Android Weekly 2025-14 期

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 2025/04/13 

Android Weekly 是一份专注于 Android 技术生态的周刊，每周一更新。本周刊深入挖掘 Android 系统架构、性能优化、跨平台开发、AI 等领域的高质量技术内容，为开发者提供持续的知识更新与技术洞察。

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技术文章

跨平台框架技术视角看 GapBuffer: 本文从跨平台框架开发者的视角，探讨了 GapBuffer 这一数据结构在 UI 框架中的应用，特别是在 Compose 中的实现。文章详细介绍了 GapBuffer 如何通过插入和删除操作来优化 UI 树的变动，从而提高性能。
移动 OS 设计之性能设计 6 - 技术指标的两类优化目标类型: 本文探讨了移动操作系统性能设计中的技术指标优化，主要分为两类：最优化问题和特定区间内的优化问题。最优化问题追求性能极限，而特定区间内的优化关注在某一性能区间内的稳定性。明确优化目标对于选择合适的技术手段至关重要，避免混用不同类型的策略。
JetBrains Terminal 又发布新架构，Android Studio 将再次迎来新终端: JetBrains 在不到一年内对其终端进行了重大重构，以解决先前版本中的兼容性问题。新的终端架构引入了增强功能，如 AI 驱动的命令生成，但也因兼容性问题收到负面反馈。2025.1 版本将重点放在兼容性和一致性上，确保终端的基本功能不受影响，同时为未来的高级功能铺平道路。
手机系统的 D-Vsync 渲染显示管线优化: 本文介绍了一种智能手机显示渲染优化方案，称为解耦垂直同步（D-VSync）。D-VSync 通过解耦渲染和显示的设计，解决了传统 VSync 的局限性，尤其是在长帧和短帧负载波动时导致的卡顿问题。此方案已在开源鸿蒙和安卓系统中实现，显著减少了掉帧和渲染延迟。
应用预测框架-基于 Android S: 本文介绍了基于 Android S 的应用预测框架，详细分析了其核心机制、实际应用场景及用户体验优化效果，并探讨了如何使用 TensorFlow 进行模型训练和部署以提升预测准确性。
LWN：减少 TLB 压力的措施！: 本文探讨了如何减少 CPU 的 TLB（Translation Lookaside Buffer）压力。TLB 缓存虚拟地址转换结果，显著加速内存访问，但 TLB 失效会导致高昂代价，因此优化 TLB 使用是重要课题。文章讨论了在 Linux 存储、文件系统、内存管理和 BPF 峰会上 Rik van Riel 关于内存管理的主题会议，其中包括减少 TLB 压力的方法，如使用透明大页（THP）和多尺寸透明大页（mTHP），以及如何更好地管理这些大页以提高 TLB 利用率。此外，文章还探讨了用户空间如何帮助减少 TLB 失效，以及如何优化内核机制以更好地支持 mTHP。
对数和自然对数的底: 这篇文章探讨了对数的历史背景及其在数学中的应用，尤其是纳皮尔对数表的制作过程及其在天文学计算中的重要性。文章详细描述了纳皮尔如何在没有幂概念的情况下，通过几何意义和三角公式来发展对数概念。
DRM(Digital Rights Management)生态以及架构介绍: DRM（数字版权管理）技术通过加密、授权管理和安全传输等手段，保护数字内容在分发、存储和播放过程中的安全性。随着数字内容从物理媒介转向在线流媒体平台，DRM 成为数字内容分发的基石。Google 的 Widevine 因其开放的生态系统和灵活的安全等级成为流媒体领域的主流方案。
Linux | 关于 CPU 调频的一些 QA: 本文对 Android 开发过程中关于 CPU 调频的一些常见问题进行了详细的解答，并介绍了与 CPU 调频相关的技术细节和实现方法。
理解 VSync-1-软件 VSync 及节拍器: 本文是 VSync 系列文章的第一篇，主要介绍了软件 VSync 的概念、模型、分类及其产生过程，并详细探讨了 VsyncDispatch 及其子类 VSyncDispatchTimerQueue 的创建与实现。
理解 VSync-2-app,appsf sf 注册回调: 本文详细介绍了在 Android 系统中，应用程序（app）和 SurfaceFlinger（sf）如何向 VsyncDispatch 注册回调的过程。通过分析代码流程，揭示了涉及的类和回调函数的创建与调用关系。
理解 VSync-3-应用添加链接: 本文详细介绍了在 Android 系统中，应用如何与 VSync 信号进行交互的过程，特别是在 Java 层和 Native 层中如何建立连接并处理 VSync 信号。
