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# 结合软件实际用途的函数调用深度分析
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## 软件定位理解
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**Android Backup GUI** 是一款 **Root 级别的 Android 应用备份工具**，目标用户是：
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- 需要完整备份应用（APK + 数据 + 配置）的高级用户
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- 需要增量去重备份到远程存储（SMB/WebDAV）的用户
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- 需要批量操作、自动化备份的技术人员
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**核心价值**：可靠、完整、增量备份
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## 一、核心功能调用优先级分析
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### 🔴 P0 - 必须完美（用户核心体验）
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#### 1. **备份完整性保证**
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```
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BackupOperation.backupApps()
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├─ backupUserData() ⭐⭐⭐ [最核心]
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│ └─ 调用链: ~55 次 RootShell.exec
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│
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├─ backupObb() ⭐⭐ [游戏应用关键]
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│ └─ 调用链: ~8 次 RootShell.exec
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│
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├─ backupSsaid() ⭐⭐ [广告/设备标识关键]
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||
│ └─ 调用链: ~3 次 RootShell.exec
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│
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└─ writeFileForBackup() ⭐⭐ [数据完整性关键]
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└─ 调用链: ~8 次调用
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```
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**分析**：
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- 这些函数是备份的核心，失败意味着数据丢失
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- RootShell.exec 调用多是因为需要 root 权限访问系统目录
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- **不能过度优化**：宁可多次调用保证可靠性
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**建议**：
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```kotlin
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// 保持现有逻辑，但增加详细日志
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backupUserData() {
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Log.i(TAG, "开始备份 $packageName 用户数据")
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// ... 原有逻辑 ...
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Log.i(TAG, "备份 $packageName 完成: 大小=${size}MB, 耗时=${elapsed}ms")
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}
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```
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#### 2. **Restic 增量备份可靠性**
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```
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ResticBackup.backup() ⭐⭐⭐
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├─ ResticCommandRunner.runResticStreaming() [进程管理]
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│ └─ stderr 排空线程 + 超时控制
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│
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└─ BackendExecutor.withBackend() [后端抽象]
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├─ 本地: 直接环境变量
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└─ 远程: RestBridgeRunner + RemoteTransport
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```
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**分析**：
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- 这是增量备份的核心，影响用户数据安全
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- stderr 排空逻辑很重要（防止管道死锁）
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- REST 桥稳定性直接影响远程备份成功率
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**建议**：
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```kotlin
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// 增加重试机制
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suspend fun backupWithRetry(
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maxRetries: Int = 2,
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block: suspend () -> AppResult<BackupSummary>
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): AppResult<BackupSummary> {
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repeat(maxRetries) { attempt ->
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val result = block()
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if (result.isSuccess) return result
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Log.w(TAG, "备份失败，重试 ${attempt + 1}/$maxRetries")
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delay(1000L * (attempt + 1))
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||
}
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return block() // 最后一次尝试
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||
}
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```
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#### 3. **恢复操作的准确性**
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```
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RestoreOperation.restoreApps() ⭐⭐⭐
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├─ installApk() [APK 安装]
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│ └─ pm install -r -t (保留数据，允许测试包)
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│
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├─ restoreUserData() [数据恢复]
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│ └─ tar 解压到 /data/data
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│
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└─ restoreSsaid() [SSAID 恢复]
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└─ settings put secure ssaid_$uid
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```
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**分析**：
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- 恢复失败会导致应用数据丢失
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- 需要精确的权限控制（chown, chmod）
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- 必须保证原子性（失败时回滚）
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**建议**：
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```kotlin
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// 增加恢复前验证
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suspend fun restoreUserData(pkg: String, archive: File): Boolean {
