Gorush项目中Android推送通知声音与颜色配置问题解析
2025-05-27 09:18:04作者:冯爽妲Honey
问题背景
在Gorush推送通知服务的最新版本1.18.6中,部分用户反馈Android设备的通知声音和颜色配置出现了失效问题。经过技术分析,这主要是由于新版FCM(Firebase Cloud Messaging)API的字段变更导致的兼容性问题。
问题表现
开发者在使用Gorush发送Android推送通知时,发现以下配置项无法正常工作:
- 通知声音(sound)无法播放
- 通知颜色(color)设置无效
- 安卓通道ID(android_channel_id)字段不被识别
技术分析
旧版配置的问题
在旧版实现中,开发者通常使用如下结构配置Android通知:
{
"notification": {
"android_channel_id": "channel_name",
"sound": "custom_sound",
"color": "#FF0000"
}
}
这种配置方式在新版FCM API中已不再支持,导致相关功能失效。
新版FCM API的变更
新版FCM API要求Android特定的配置必须嵌套在"android"字段下,且字段名称有所调整:
- "android_channel_id"应改为"channel_id"
- 所有Android特有的通知配置必须放在"android.notification"对象中
解决方案
正确的配置方式应如下所示:
{
"notifications": [
{
"platform": 2,
"tokens": ["device_token"],
"title": "通知标题",
"message": "通知内容",
"android": {
"notification": {
"channel_id": "channel_name",
"sound": "custom_sound",
"color": "#0093E9"
}
},
"data": {
"custom_key": "custom_value"
}
}
]
}
关键配置说明
- 平台标识:必须设置"platform": 2表示Android设备
- Android专用配置:所有Android特有的配置必须放在"android"对象内
- 通知配置:声音、颜色等通知相关设置放在"android.notification"对象中
- 通道ID:使用"channel_id"而非"android_channel_id"
- 优先级设置:可以在"android"对象中设置"priority": "high"
最佳实践建议
- 版本兼容性:在使用Gorush服务时,应注意查阅对应版本的API文档
- 测试验证:重要配置变更后应在测试环境充分验证
- 回退机制:生产环境实现应具备配置回退能力
- 日志监控:建立推送通知的送达和展示监控机制
总结
Gorush 1.18.6版本中Android通知配置的问题主要是由于FCM API变更引起的。通过调整配置结构,将Android特有的设置移至"android"和"android.notification"对象中,可以解决声音、颜色等配置失效的问题。开发者应及时更新推送配置逻辑,以适应新版API的要求。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 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 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
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
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873