MagiskOnWSALocal项目部署WSA时出现文件系统类型错误的解决方案
2025-05-23 17:21:08作者:范垣楠Rhoda
在Windows 11环境下使用MagiskOnWSALocal项目构建带Google服务的WSA子系统时,部分用户在执行安装脚本时遇到了一个典型错误。该错误表现为系统无法在9P文件系统类型路径上完成部署,错误代码为0x80073CFD。
错误现象分析
当用户尝试通过生成的批处理文件安装WSA时,系统会抛出以下关键错误信息:
- 部署失败并返回HRESULT: 0x80073CFD
- 明确指出Windows无法在9P文件系统类型的路径上部署应用
- 错误路径指向WSL虚拟机的Ubuntu文件系统位置(\wsl.localhost...)
技术背景
9P文件系统是WSL2中用于Windows与Linux子系统间文件共享的协议。虽然这种设计实现了跨系统的文件访问,但在处理Windows应用包(Appx)部署时存在限制:
- Windows部署服务对网络路径和虚拟文件系统的支持有限
- Appx安装程序需要直接访问NTFS文件系统以完成注册表操作和系统集成
解决方案
经过验证的解决步骤如下:
-
文件转移:
- 将构建输出的整个WSA目录从WSL的Ubuntu文件系统(通常是/home/user/MagiskOnWSALocal/output/)复制到Windows本地NTFS分区(如Downloads文件夹)
-
权限准备:
- 确保目标文件夹未被其他进程锁定
- 检查当前用户对目标位置有完全控制权限
-
重新执行安装:
- 在Windows资源管理器中右键选择复制到本地的Install.ps1
- 选择"使用PowerShell运行"
- 或者以管理员身份启动PowerShell并CD到该目录后执行./Install.ps1
预防措施
为避免后续构建出现相同问题,建议:
- 修改构建脚本的输出目录参数,直接指定Windows本地路径
- 在WSL配置中设置自动挂载Windows分区,构建时直接输出到/mnt/c/等位置
- 定期清理旧的构建产物,避免路径过长问题
深层原理
这个问题的本质在于Windows应用部署机制的安全限制:
- Appx包安装时需要向系统注册大量组件信息
- 部署服务要求安装源位于受信任的本地存储设备
- 虚拟文件系统无法提供安装过程所需的完整ACL支持和文件操作原子性
通过将安装文件转移到本地NTFS分区,确保了部署服务具有完整的文件系统访问权限,从而满足所有安装前置条件。此解决方案不仅适用于当前案例,对于其他类似的虚拟环境部署问题也具有参考价值。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218