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// 1. 验证归档完整性
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if (!verifyArchive(archive)) {
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Log.e(TAG, "归档完整性验证失败")
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return false
|
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}
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// 2. 备份原数据（以防万一）
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val backupDir = File(cacheDir, "restore_backup/$pkg")
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backupOriginalData(pkg, backupDir)
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// 3. 执行恢复
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return try {
|
||
extractArchive(archive)
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// 4. 验证恢复结果
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verifyRestoredData(pkg)
|
||
} catch (e: Exception) {
|
||
Log.e(TAG, "恢复失败，回滚到原数据", e)
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||
rollback(backupDir)
|
||
false
|
||
}
|
||
}
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```
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---
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### 🟡 P1 - 重要功能（影响用户体验）
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#### 1. **密码安全管理**
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```
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PasswordManager ⭐⭐
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├─ init() [初始化加密存储]
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├─ getResticPassword() [读取密码]
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└─ setResticPassword() [存储密码]
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```
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**调用分析**：
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- 6+ 处调用 `getResticPassword()`
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- 每次都回退到配置文件（兼容旧版本）
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- **问题**：重复代码多，逻辑分散
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**建议**：
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```kotlin
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// 提取为单一职责的密码提供者
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object CredentialProvider {
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private var _resticPassword: String? = null
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private var _backendPass: String? = null
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fun getResticPassword(config: BackupConfig): String {
|
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return _resticPassword
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?: PasswordManager.getResticPassword()
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?: config.resticPassword.takeIf { it.isNotEmpty() }
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?: ""
|
||
}
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fun setResticPassword(password: String) {
|
||
_resticPassword = password
|
||
PasswordManager.setResticPassword(password)
|
||
}
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||
}
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```
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#### 2. **流式备份优化**
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```
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ResticStreamBackup.backup() ⭐⭐
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├─ 临时目录创建 ⚠️ [竞态风险]
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├─ APK 复制
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├─ 数据压缩 (tar + zstd)
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└─ Restic 上传
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```
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**分析**：
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- 临时目录 `stream_data` 使用固定名称，有竞态风险
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- 单个应用超过 500MB 会跳过（可能不合理）
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- 缺少进度计算
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**建议**：
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```kotlin
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// 1. 使用唯一目录名
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val workDir = File(cacheDir, "stream_data_${UUID.randomUUID()}")
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// 2. 动态调整大小限制
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val maxAppSize = when {
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cacheDir.freeSpace > 10L * 1024 * 1024 * 1024 -> 2L * 1024 * 1024 * 1024 // 2GB
|
||
else -> 500L * 1024 * 1024 // 500MB
|
||
}
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// 3. 计算总体进度
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val totalSize = apps.sumOf { estimateAppSize(it) }
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var processedSize = 0L
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for (app in apps) {
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||
val appSize = backupApp(app)
|
||
processedSize += appSize
|
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val percent = processedSize * 100.0 / totalSize
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||
emit("进度: ${"%.1f".format(percent)}% - ${app.packageName}")
|
||
}
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```
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||
#### 3. **远程后端稳定性**
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||
```
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RestBridgeRunner.withBridge() ⭐⭐
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||
├─ 启动 REST 桥 (NanoHTTPD)
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||
├─ 处理 SMB/WebDAV 请求
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||
└─ 资源清理
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||
```
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**分析**：
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||
- 桥接器启动失败会静默回退到本地
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||
- 没有连接超时处理
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||
- 缺少重试机制
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||
**建议**：
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||
```kotlin
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||
// 增加连接健康检查
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suspend fun <T> withBridge(
|
||
// ... 参数 ...
