在郑州承接的一个项目里，客户要“一次开发、同步跑在多端”——手机、平板、Windows 客户端、macOS 以及 Web。初听需求，心里清楚：平台碎片不是一句口号，而是开发、测试和发布的长期消耗。于是我们把问题分解，先把“共享核心逻辑”和“平台适配边界”当作第一要义，而不是盲目选框架。

      技术上，我们最终采用了以 Rust 为核心计算层、Kotlin Multiplatform（KMP）承接 Android/iOS 原生接口、Flutter 做 UI 的混合方案。为什么不是纯 Flutter？因为涉及到高性能同步与加密逻辑，Rust 在多端编译、单元性能可预测上更有优势；KMP 用来保证移动端与原生 SDK 的兼容，Flutter 用于快速迭代界面。这个决策并非教条，而是基于模块化权衡：把确定会变化的 UI 与稳定的业务逻辑分开，便于并行开发。

      构建链路是失败率最高的环节。我们在 GitLab CI 上做分支构建：Rust 用 cargo + cross 编译策略，KMP 用 Gradle cache，Flutter 用 build cache 和分布式构建。打包与签名用 Fastlane 自动化，macOS 还额外加了 notarize 流程。遇到过一次签名证书在 Windows runner 上失效，排查花了半天：原因是 runner 时区和证书颁发时间比较导致的验证误差——经验告诉我，时间同步也要纳入 CI 健康检查。

      同步层采用基于 Protobuf 的二进制协议，底层用 WebSocket 做实时通道，关键数据在设备端以 SQLite+WAL 存储并用 protobuf delta 表示变更。冲突解决策略不是简单的 LWW（最后写入获胜），而是把业务维度的合并规则下沉到 Rust 层：矛盾字段由服务端返回合并建议，客户端执行补偿。实操发现，delta 的粒度直接决定了同步效率；粒度太粗，网络与重放成本飙升。

      测试与排查方面，单元测试覆盖共享层，集成测试走模拟网络环境，端到端使用云设备池（我们用的是国内可用的设备农场）跑 UI 自动化。性能问题往往出现在原生 API 调用与 FFI 边界：记得一次内存泄露，定位到 Flutter 调用 Rust 返回的字符串没有 Free，借助 Android Studio Profiler、Instruments 和 valgrind 的组合才把线索拉出来。这类边界错误常常比逻辑错误更隐蔽。

      折腾下来，一点个人感悟：多端同步不是靠一个全能框架完成的魔术，而是靠工程分层、可测试接口和 CI 保证持续可交付。选型永远要兼顾未来成本——不是最先进即是最好。下一步我们会把更多诊断指标和灰度发布下沉到共享层，便于在郑州乃至更广的部署环境里快速定位问题。技术展望：边缘算力与增量同步会继续改变实现细节，但分层与可观测性这两点，短期内应该不会过时。