理逻辑
验证步骤
开发者可以通过以下方式验证修复是否生效:
- 在 Android 14 真机设备上测试 BLE 扫描功能
- 确保应用不会在调用扫描功能时崩溃
- 验证蓝牙设备能够被正常发现和连接
注意事项
在进行这些修改后,建议执行以下清理步骤以确保更改完全生效:
cd android
./gradlew clean
这将清除可能存在的构建缓存,确保所有修改被正确应用。
结论
随着 Android 系统的不断更新,开发者需要及时关注 API 级别的变更对现有功能的影响。对于 React Native BLE Manager 这样的核心库,保持与最新 Android 版本的兼容性尤为重要。通过上述解决方案,开发者可以确保他们的应用在 Android 14 设备上能够正常使用蓝牙功能。
建议所有使用 React Native BLE Manager 的开发者尽快进行适配更新,特别是那些目标用户包含 Android 14 设备用户的项目。这不仅能解决当前的崩溃问题,还能为未来的系统更新做好准备。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
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
269
93
暂无简介
Dart
622
140
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
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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