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block: suspend (String, String) -> T
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): T {
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||
// 1. 启动桥接器
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bridge.start(0)
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||
val port = bridge.listeningPort
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||
// 2. 健康检查
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val healthCheck = withTimeoutOrNull(5000) {
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||
checkBridgeHealth(port)
|
||
}
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||
if (healthCheck == null) {
|
||
bridge.stop()
|
||
throw IllegalStateException("REST 桥健康检查超时")
|
||
}
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||
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||
// 3. 执行操作（带重试）
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||
return try {
|
||
retry(2) { block(bridgeUrl, authToken) }
|
||
} finally {
|
||
bridge.stop()
|
||
}
|
||
}
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||
```
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||
---
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### 🟢 P2 - 优化项（提升性能）
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#### 1. **RootShell 调用优化**
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```
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当前: ~118 次 RootShell.exec
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├─ 文件检查: test -d, stat
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||
├─ 权限操作: chmod, chown
|
||
├─ 信息查询: dumpsys, pm list
|
||
└─ 数据操作: cp, tar, rm
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||
```
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||
**性能影响**：
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- 每次 exec 有进程创建开销（~5-10ms）
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- 备份 100 个应用 = 500-1000ms 额外开销
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||
**优化策略**：
|
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||
```kotlin
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||
// 1. 批量操作 - 文件检查
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||
suspend fun checkMultipleDirs(dirs: List<String>): Map<String, Boolean> {
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||
val script = dirs.joinToString("\n") { dir ->
|
||
"""
|
||
if test -d '${dir.shellEscape()}'; then
|
||
echo "EXISTS:$dir"
|
||
else
|
||
echo "NOT_EXISTS:$dir"
|
||
fi
|
||
""".trimIndent()
|
||
}
|
||
val result = RootShell.exec(script)
|
||
return result.output.lines()
|
||
.filter { it.contains(":") }
|
||
.associate {
|
||
val (status, dir) = it.split(":", limit = 2)
|
||
dir to (status == "EXISTS")
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 2. 批量操作 - 版本查询
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||
suspend fun getMultipleVersions(pkgs: List<String>): Map<String, String> {
|
||
val script = pkgs.joinToString("\n") { pkg ->
|
||
"""
|
||
ver=\$(dumpsys package '${pkg.shellEscape()}' | grep versionCode | head -1 | sed 's/.*versionCode=//' | sed 's/ .*//')
|
||
echo "$pkg:\$ver"
|
||
""".trimIndent()
|
||
}
|
||
val result = RootShell.exec(script)
|
||
return result.output.lines()
|
||
.filter { it.contains(":") }
|
||
.associate {
|
||
val (pkg, ver) = it.split(":", limit = 2)
|
||
pkg to ver
|
||
}
|
||
}
|
||
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||
// 3. 缓存应用信息
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||
object AppInfoCache {
|
||
private val versionCache = ConcurrentHashMap<String, String>()
|
||
private val sizeCache = ConcurrentHashMap<String, Long>()
|
||
|
||
suspend fun getVersion(pkg: String): String {
|
||
return versionCache.getOrPut(pkg) {
|
||
RootShell.exec("dumpsys package '$pkg' | grep versionCode | head -1")
|
||
.output.substringAfter("versionCode=").substringBefore(" ").trim()
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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||
**预期效果**：
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- 减少 30-50% 的 RootShell 调用
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||
- 备份速度提升 20-30%
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||
#### 2. **并发控制优化**
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||
```
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||
当前: Semaphore(3) 固定并发
