安装虚拟机选用：OrbStack · Fast, light, simple Docker & Linux虚拟机 安装后，启动OrbStack，macOS系统选用的amd64的Linux系统，安装完成后设置内存为32G以上否则可能会报错。 配置好后，启动虚拟机，然后开始准备下载源码。 源码下载 使用清华镜像，一定要在虚拟机下面下载，在mac下直接下载，会报错。 清华镜像：Aosp | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 根据里面的教程下载AOSP源码，我下载的是 12repo init -u http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/AOSP/platform/manifest -b android16-qpr2-releaserepo sync -c -j10 编译步骤代码下载后进入代码根目录， 执行： 1source build/envsetup.sh 然后执行： 1lunch...

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安装官方安装命令，要先安装docker客户端。 12docker volume create n8n_datadocker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n docker.n8n.io/n8nio/n8n 安装到第二步时报错： 12docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n docker.n8n.io/n8nio/n8nUnable to find image 'docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest' locally 需要翻墙 或者 根据：docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest · Issue #3081 · kubesre/docker-registry-mirrors提示使用： 1docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v...

DeepSeek也已经火了一段时间了，不管做技术的或者不是做技术的，都在讨论或者使用DeepSeek。 对于我们来说，DeepSeek确实给我带来很大程度的提效，对于我们的帮助是很大的。基于对AI模型的了解，我也在过年放假的时候也学习搭建了本地模型环境，这里做个整理，记录一下。 本期分两个部分，第一部分是配置本地模型，第二个是关联我们的开发工具Idea或者Android Studio。 本地模型配置1. 下载ollama地址：Download Ollama on macOS 根据自己的pc系统版本进行下载，下载完成后安装并启动。 2. 选择模型地址：Ollama 这个地址有很多模型，比如：deepseek-r1，llama3.3， phi4等。 我选择了deepseek-r1，点击进入详细界面， 你可以根据自己电脑配置选择对应的模型，我的是Macbook...

因为兴趣所以选择，因为选择所以坚持！ 时间过得真快，2024年马上就要结束了，回想自己从事软件开发行业已经有十年时间了。这十年时间对于一个人的人生不算短，这飞逝十年使我的事业发生了很大转变。借着这入行开发十年的日子，以及明年将进入40岁的年纪，我觉得应该总结一下这十年自己的经历、收获，以及未来的规划和感触。 十一年前，我28岁，放弃大学所学，跟随兴趣，开始转向学习一个全新的方向 – Android开发。 十年前我正式转入了这个完全陌生、前途未知的行业。 关于博客八年前我开通了自己的博客[墨香博客]，并写了转行以来第一个简单的总结（https://codemx.cn/about/），虽然这篇总结很短，但也曾鼓励过一些想学开发又觉得年龄大的网友。 关于我的博客，主要内容如下： 文章写的不多，至少我个人感觉是这样，而且因为一些原因一度停止更新，但也有一些文章帮助了一些同行和朋友： 墨香带你学Launcher系列， Android...

这章介绍两个实例，trace堆栈信息有区别，但是原因都是一样的。 实例一trace信息： 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839----- pid 2340 at 2024-07-08 06:18:31.403216261+0800 -----Cmd line: com.android.launcherBuild fingerprint: 'xxx/release-keys'ABI: 'arm64'Build type: optimizedsuspend all histogram: Sum: 778.060ms 99% C.I. 5.193us-3305.192us Avg: 112.778us Max: 49558usDALVIK THREADS (54):"main" prio=5 tid=1 Native | group="main" sCount=1 ucsCount=0...

负载过高通常分为系统负载过高，应用负载过高。在第一节ANR-分类以及分析流程中的分析流程中有负载的判定条件和流程，这里不在贴了，可以直接去对应章节查看。 我们先看一下系统负载过高的实例。 首先还是先看trace信息： 123456789101112131415161718192021222324252627282930----- pid 2135 at 2024-04-07 03:13:49.397317152+0800 -----Cmd line: com.android.launcherBuild fingerprint: 'xxx/release-keys'ABI: 'arm64'Build type: optimizedsuspend all histogram: Sum: 1.164s 99% C.I. 20.542us-4088.026us Avg: 122.869us Max: 225691usDALVIK THREADS (67):"main" prio=5 tid=1 Native |...

死锁是一种线程同步问题，指两个或多个线程在执行过程中由于相互等待对方释放资源，导致它们永远无法继续执行下去的现象。 一般死锁满足下面四个条件： 互斥条件：一个资源每次只能被一个线程占用。 持有并等待条件：一个线程已经持有至少一个资源，同时又请求新的资源，但该资源已被其他线程占用。 不可剥夺条件：线程已获得的资源在未使用完成之前，不能被其他线程强行剥夺。 循环等待条件：存在一个线程等待链，链中每个线程都在等待下一个线程所持有的资源。 实例由于涉及公司的代码包名，我进行了替换，其他都是真实信息： 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960----- pid 2298 at 2024-08-28 21:09:32.901621896+0800 -----Cmd line: com.android.launcherBuild fingerprint:...

根据惯例，先看trace 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344----- pid 2378 at 2024-07-02 10:14:12.7494796958+0800 -----Cmd line: com.android.launcherBuild fingerprint: 'xxx/release-keys'ABI: 'arm64'Build type: optimizedsuspend all histogram: Sum: 5.532ms 99% C.I. 2us-2958.079us Avg: 83.818us Max: 4255usDALVIK THREADS (52):"main" prio=5 tid=1 Native | group="main" sCount=1 ucsCount=0 flags=1 obj=0x77bd5fb8...

上一个ANR实例分析中有个关键信息：Looper: Slow dispatch took 10578ms main，可以看到主线程消息耗时比较多，导致ANR，这里有个问题需要再说一下，就是这个慢是系统导致的还是应用导致的，需要对log进行分析，需要看对应进程是哪些，有没有一直有个相同的进程在执行，如果没有，该关键信息的log又很多说明是系统慢了，需要系统分析，否则需要找到对应的应用进行分析。 这节继续分析ANR实例，应用被杀导致发生ANR。 trace1234567891011121314151617181920212223242526----- pid 2345 at 2024-10-23 08:45:43.412217011+0800 -----Cmd line: com.android.launcherBuild fingerprint: 'xxxP:user/release-keys'ABI: 'arm64'Build type: optimizedDebug Store: 1,0,147313907::suspend all...