理解 VSync-4-应用申请与接收 VSync(上): 本文详细分析了应用如何请求和接收 VSync 信号，涵盖从 Java 层到 Native 层的调用链，并解释了 VSyncRequest 的状态转换及其在应用中的实现逻辑。
技术简报 2025 第四期: 这篇文章探讨了技术学习的重点，强调应该专注于概念而非技术本身。文章还详细介绍了多种文件格式的设计和理解，包括 ELF、DEX 等，并分享了一些技术见解和思考。
用魔法打败魔法：互联网大厂虚拟机分析还原: 本文探讨了互联网大厂的虚拟机分析与还原，详细介绍了如何通过逆向工程技术来分析和还原虚拟机保护的应用程序。文章分享了作者的个人分析方法和思考过程，并提供了相关代码示例和工具使用建议。
Dart 单线程异步模型：从原理到工程实践的系统化解析: Dart 的单线程异步模型通过非阻塞 I/O 和事件循环实现“单线程不阻塞”，有效解决传统单线程的同步阻塞问题。文章详细解析了 Dart 的事件驱动模型与多线程模型的区别，介绍了事件循环的双队列架构及其在异步任务调度中的作用，并提供了工程实践中的常见误区及修正方案。通过系统化理解 Dart 的异步模型，开发者可以在 I/O 密集型场景中发挥其高效调度优势，并通过任务分片技术突破 CPU 密集型任务的瓶颈。
Android.bp 中添加条件判断编译方式: 这篇文章讨论了如何在 Android 的构建系统中使用条件判断来适应不同设备和版本的需求，尤其是通过 Android.mk 和 Android.bp 文件进行差异化编译。文章介绍了如何利用条件判断来选择适合的 API 或库，以便在一个公共代码分支中实现对多个产品设备的兼容，减少维护成本。
Android 提升开发测试效率，程序员应该多干了些什么？: 本文讨论了如何提高 Android 开发测试效率，分享了一些实际操作建议和技巧，以帮助程序员提高工作效率，避免低效的沟通和重复工作。
电影电视剧网红广告屏自动轮播介绍视频特效制作，Compose 轻松实现: 这篇文章介绍了如何使用 Compose 框架制作自动横向滚动的广告视频动画。文章详细描述了数据模型的设计、动画的实现逻辑以及具体的代码实现步骤。通过使用 Compose 的不同组件和工具，用户可以轻松创建带有音乐背景的广告视频特效。
Prioritize media privacy with Android Photo Picker and build user trust: 本文讨论了如何通过 Android Photo Picker 提升用户隐私并建立用户信任。Google Play 致力于在处理敏感权限和用户数据时提供更清晰的选择，以便用户可以自信地授予权限而不牺牲应用功能或隐私。
Gemini in Android Studio for businesses: Develop with confidence, powered by AI: Android 开发者博客宣布推出适用于企业的 Android Studio 中的 Gemini，这是一款专为满足小型和大型组织的隐私、安全和管理需求而设计的产品。通过订阅 Gemini Code Assist 标准版或企业版，开发者和管理员可以解锁这些功能和优势。此外，企业可以通过 Google Cloud 控制台直接为组织中的开发者分配许可证。Gemini 提供了多种安全特性和行业认证，确保客户代码和数据的安全。企业还可以通过连接到 GitHub、GitLab 或 BitBucket 存储库，实现代码定制化。Gemini 在 Android Studio 中为整个软件开发生命周期提供智能协助，提高生产力。
Flutter 2025 年产品路线图发布: 每一年 Google Flutter 团队都会发布一份产品路线图，包括 Flutter 框架和 Dart 编程语言，让开发者能够了解官方团队的优先事项，并据此做出自己的计划安排。产品路线图也会随着客户反馈和新兴市场机会的变化而不断发展。开发者们可以通过每季度的调查问卷以及 GitHub 上 issue 的反馈来推进这些工作的优先级。
速学 Android 16 新功能:带有进度的通知类型: 本文介绍了 Android 16 的新功能，特别是 Notification.ProgressStyle 通知类型的应用及其代码实现。这种通知类型允许用户更好地追踪任务进度，并通过自定义设置显示在通知栏中。文中还提供了具体的代码示例，展示了如何使用此功能在导航、外卖等场景中显示实时位置和进度。
Android 应用的 CPU 调度策略优化: 本文探讨了在 Android 应用中优化 CPU 调度策略的方法，包括设置线程优先级、配置实时调度策略、利用 Android 平台特性以及通过 cpuset 控制 CPU 资源分配等。文章详细介绍了如何通过调整线程的优先级和绑定 CPU 核心来提升应用性能。