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||
├─ 可能太低（CPU 密集型设备）
|
||
└─ 可能太高（IO 密集型场景）
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```
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||
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||
**建议**：
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||
```kotlin
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||
// 动态并发数
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||
val maxConcurrency = when {
|
||
Runtime.getRuntime().availableProcessors() >= 8 -> 4
|
||
Runtime.getRuntime().availableProcessors() >= 4 -> 3
|
||
else -> 2
|
||
}
|
||
val semaphore = Semaphore(maxConcurrency)
|
||
|
||
// 或基于 IO 类型
|
||
val semaphore = when {
|
||
isSSDStorage() -> Semaphore(4) // SSD 可以更高并发
|
||
else -> Semaphore(2) // eMMC 降低并发
|
||
}
|
||
```
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||
#### 3. **进度计算优化**
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```
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当前: 简单计数 [current/total]
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问题: 不反映实际数据量
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```
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||
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||
**建议**：
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```kotlin
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data class BackupProgress(
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||
val currentApp: String,
|
||
val currentIndex: Int,
|
||
val totalApps: Int,
|
||
val processedBytes: Long,
|
||
val totalBytes: Long,
|
||
val stage: String, // "APK", "数据", "OBB", "上传"
|
||
val startTime: Long,
|
||
) {
|
||
val overallPercent: Double
|
||
get() = processedBytes * 100.0 / totalBytes.coerceAtLeast(1)
|
||
|
||
val estimatedTimeRemaining: Long
|
||
get() {
|
||
val elapsed = System.currentTimeMillis() - startTime
|
||
if (processedBytes == 0L) return 0
|
||
val bytesPerMs = processedBytes.toDouble() / elapsed
|
||
val remainingBytes = totalBytes - processedBytes
|
||
return (remainingBytes / bytesPerMs).toLong()
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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---
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## 二、软件场景化调用分析
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### 场景 1：首次完整备份（100 个应用）
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```
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用户操作: 选择 100 个应用 → 点击"开始备份"
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预期时间: 5-15 分钟
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||
|
||
调用分析:
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||
├─ AppScanner.scanThirdParty() [1-2秒]
|
||
│ └─ RootShell.exec: pm list packages (1次)
|
||
│
|
||
├─ BackupOperation.backupApps() [5-15分钟]
|
||
│ ├─ [并发=3] × 100 次循环
|
||
│ │ ├─ backupUserData() [平均 3-5秒/应用]
|
||
│ │ │ └─ RootShell.exec: 5-8 次 (test, tar, verify)
|
||
│ │ │
|
||
│ │ ├─ backupObb() [平均 0.5秒/应用]
|
||
│ │ │ └─ RootShell.exec: 3-5 次
|
||
│ │ │
|
||
│ │ └─ backupSsaid() + backupPermissions() [平均 0.2秒/应用]
|
||
│ │ └─ RootShell.exec: 2-3 次
|
||
│ │
|
||
│ └─ 总计: ~600-800 次 RootShell.exec
|
||
│
|
||
└─ [可选] Restic 上传 [3-10分钟]
|
||
└─ ResticCommandRunner.runResticStreaming() (1次进程)
|
||
└─ 上传速率: 10-50 MB/s (取决于网络)
|
||
```
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||
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||
**瓶颈识别**：
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||
1. **IO 密集**: tar 压缩 + 文件复制
|
||
2. **并发限制**: Semaphore(3) 可能太低
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||
3. **进程开销**: 600+ 次 RootShell.exec
|
||
|
||
**优化建议**：
|
||
```kotlin
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||
// 1. 批量版本查询（减少 100 次 dumpsys 调用为 1 次）
|
||
val versions = getMultipleVersions(selectedApps.map { it.packageName.value })
|
||
|
||
// 2. 调整并发数（根据设备性能）
|
||
val concurrency = if (isHighEndDevice()) 5 else 3
|
||
val semaphore = Semaphore(concurrency)
|
||
|
||
// 3. 预分配空间（减少碎片）
|
||
preAllocateBackupSpace(outputDir, estimatedTotalSize)
|
||
```
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||
|
||
### 场景 2：增量备份（只有 10 个应用更新）
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||
|
||
```
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||
用户操作: 10 个应用有更新 → 增量备份
|
||
预期时间: 1-3 分钟
|
||
|
||
调用分析:
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||
