Unable to launch com.* for service Intent { cmp=com.*/.* }: process is bad

本文探讨了Android应用中后台进程因RuntimeException导致无法重启的问题。通过分析ActivityManagerService的源码,揭示了系统如何判断一个进程为bad process并阻止其重启。适合于Android开发者了解后台进程管理和异常处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 最近的项目需要用到服务端收集客户端崩溃的详细异常log数据:

 

之前也做过,感觉很轻松,没想到遇到问题了,还纠结了半天:

 以下是关键log日志

05-04 20:28:42.409: W/ActivityManager(374): Process com.example.service has crashed too many times: killing!
05-04 20:28:42.409: I/ActivityManager(374): Killing proc 20556:com.example.service/u0a10080: crash
05-04 20:28:43.323: W/ActivityManager(374): Unable to launch app com.example.service/10080 for service Intent { cmp=com.example.service/.service.TestService }: process is bad

 

问题介绍:

a、带界面的应用,当应用拥有当前界面时发生RuntimeException,可以被alarm和BroadcastReceiver唤醒;

b、统计器后台运行:产生RuntimeException之后再也起不来了(不可以被alarm和BroadcastReceiver再次唤醒);

 

问题查找过程:

推荐一个在线查看源码的网站,很方便

http://grepcode.com/project/repository.grepcode.com/java/ext/com.google.android/android/

 

1、 关键词搜索:process is bad

2、发现出处

 class: com.android.server.am.ActivityManagerService 
    method: private final ContentProviderHolder getContentProviderImpl(IApplicationThread caller,
        String name, IBinder token, boolean stable, int userId);

    具体位置:

   

ProcessRecord proc = startProcessLocked(cpi.processName,
        cpr.appInfo, false, 0, "content provider",
        new ComponentName(cpi.applicationInfo.packageName,
                cpi.name), false, false);
if (proc == null) {
    Slog.w(TAG, "Unable to launch app "
            + cpi.applicationInfo.packageName + "/"
            + cpi.applicationInfo.uid + " for provider "
            + name + ": process is bad");
    return null;
}

 

 

 

 

3、继续跟踪 com.android.server.am.ActivityManagerService 的 startProcessLocked ,原因就在里头;

    

 

 

原因:

参考:

 

	class :	com.android.server.am.ActivityManagerService
	method: final ProcessRecordstartProcessLocked(String processName,
			ApplicationInfo info, boolean knownToBeDead, int intentFlags,
			String hostingType, ComponentName hostingName,
			boolean allowWhileBooting, boolean isolated) {}

 
   程序发生RuntimeException,被crash掉,如果被重新起来,这个时候判断是否是后台应用,如果是后台应用则silently fail.

 

 

   关键代码:红色标记注释

 

	if (!isolated) {
    if ((intentFlags&Intent.FLAG_FROM_BACKGROUND) != 0) {
        // If we are in the background, then check to see if this process
        // is bad.  If so, we will just silently fail.
        if (mBadProcesses.get(info.processName, info.uid) != null) {
            if (DEBUG_PROCESSES) Slog.v(TAG, "Bad process: " + info.uid
                    + "/" + info.processName);
            return null;
        }
    } else {
        // When the user is explicitly starting a process, then clear its
        // crash count so that we won't make it bad until they see at
        // least one crash dialog again, and make the process good again
        // if it had been bad.
        if (DEBUG_PROCESSES) Slog.v(TAG, "Clearing bad process: " + info.uid
                + "/" + info.processName);
        mProcessCrashTimes.remove(info.processName, info.uid);
        if (mBadProcesses.get(info.processName, info.uid) != null) {
            EventLog.writeEvent(EventLogTags.AM_PROC_GOOD,
                    UserHandle.getUserId(info.uid), info.uid,
                    info.processName);
            mBadProcesses.remove(info.processName, info.uid);
            if (app != null) {
                app.bad = false;
            }
        }
    }

 

 

 

<think>好的,用户遇到了无法访问DeepSeek R1-14B模型的问题,错误提示是“model is required”。我需要根据提供的引用资料来思考解决方案。首先,用户提到官网服务器繁忙,建议通过API调用绕过限制。引用[1]提到使用Gradio构建聊天界面并通过API调用模型,这样可以避免官网的访问限制。此外,引用[2]展示了如何下载模型文件到本地,可能需要检查模型是否正确下载或路径是否正确。用户可能需要确保在调用API时正确指定模型名称,比如“deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B”,而用户提到的错误可能是因为模型名称未正确传入。另外,引用[3]提到讯飞平台可能提供解决方案,但具体方法未说明。可能需要检查API请求中是否包含正确的模型参数,或者是否有权限问题。总结可能的解决步骤:检查API调用中的模型参数是否正确,确保模型名称正确;若使用本地部署,确认模型文件路径正确;使用官方或第三方平台提供的API服务,避免官网直接访问。</think>针对无法访问DeepSeek R1-14B模型且提示"model is required"的问题,以下是分步解决方案: ### 一、检查API调用参数 1. **规范模型名称**:确认请求参数中模型名称格式为$model="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B$" 2. **请求头设置**:确保包含合法API密钥 ```python headers = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } ``` 3. **请求体示例**: ```python data = { "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", # 关键参数 "messages": [{"role": "user", "content": "你的问题"}] } ``` ### 二、本地部署方案 若需完全避开服务器限制,可参照以下本地部署流程: 1. **模型下载**(引用[2]方法): ```bash modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ --local_dir ./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B ``` 2. **模型加载代码**: ```python from modelscope import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B") ``` ### 三、Gradio接口封装(引用[1]方案) ```python import gradio as gr import requests def predict(message): response = requests.post( "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions", headers=headers, json={"model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", "messages": [...]} ) return response.json()["choices"][0]["message"] gr.ChatInterface(predict).launch() ``` ### 四、常见错误排查 | 错误类型 | 解决方案 | |---------|----------| | 403 Forbidden | 检查API密钥有效性[^1] | | 404 Not Found | 确认模型名称拼写正确 | | 429 Too Many Requests | 添加请求间隔延时(建议≥1s)|
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