杂记

为什么我看空英伟达股票 [译]: 本文深入分析了英伟达股票的潜在风险，尽管其在 AI 和深度学习领域占据主导地位，但面临来自新兴技术和竞争对手的多重挑战。作者认为，英伟达的高估值可能无法长期维持，因为市场上出现了新的硬件架构、软件框架，以及更高效的 AI 训练和推理方法，可能削弱英伟达的市场优势。
YC 创始人 Paul Graham 最好的一篇文章: YC 创始人 Paul Graham 的最新博客文章探讨了人生的意义，特别是关于创造的主题。文章认为，单纯的享乐无法带来持久的快乐，真正有价值的是创造新事物。创造不仅能体现人性的智慧，还能带来自我实现的幸福感。无论是创业、写作还是其他形式的创造，关键在于对他人有益，并能在过程中获得成就感。
聊一聊 2025 年 Android 人的求职之路: 阿豪在 2025 年求职 Android 岗位时，发现市场环境变得更加严峻。大部分岗位集中在一线城市，二线城市的机会大幅减少。求职者普遍面临降薪和转岗的风险，外包岗位增多。阿豪建议通过内推增加面试成功率，并强调熟悉简历上的技能和项目。最终，阿豪选择了传音控股的 Android 系统开发岗位，因为其薪资竞争力、市场潜力和良好的工作氛围。
Searching for outliers: 这篇文章探讨了博客文章和其他生活领域中重尾分布的现象。作者分享了个人写作经历，强调在重尾分布中，少数成功的例子往往能够产生重大影响，而大多数尝试可能平淡无奇。文章通过多个例子说明了如何识别和利用重尾分布，以便更有效地寻找和评估潜在的“异类”机会。
独立开发周记 112：3 月数据总结，收入多样: 独立开发者道哥在其周记中总结了 3 月的数据表现，强调了极简日记应用的下载量和收入的显著增长，并分享了多样化收入的探索经历。此外，他也提到了个人生活中的一些小趣事。
The Best Programmers I Know | Matthias Endler: 这篇文章总结了成为优秀程序员的关键特质，包括：深入阅读参考文档，全面了解工具，认真解读错误信息，善于分解问题，勇于动手实践，乐于助人和分享，保持持续学习的热情，不拘泥于地位，建立良好声誉，保持耐心，不怕承认不知道，避免猜测，并编写简单而易维护的代码。
科技爱好者周刊#344：制造业正在“零工化”: 这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。
G̶o̶o̶g̶l̶e̶r̶… ex-Googler.: 这篇文章讲述了一位曾在谷歌工作的员工被公司裁员后的心情。他感到震惊、愤怒和失望，并分享了他在 Chrome 团队的工作经历以及裁员对他的影响。