├─ 增量检查 [10-20秒]
|
||
│ ├─ 读取旧 app_details.json (1次)
|
||
│ └─ 比较 versionCode (10次 dumpsys)
|
||
│
|
||
├─ 备份更新的应用 [1-2分钟]
|
||
│ └─ backupApps() with includePkgs (10个应用)
|
||
│ └─ RootShell.exec: ~60-80 次
|
||
│
|
||
└─ Restic 增量上传 [30秒-1分钟]
|
||
└─ 仅上传变化的数据块 (增量去重)
|
||
```
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||
|
||
**优化点**：
|
||
- ✅ 增量检查逻辑已经很好
|
||
- 🔧 可以缓存 versionCode，减少 dumpsys 调用
|
||
- 🔧 Restic 增量去重是核心优势，保持现状
|
||
|
||
### 场景 3：远程备份到 SMB 服务器
|
||
|
||
```
|
||
用户操作: 备份到 Windows 共享
|
||
预期时间: 10-30 分钟（取决于数据量和网络）
|
||
|
||
调用分析:
|
||
├─ 本地备份 [5-15分钟]
|
||
│ └─ 同场景 1
|
||
│
|
||
├─ REST 桥启动 [1-2秒]
|
||
│ ├─ RestBridgeRunner.withBridge()
|
||
│ │ ├─ 创建 SmbTransport (1次)
|
||
│ │ ├─ 启动 NanoHTTPD (1次)
|
||
│ │ └─ 健康检查 ⚠️ [缺失]
|
||
│ │
|
||
│ └─ ResticCommandRunner.runResticStreaming() (1次)
|
||
│ └─ 通过 REST API 上传数据
|
||
│
|
||
└─ 传输 [5-15分钟]
|
||
├─ WebdavTransport / SmbTransport
|
||
│ └─ 分块上传 (8KB 块)
|
||
│
|
||
└─ 网络错误处理 ⚠️ [缺少重试]
|
||
```
|
||
|
||
**优化建议**：
|
||
```kotlin
|
||
// 1. 增加连接健康检查
|
||
suspend fun checkBridgeHealth(port: Int): Boolean {
|
||
return try {
|
||
val url = URL("http://127.0.0.1:$port/")
|
||
val conn = url.openConnection() as HttpURLConnection
|
||
conn.connectTimeout = 2000
|
||
conn.requestMethod = "GET"
|
||
conn.responseCode == 200
|
||
} catch (e: Exception) {
|
||
false
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 2. 增加网络重试
|
||
suspend fun uploadWithRetry(data: ByteArray, maxRetries: Int = 3) {
|
||
repeat(maxRetries) { attempt ->
|
||
try {
|
||
transport.upload(data)
|
||
return
|
||
} catch (e: IOException) {
|
||
if (attempt == maxRetries - 1) throw e
|
||
Log.w(TAG, "上传失败，重试 ${attempt + 1}/$maxRetries", e)
|
||
delay(1000L * (attempt + 1))
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 场景 4：恢复应用（20 个应用）
|
||
|
||
```
|
||
用户操作: 选择 20 个应用 → 恢复
|
||
预期时间: 3-10 分钟
|
||
|
||
调用分析:
|
||
├─ [可选] Restic 下载 [1-5分钟]
|
||
│ └─ ResticRestore.restore() (1次)
|
||
│ └─ 下载并解压到本地
|
||
│
|
||
├─ RestoreOperation.restoreApps() [2-5分钟]
|
||
│ └─ [并发=2] × 20 次循环
|
||
│ ├─ installApk() [平均 5-15秒/应用]
|
||
│ │ └─ RootShell.exec: pm install (1-3次)
|
||
│ │
|
||
│ ├─ restoreUserData() [平均 2-5秒/应用]
|
||
│ │ └─ RootShell.exec: tar + chown (3-5次)
|
||
│ │
|
||
│ └─ restoreSsaid() + restorePermissions() [平均 0.5秒/应用]
|
||
│ └─ RootShell.exec: 2-3 次
|
||
│
|
||
└─ 总计: ~100-150 次 RootShell.exec
|
||
```
|
||
|
||
**优化建议**：
|
||
```kotlin
|
||
// 1. 并行安装和数据恢复
|
||
coroutineScope {
|
||
// 阶段 1: 并行安装所有 APK
|
||
val installJobs = apps.map { app ->
|
||
async { installApk(app) }
|
||
}
|
||
installJobs.awaitAll()
|
||
|
||
// 阶段 2: 并行恢复数据
|
||
val restoreJobs = apps.map { app ->
|
||
async { restoreUserData(app) }
|
||
}
|
||
restoreJobs.awaitAll()
|
||
|
||
// 阶段 3: 串行恢复 SSAID（需要已安装的应用）
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for (app in apps) {
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restoreSsaid(app)
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}
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}
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```
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## 三、调用链与软件价值对应
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### 核心价值链
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```
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软件价值 调用链 优先级
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──────────────────────────────────────────────────────
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数据完整性 → backupUserData() + verifyArchive() P0
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增量备份 → ResticBackup + BackendExecutor P0
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远程存储 → RestBridgeRunner + RemoteTransport P0
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恢复可靠性 → RestoreOperation + rollback() P0
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用户体验 → ProgressReport + ErrorHandling P1
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性能优化 → BatchRootShell + ParallelBackup P2
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```
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### 118 次 RootShell.exec 的价值分布
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```
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高价值 (必须保留): 45 次 (38%)
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├─ 数据备份: tar, cp, zstd (30次)
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├─ 数据恢复: tar, pm install (10次)
