Shorebird项目Patch流程中下载发布构件卡顿问题分析与解决
2025-06-30 10:26:17作者:鲍丁臣Ursa
问题现象
在使用Shorebird进行热更新时,部分Windows用户在执行shorebird patch命令时遇到了下载发布构件阶段长时间卡顿的问题。具体表现为命令执行到"Downloading release artifacts"步骤后停滞不前,部分用户报告该过程耗时长达62分钟才能完成,远超出正常预期时间。
环境特征
从用户反馈来看,该问题主要出现在以下环境配置中:
- 操作系统:Windows 10/11系统,特别是未安装最新更新的版本
- Shell环境:部分用户在PowerShell中遇到问题,而其他Shell可能表现正常
- 网络环境:尽管用户网络连接良好,但下载速度异常缓慢,表现为间歇性下载(几KB数据后暂停数秒)
- 工具版本:涉及Shorebird 1.4.1和Flutter 3.24.x版本
技术分析
通过对问题的深入调查,开发团队发现了几个关键点:
- 下载行为异常:虽然APK/AAB等大文件可以快速下载完成,但发布构件集合的下载却异常缓慢,这表明问题不是简单的网络带宽限制
- 平台差异性:该问题仅在Windows平台出现,macOS用户未报告类似情况
- 缓存影响:连续执行patch命令时,第二次及后续操作速度会显著提升,但间隔一段时间后问题会重现
- 安全软件干扰:Windows Defender等安全软件可能对下载过程进行了扫描和拦截,导致下载过程被分段处理
解决方案
针对这一问题,Shorebird团队采取了多方面的改进措施:
- 进度显示增强:在1.4.4版本中增加了下载进度显示功能,帮助用户更直观地了解下载状态
- 系统更新建议:推荐用户安装最新的Windows更新(如KB5044380),部分用户反馈更新后问题得到解决
- 安全软件调整:临时禁用Windows Defender等安全软件可能缓解下载卡顿问题
- Shell环境切换:尝试从PowerShell切换到其他Shell环境(如CMD或Git Bash)
最佳实践建议
对于使用Shorebird进行热更新的开发者,建议采取以下措施来避免或解决类似问题:
- 保持系统和工具的最新版本更新
- 对于大型项目,考虑在非高峰期执行patch操作
- 监控网络活动,确认下载过程是否被安全软件干扰
- 在持续集成环境中,考虑增加超时时间的容错处理
- 记录完整的操作日志,便于问题排查
总结
Shorebird作为Flutter的热更新解决方案,在实际应用中可能会遇到各种环境相关的问题。本次下载卡顿问题展示了跨平台工具在Windows环境下面临的特殊挑战。通过版本迭代和社区反馈,这类问题正在被逐步解决和完善。开发者在使用过程中遇到类似问题时,可以参考上述分析和方法进行排查和解决。
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
177
195
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
270
93
暂无简介
Dart
623
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
378
3.33 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
621
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