网罗开发 （小红书、快手、视频号同名）

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📅 最新动态：2025 年 3 月 17 日
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前言

在鸿蒙里给导航类 Service Extension 做 so 热更新，真正难的从来不是“怎么把新包下载下来”，而是三件事同时成立：

第一，更新过程中不能破坏正在运行的服务，哪怕一毫秒。
第二，新旧进程切换时，业务状态不能乱，路径、定位、规划上下文都要对得上。
第三，失败必须可控、可回滚，而且要足够快，不能拖垮系统体验。

尤其是 Service Extension 本身跑在沙箱里，又是长期驻留型服务，一旦 so 损坏、状态错位，用户感知会非常明显：导航中断、重算、甚至服务直接被系统回收。

所以，这不是一个“更新文件”的问题，而是一个运行时架构设计问题。

so 更新的第一原则：绝不原地覆盖

很多热更新事故，本质都栽在一件事上：
正在被 mmap / dlopen 的 so，被直接覆盖了。

哪怕你觉得“写得很快”，只要写入过程中被中断、被抢占，或者校验没做完，结果就是一个半新半旧、不可预测的 so 文件。

在沙箱环境下，想要真正的原子性，唯一可靠的思路只有一个：

新版本，永远写到新位置。

一个典型的目录结构会长这样：

• /sandbox/lib/v1/
• /sandbox/lib/v2/
• /sandbox/lib/v3/
• /sandbox/lib/current -> v2

更新流程不做任何“覆盖”操作，而是：

1. 更新包解压到 next/ 或 v3/ 目录
2. 完整写入后做校验：签名、哈希、大小、依赖版本
3. 所有校验通过后，只做一次原子切换点操作

这个切换点可以是：

• 原子 rename
• 一个只包含版本号的指针文件
• 或 current 软链接切换

关键点只有一句话：

任意时刻，对外只暴露“完整的旧版本”或“完整的新版本”，中间态永远不可见。

双进程架构，才是热更新真正的安全垫

单进程里做 so 热更新，理论上可以，但工程上不稳。

你既然已经选了 Service Extension + 双进程，那这一步就一定要用到位：

• Active 进程：当前对外服务，稳定运行
• Standby 进程：新版本沙箱，完全隔离加载

所有新 so 的事情，只发生在 Standby 里：

• dlopen
• 依赖解析
• 内存分配
• 线程创建

如果 Standby 在任一步失败，它永远不参与对外服务，Active 不受任何影响。

这一步，其实是在用“进程级隔离”替代“复杂的异常恢复逻辑”，让失败天然变得安全。

沙箱资源隔离，不是防攻击，而是防失控

很多人理解沙箱，只盯着安全。

但在热更新场景下，更重要的是：防止新版本把系统拖下水。

Standby 进程的资源策略，建议收得非常紧：

• 只允许访问白名单目录（so、配置、缓存）
• 限制最大内存、线程数、句柄数
• 禁止非必要系统服务访问
• 权限只给加载和自检所需的最小集合

这样做的好处很现实：

• 新版本内存泄漏，只会泄在 Standby
• 初始化异常，不会影响正在导航的用户
• 系统调度压力可控

在鸿蒙的弹性调度模型下，这种“受限预热进程”非常适合长期存在。

状态同步别贪全，快照 + 增量才稳

进程切换时，最容易踩坑的是“状态同步”。

直接全量拷贝内存？
风险高、成本大、还不可控。

更稳的方式是：

状态结构化 + 序列化 + 有序同步

具体可以拆成三步：

1. Active 定期产出状态快照

   • 路径规划上下文
   • 当前定位
   • 关键算法状态
     快照体积要小、结构要稳定，带版本号和序号。

2. 切换前补一段增量变更
   只同步“上一个快照之后发生的变化”。

3. Standby 应用到同一序号后，才允许切流

这里的关键不是“完全一致”，而是在可接受容差内一致，比如导航场景里允许几十毫秒的位置偏差，但不允许路径上下文错乱。

切流一定要快，慢的都提前做完

很多人盯着“切换动作要多快”，但真正的秘诀是：

切流点不允许做任何重活。

正确的节奏是：

• Standby 提前完成：

  • so 加载
  • 内存预分配
  • 线程池创建
  • 状态同步

• 切流时，只做：

  • Binder 路由指针切换
  • 极短的重绑定

Active 在切流后不立刻退出，而是：

• 短暂保活
• 把在途请求跑完（drain）
• 超时后再回收

这样，用户侧看到的就是一次几乎无感的服务平滑过渡。

秒级回滚，其实比升级更简单

有了版本指针之后，回滚反而成了最简单的路径：

• 不删新版本
• 不重启系统
• 只把 current 指回上一个稳定版本

Standby 新版本直接降权、回收即可。

这也是为什么前面强调：
所有发布动作，必须集中在一个原子切换点上。

切换点越少，回滚路径越短。

压测关注的不是峰值，而是稳定窗口

最后说压测。

这里真正有价值的，不是一次跑多快，而是长期是否稳定。

我会重点盯三类测试：

• 长时间运行
  内存、句柄、线程数是否线性增长。

• 高频切换与异常注入
  连续升级、连续回滚、进程被杀、校验失败。

• 业务一致性回归
  同一输入，在切换前后输出是否在容差范围内。

只要在这些压力下，服务延迟稳定在 50ms 内，而且没有“偶发性坏状态”，这个热更新方案才算真正可用。

总结

在鸿蒙的 Service Extension 体系里，so 热更新从来不是一个“技术炫技点”，而是一个系统稳定性工程。

你设计的不是“更新流程”，而是：

• 失败如何被隔离
• 风险如何被提前消化
• 回滚是否足够确定

当这些问题都被前置解决，所谓的“热更新”，反而就变成了最简单的一步。