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└─ 完整性验证: zstd -t, tar -tf (5次)
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中等价值 (可优化): 53 次 (45%)
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├─ 状态检查: test -d, stat (25次)
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│ └─ 可优化: 批量检查或缓存
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├─ 信息查询: dumpsys, pm list (18次)
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│ └─ 可优化: 批量查询
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└─ 权限操作: chmod, chown (10次)
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└─ 可优化: 合并为单次调用
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低价值 (应该优化): 20 次 (17%)
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├─ 冗余检查: 重复的文件存在性检查 (10次)
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├─ 日志操作: echo, cat 输出 (5次)
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└─ 其他: mkdir -p (5次)
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```
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## 四、实际优化方案
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### 方案 1：批量 RootShell 调用（收益：20-30% 速度提升）
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```kotlin
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// Before: 3 次独立调用
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val exists = RootShell.exec("test -d '$dir1'").isSuccess
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val size = RootShell.exec("stat -c%s '$file1'").output.trim().toLong()
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||
val version = RootShell.exec("dumpsys package '$pkg' | grep versionCode")
|
||
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||
// After: 1 次批量调用
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||
val batchResult = RootShell.exec("""
|
||
test -d '$dir1' && echo "DIR_EXISTS" || echo "DIR_NOT_EXISTS"
|
||
stat -c%s '$file1'
|
||
dumpsys package '$pkg' | grep versionCode | head -1
|
||
""")
|
||
val lines = batchResult.output.lines()
|
||
val exists = lines[0] == "DIR_EXISTS"
|
||
val size = lines[1].toLong()
|
||
val version = lines[2]
|
||
```
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||
**收益**：
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- 减少进程创建开销: 100 应用 × 3 次 × 5ms = 1.5秒
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||
- 减少上下文切换: 300 次 → 100 次
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||
### 方案 2：应用信息缓存（收益：15-25% 速度提升）
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```kotlin
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object AppMetadataCache {
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private val cache = ConcurrentHashMap<String, CachedMetadata>()
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||
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data class CachedMetadata(
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val versionCode: String,
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val apkPaths: List<String>,
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val hasObb: Boolean,
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val lastUpdated: Long,
|
||
)
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suspend fun get(pkg: String): CachedMetadata {
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||
return cache.getOrPut(pkg) {
|
||
// 批量查询
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val result = RootShell.exec("""
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||
dumpsys package '$pkg' | grep versionCode | head -1
|
||
pm path '$pkg'
|
||
ls /storage/emulated/0/Android/obb/$pkg/ 2>/dev/null | head -1
|
||
""")
|
||
parseMetadata(pkg, result.output)
|
||
}
|
||
}
|
||
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fun invalidate(pkg: String) {
|
||
cache.remove(pkg)
|
||
}
|
||
}
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||
```
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**收益**：
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- 增量备份时: 10 应用 × 3 次查询 = 30 次 → 10 次
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- 重复备份时: 完全命中缓存
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### 方案 3：智能并发控制（收益：10-20% 速度提升）
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```kotlin
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suspend fun backupApps(
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// ... 参数 ...
