Magisk项目:Pixel 7安装Android 15时bootloop问题分析
2025-04-30 09:35:14作者:咎岭娴Homer
在Magisk项目中,用户反馈了在Google Pixel 7设备上安装Android 15时遇到的bootloop问题。这个问题主要出现在使用Magisk进行root操作的过程中,值得深入分析其技术原因和解决方案。
问题背景
用户尝试在Pixel 7设备上安装Android 15系统时,按照常规步骤操作后设备进入了bootloop状态。具体表现为设备重启后进入恢复模式,并显示"Boot Failure"错误信息。用户尝试了Magisk的稳定版和Canary版,但问题依然存在。
技术分析
通过分析用户提供的操作步骤和技术细节,可以确定问题的主要原因在于错误的fastboot刷写命令。用户同时执行了以下两个命令:
fastboot flash boot path/to/patched/filefastboot flash init_boot path/to/patched/file
实际上,对于Pixel 7设备,只需要刷写init_boot分区即可。同时刷写boot和init_boot分区会导致系统启动失败,因为这两个分区包含了不同的启动信息,同时修改会造成冲突。
解决方案
正确的操作步骤应该是:
- 从Google官方下载匹配的固件包
- 提取其中的init_boot.img文件
- 将文件传输到手机并使用Magisk应用进行修补
- 将修补后的文件传回电脑
- 进入fastboot模式后,仅执行
fastboot flash init_boot path/to/patched/file命令 - 重启设备
深入理解
在Android 12及更高版本中,Google引入了新的启动分区结构。init_boot分区包含了设备启动早期阶段所需的初始化脚本和Magisk修改。而boot分区则包含了内核和ramdisk等核心组件。
对于Pixel设备,特别是运行Android 12+的机型,Magisk的修补过程只需要针对init_boot分区进行操作。同时修改boot分区不仅没有必要,还可能导致系统无法正常启动。
经验总结
这个案例提醒我们,在进行设备root操作时:
- 必须了解设备的具体分区结构
- 不同Android版本可能有不同的root方法
- 操作前应该查阅设备特定的指南
- 避免执行不必要的刷写命令
- 出现问题时应首先检查操作步骤是否符合设备要求
对于新手用户来说,建议在操作前充分了解设备的技术规格和Magisk的使用方法,避免因操作不当导致设备无法启动的情况发生。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
677
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
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
342
146