三方 - (10) - 热修复

本文深入解析阿里、腾讯、阿里的热修复技术,包括QQ空间超级补丁、微信Tinker及阿里百川HotFix的原理、优缺点。探讨了类加载器、DEX分包方案、补丁包生成及应用重启等问题。

一、热修复类别

  1. 阿里系:阿里百川HotFix、DeXposed从底层二进制c语言入手
  2. 腾讯系:QQ空间的超级补丁、微信的Tinker (从java加载机制入手)

 

二、类加载器类别

   1. PathClassLoader:只能加载已经安装到Android系统中的apk文件(/data/app目录),是Android默认使用的类加载器。

   2. DexClassLoader:可以加载任意目录下的dex/jar/apk/zip文件,比PathClassLoader更灵活,是实现热修复的重点。

 

三、QQ空间超级补丁技术(基于DEX分包方案)

过程:把BUG方法修复以后,放到一个单独的DEX里,插入到dexElements数组的最前面,让虚拟机去加载修复完后的方法

当patch.dex中包含Test.class时就会优先加载,在后续的DEX中遇到Test.class的话就会直接返回而不去加载,这样就达到了修复的目的

( 将补丁打包成dex/zip等形式放入Element中 插入DexPathList第一个即可(双亲机制) -> DexClassLoader -> 自身DexPathList对象 -> findElements )

 

问题:当两个调用关系的类不在同一个DEX时,就会产生异常报错

在APK安装时,虚拟机需要将classes.dex优化成odex文件,然后才会执行。在这个过程中,会进行类的verify操作,如果调用关系的类都在同一个DEX中的话就会被打上`CLASS_ISPREVERIFIED`的标志,然后才会写入odex文件

解决:

要在已经编译完成后的类中植入对其他类的引用,就需要操作字节码,惯用的方案是插桩。常见的工具有javaassist,asm等(QQ 空间补丁方案就是使用javaassist插桩的方式解决)

 

优势:

1.没有合成整包(和微信Tinker比起来),产物比较小,比较灵活

2.可以实现类替换,兼容性高。(某些三星手机不起作用)

缺点:

1.不支持即时生效,必须通过重启才能生效。

2.为了实现修复这个过程,必须在应用中加入两个dex!dalvikhack.dex中只有一个类,对性能影响不大,但是对于patch.dex来说,修复的类到了一定数量,就需要花不少的时间加载。对手淘这种航母级应用来说,启动耗时增加2s以上是不能够接受的事。

3.在ART模式下,如果类修改了结构,就会出现内存错乱的问题。为了解决这个问题,就必须把所有相关的调用类、父类子类等等全部加载到patch.dex中,导致补丁包异常的大,进一步增加应用启动加载的时候,耗时更加严重。

 

四、微信Tinker

微信针对QQ空间超级补丁技术的不足提出了一个提供DEX差量包,整体替换DEX的方案。主要的原理是与QQ空间超级补丁技术基本相同,区别在于不再将patch.dex增加到elements数组中,而是差量的方式给出patch.dex,然后将patch.dex与应用的classes.dex合并,然后整体替换掉旧的DEX文件,以达到修复的目的。

优势:

1.合成整包,不用在构造函数插入代码,防止verify,verify和opt在编译期间就已经完成,不会在运行期间进行。

2.性能提高。兼容性和稳定性比较高。

3.开发者透明,不需要对包进行额外处理。

缺点:

1.与超级补丁技术一样,不支持即时生效,必须通过重启应用的方式才能生效。

2.需要给应用开启新的进程才能进行合并,并且很容易因为内存消耗等原因合并失败。

3.合并时占用额外磁盘空间,对于多DEX的应用来说,如果修改了多个DEX文件,就需要下发多个patch.dex与对应的classes.dex进行合并操作时这种情况会更严重,因此合并过程的失败率也会更高。

 

五、阿里百川HotFix

AndFix不同于QQ空间超级补丁技术和微信Tinker通过增加或替换整个DEX的方案,提供了一种运行时在Native修改Filed指针的方式,实现方法的替换,达到即时生效无需重启,对应用无性能消耗的目的。

 

优势:

1.BUG修复的即时性

2.补丁包同样采用差量技术,生成的PATCH体积小

3.对应用无侵入,几乎无性能损耗

缺点:

1.不支持新增字段,以及修改方法,也不支持对资源的替换。

2.由于厂商的自定义ROM,对少数机型暂不支持。兼容性差。

 

参照:

分类:https://www.jianshu.com/p/0a31d145cad2

原理:https://juejin.im/post/5a0ad2b551882531ba1077a2

https://www.jianshu.com/p/704cac3eb13d

阿里:https://help.aliyun.com/document_detail/61082.html?spm=a2c4g.11186623.6.560.38ec5c56zYYgdM

<think>好的,用户遇到了第三方相机调用时出现黑色噪点闪烁的问题,需要解决方案。首先,我需要分析可能的原因。根据引用提到的镜头引入的扰动、枕形畸变和色差等问题[^1],可能涉及硬件或光学方面的问题,但用户的问题是关于软件调用API时的现象,所以可能更多是软件层面的问题。 接下来,考虑第三方相机API的兼容性问题。不同厂商的相机驱动可能有不同的实现,可能存在兼容性问题导致图像处理异常。例如,某些参数设置可能不被支持,或者缓冲区处理不当。 然后,检查相机参数设置。比如帧率、分辨率、曝光时间等设置不当可能导致传感器噪声增加,出现黑色噪点。自动曝光或自动增益控制如果频繁调整,可能会引起闪烁。 图像处理流程中的问题也需要考虑。如果后处理算法如降噪或锐化应用不当,可能引入伪影。此外,缓冲区未及时更新或同步问题可能导致图像撕裂或闪烁。 硬件相关因素也不能完全排除。传感器在低光环境下噪声增加,或者硬件老化可能导致问题。同时,检查是否有固件更新,厂商可能已修复相关问题。 解决方案方面,首先应检查并调整相机参数,确保在合适的环境下测试。更新或更换API版本,处理图像数据时确保正确的格式转换和缓冲区管理。如果问题依旧,可能需要联系厂商获取支持或使用系统原生相机应用进行对比测试。 最后,生成相关问题帮助用户深入理解可能涉及的方面,如兼容性检查方法、参数优化、图像处理技术等。</think>### 第三方相机调用黑色噪点闪烁问题分析 #### 1. 原因排查 - **硬件/光学问题**:镜头畸变或传感器噪声可能在低光环境下被放大,导致黑色噪点。 - **API兼容性**:第三方相机的驱动或SDK可能未正确适配当前设备,导致图像数据流异常。 - **参数设置不当**:例如曝光时间过长或过短、ISO过高、白平衡不稳定等,可能引发噪声和闪烁。 - **缓冲区同步问题**:图像帧传输时缓冲区未及时刷新,导致残留数据与当前帧混合。 #### 2. 解决方案 1. **参数优化** - 强制固定关键参数(如手动曝光、ISO值),避免自动模式频繁调整: ```java // Android示例:设置相机参数 Camera.Parameters params = camera.getParameters(); params.setExposureCompensation(0); // 关闭自动曝光补偿 params.setISO(ISO_100); // 限制ISO范围 params.setWhiteBalance(WhiteBalance.DAYLIGHT); // 固定白平衡 camera.setParameters(params); ``` - 降低分辨率或帧率,减轻传感器负载。 2. **图像后处理** - 添加实时降噪算法(如非局部均值去噪): ```python # OpenCV示例:快速非局部均值去噪 denoised_frame = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(frame, None, 10, 10, 7, 21) ``` - 使用直方图均衡化增强对比度,减少低亮度区域的噪声可见性。 3. **API层修复** - 检查图像数据格式(如YUV转RGB时是否出现位深损失)。 - 增加缓冲区双重校验机制,避免数据撕裂: ```cpp // 伪代码:环形缓冲区设计 while (true) { lock_buffer(); if (new_frame_available) { swap(current_buffer, backup_buffer); // 原子操作交换指针 reset_buffer_flag(); } unlock_buffer(); } ``` 4. **硬件级规避** - 在低光场景中启用补光灯或提示用户改善环境光照。 - 检测传感器温度,避免过热导致的噪声激增。 #### 3. 验证流程 1. 使用系统原生相机应用对比测试,确认是否为第三方API特有问题 2. 逐步放宽参数限制,定位具体触发条件(如仅在高ISO时出现) 3. 通过`adb logcat`捕捉相机服务相关错误日志,分析底层报错
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