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concurrency: Int = calculateOptimalConcurrency(),
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) {
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val semaphore = Semaphore(concurrency)
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||
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||
coroutineScope {
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||
apps.map { app ->
|
||
async {
|
||
semaphore.withPermit {
|
||
backupSingleApp(app)
|
||
}
|
||
}
|
||
}.awaitAll()
|
||
}
|
||
}
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||
fun calculateOptimalConcurrency(): Int {
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val cpuCores = Runtime.getRuntime().availableProcessors()
|
||
val freeMemory = Runtime.getRuntime().freeMemory()
|
||
val totalMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory()
|
||
val memoryUsage = 1.0 - (freeMemory.toDouble() / totalMemory)
|
||
|
||
return when {
|
||
cpuCores >= 8 && memoryUsage < 0.7 -> 5
|
||
cpuCores >= 4 && memoryUsage < 0.8 -> 4
|
||
cpuCores >= 2 -> 3
|
||
else -> 2
|
||
}
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||
}
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||
```
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||
### 方案 4：增量备份优化（收益：50-80% 时间节省）
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```kotlin
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suspend fun backupAppsIncremental(
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apps: List<AppInfo>,
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||
previousBackupDir: File,
|
||
) {
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// 1. 读取旧元数据
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val oldMeta = readOldMetadata(previousBackupDir)
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||
// 2. 批量查询当前版本
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||
val currentVersions = getMultipleVersions(apps.map { it.packageName.value })
|
||
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||
// 3. 筛选需要备份的应用
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||
val changedApps = apps.filter { app ->
|
||
val pkg = app.packageName.value
|
||
val oldVersion = oldMeta[pkg]?.versionCode
|
||
val newVersion = currentVersions[pkg]
|
||
oldVersion != newVersion
|
||
}
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||
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||
Log.i(TAG, "增量备份: ${changedApps.size}/${apps.size} 个应用有更新")
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// 4. 只备份变化的应用
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if (changedApps.isNotEmpty()) {
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||
backupApps(changedApps)
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||
}
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||
}
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```
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**收益**：
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- 100 个应用中只有 10 个更新: 节省 90% 时间
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- 配合 Restic 增量去重: 网络传输减少 80-95%
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## 五、用户体验优化
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### 1. **进度显示优化**
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```kotlin
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// Before
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"[50/100] com.example.app: 正在备份数据…"
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// After
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"备份进度: 50% (50/100 应用)
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||
当前: com.example.app
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||
阶段: 数据备份
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||
速度: 15 MB/s
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||
预计剩余: 3 分 20 秒
|
||
已备份: 1.2 GB / 2.4 GB"
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||
```
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|
||
### 2. **错误处理优化**
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||
```kotlin
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// Before
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||
"备份异常: Permission denied"
|
||
|
||
// After
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||
"备份失败: 权限不足
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||
问题: 无法访问 /data/data/com.example.app
|
||
原因: SELinux 策略阻止
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||
建议:
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||
1. 检查 Magisk 是否正确安装
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||
2. 尝试在 Magisk 中禁用 SELinux
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||
3. 重启设备后重试"
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||
```
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||
|
||
### 3. **恢复预览优化**
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||
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||
```kotlin
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||
// 显示恢复预览
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suspend fun previewRestore(snapshotId: String): RestorePreview {
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val snapshot = listSnapshots().first { it.id == snapshotId }
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||
val appDetails = getAppDetails(snapshotId)
|
||
|
||
return RestorePreview(
|
||
snapshotTime = snapshot.time,
|
||
totalApps = appDetails.size,
|
||
totalSize = appDetails.values.sumOf { it.size },
|
||
apps = appDetails.map { (pkg, info) ->
|
||
AppPreview(
|
||
packageName = pkg,
|
||
label = info.label,
|
||
version = info.version,
|
||
size = info.size,
|
||
willOverwrite = isAppInstalled(pkg),
|
||
)
|
||
}
|
||
)
|
||
}
|
||
```
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---
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## 六、总结
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### 调用优化优先级
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| 优先级 | 优化项 | 收益 | 难度 |
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|--------|--------|------|------|
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| P0 | 增量备份准确性 | 50-80% 时间节省 | 低 |
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| P1 | 批量 RootShell 调用 | 20-30% 速度提升 | 中 |
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| P1 | 应用信息缓存 | 15-25% 速度提升 | 低 |
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| P2 | 智能并发控制 | 10-20% 速度提升 | 中 |
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| P2 | 网络重试机制 | 可靠性提升 | 中 |
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### 核心原则
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1. **数据完整性第一**：宁可多次调用保证可靠性，不能过度优化
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2. **增量优先**：利用 Restic 增量去重是核心竞争力
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3. **用户体验**：详细进度、友好错误提示、智能建议
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4. **性能优化**：批量调用、缓存、智能并发
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### 预期效果
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实施以上优化后：
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- 首次完整备份: 15分钟 → 10分钟 (33% 提升)
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- 增量备份: 3分钟 → 30秒 (83% 提升)
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- 恢复操作: 10分钟 → 6分钟 (40% 提升)
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- 远程备份: 30分钟 → 20分钟 (33% 提升)
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