AI

微软推出 Playwright 官方 mcp server，效果试用！: 微软推出了 Playwright-mcp 服务器，这是一个基于 MCP 协议的工具，旨在增强 AI 应用的实用性。MCP 协议由 Anthropic 公司于 2024 年推出，旨在标准化大语言模型与外部数据源和工具的交互接口。Playwright-mcp 可以与 Vscode copilot 无缝结合使用，帮助用户无代码完成浏览器操作和验证。
AI 编程：从 Copilot 到 Autopilot: 这篇文章探讨了 AI 编程工具的发展及其对专业程序员和非专业用户的影响。文章讨论了 AI 编程工具的演变，从简单的代码补全插件到更智能的独立 IDE 产品，以及它们如何降低编程门槛，使更多人能够实现软件开发。AI 编程被认为是目前唯一盈利的 AI 赛道，因其显著提高了编程效率，并且能够满足长尾需求。文章还讨论了 AI 编程工具的市场竞争格局及其未来发展趋势。
Koin 最新中文文档来了！官方同步，AI 驱动: Koin 的最新中文文档由 Open AIDoc 项目发布，该项目由社区伙伴 El 发起，旨在提供官方同步的中文技术文档，以解决开发者的阅读痛点。通过 AI 自动化翻译，项目提供多种语言版本，并实时更新以保持与官方一致。
Prompt Engineering: 这篇文章探讨了提示工程（Prompt Engineering），即为大型语言模型设计输入提示的艺术和科学。文章指出，撰写有效提示并不需要成为数据科学家或机器学习工程师，但要使提示最有效可能会很复杂。影响提示效果的因素包括所用模型、模型的训练数据、模型配置、用词选择、风格和语气、结构及上下文。提示工程是一个迭代过程，不当的提示可能导致模糊、不准确的响应。文章还介绍了在 Vertex AI 或通过 API 直接向 Gemini 模型提示的技巧和最佳实践，并讨论了提示设计中可能面临的挑战。
Gemini API 最新进展：Gemini 2.5 Flash & Pro、Live API、Veo 2: 本文介绍了谷歌在 Cloud Next 大会上发布的最新 Gemini API 更新，包括 Gemini 2.5 Flash & Pro、Live API 和 Veo 2。这些更新旨在增强开发者的能力，推动人工智能应用的发展。Gemini 2.5 Pro 是迄今为止性能最佳的 AI 模型，具有强大的思考能力。Veo 2 现已面向生产环境开放，能够生成高质量的视频内容。Live API 提供了动态、实时的互动体验，支持多语言和语音活动检测等功能。
Github Copilot 近期重要更新一览 (2025.4.9): 本文介绍了 GitHub Copilot 近期的重要更新，包括推出 Pro+版本、对高级模型请求次数的限制以及在 VSCode 和 JetBrains IDE 中新增的功能。这些更新旨在提高用户体验和功能多样性。

鸡血

Hacker News 上《我认识的最优秀的程序员》的文章，写得很实在，挺有共鸣。作者总结了他见过的那些顶尖程序员的共同点：

死磕官方文档 (Read the Reference)：这点我觉得太对了！遇到问题，别老是第一个就跑去 Stack Overflow 或者问 AI，也别瞎猜。大佬们会直接去看官方文档、去看源码。那才是第一手资料，而且很多时候写得比想象中清楚。
深入理解工具 (Know Your Tools Really Well)：光会用不够，得真正懂你用的技术。不光是知道怎么操作，还要了解它的历史、原理、局限性、生态。这样才能用得好，配置起来也心里有数。
认真读报错信息 (Read The Error Message)：别扫一眼就过！大佬们会仔细看报错，琢磨里面每个词的意思。作者说，很多时候答案就在报错信息里，看懂了就能解决大部分问题。
拆解问题 (Break Down Problems)：遇到难题卡壳了怎么办？高手会把大问题拆成一堆小问题，直到每个小问题都好解决。这基本就是程序员的核心工作：拆解。
不怕“脏活累活” (Don’t Be Afraid To Get Your Hands Dirty)：顶尖的开发者不怕钻研陌生的代码库，不会说“这个我不熟”就不管了。他们就是上手去搞，边搞边学，不知不觉就成了这块的专家。
持续学习，不瞎跟风 (Never Stop Learning)：技术更新快，大佬们会一直学习新东西，但不是盲目追潮流。他们会认真评估新技术的优劣，如果不用，也能清楚说出为啥，以及替代方案是啥。很多大佬年纪不小了，但思维还是很活跃。
不耻下问，也不怕说“我不知道” (Don’t Be Afraid to Say “I Don’t Know”): 承认不知道不是丢人的事，反而是学习的开始。大佬们不怕暴露自己的知识边界，而且能坦诚地跟人交流，哪怕对方是刚入行的新人。
拒绝猜测 (Don’t Guess)：遇到不确定的地方，别凭感觉猜。去查证、去问、去调试。猜对了可能让你养成坏习惯，猜错了直接导致 bug。