Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Xamarin.Android — запуск службы при завершении загрузки

Я пытаюсь запустить службу, когда мое устройство загружается, но служба никогда не запускается.

Я добавил:

<uses-permission android:name="android.permission.RECEIVE_BOOT_COMPLETED" />

в AndroidManifest.xml. Мой BroadcastReceiver выглядит так:

[BroadcastReceiver]
[IntentFilter(new[] { Intent.ActionBootCompleted })]
public class BootReceiver : BroadcastReceiver
{
    public override void OnReceive(Context context, Intent intent)
    {
        var start = new Intent(context, typeof(AlertSyncService));
        start.AddFlags(ActivityFlags.NewTask);
        context.StartService(start);
    }
}

Я подтвердил, что моя служба не является проблемой (проверено запуском той же службы по нажатию кнопки - она ​​работает нормально). Проблема определенно в том, что BroadcastReceiver никогда не получает событие. Я также убедился, что открываю приложение один раз перед перезагрузкой - в аналогичном вопросе я увидел, что это необходимо, поскольку приложения устанавливаются в «остановленном состоянии».

У кого-нибудь есть идеи, что может быть причиной того, что это не работает? Я относительно новичок в этом, поэтому, скорее всего, я пропустил что-то очевидное!

Спасибо

android xamarin android-intent c# broadcastreceiver
28.11.2018

  • Верхняя часть моей головы, не видя вывода logcat: [BroadcastReceiver(Enabled = true)] Просмотрите раздел тестирования (через adb) этого ответа: stackoverflow.com/a/47601952 /4984832 29.11.2018
  • @SushiHangover Я провел тестирование adb и думаю, что проблема в этом: java.lang.RuntimeException: Unable to start receiver md527b6cae80f13bfed8573ffa181fefc60.BootReceiver: java.lang.IllegalStateException: Not allowed to start service Intent { flg=0x10000000 cmp=MyApp.MyApp/md527b6cae80f13bfed8573ffa181fefc60.AlertSyncService }: app is in background uid UidRecord{6ef4e91 u0a6 ... Однако я не знаю, как это решить! Любые идеи? Я попытался запустить его с помощью ContextCompat.StartForegroundService(...), но у него та же проблема. 29.11.2018
  • stackoverflow.com/questions/46445265/ 29.11.2018

Ответы:


1

Вы можете попробовать это:

[BroadcastReceiver(Enabled = true, Exported = true, DirectBootAware = true)]
[IntentFilter(new string[] {
    Intent.ActionBootCompleted, Intent.ActionLockedBootCompleted, "android.intent.action.QUICKBOOT_POWERON"
})]
public class BootReceiver: BroadcastReceiver {
    public override void OnReceive(Context context, Intent intent) {
        //Do something
    }
}
28.11.2018
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..