WSL2中Ubuntu 23.10升级至24.04的常见问题与解决方案
2025-05-13 13:05:09作者:吴年前Myrtle
问题背景
在Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)环境中,用户尝试将Ubuntu 23.10(Mantic Minotaur)升级至24.04(Noble Numbat)版本时,可能会遇到升级失败的情况。典型错误表现为snapd服务无法正常运行,以及系统依赖关系冲突等问题。
核心问题分析
升级失败的主要原因可以归纳为以下几点:
- snapd服务问题:Ubuntu升级过程中会检查snap包状态,而WSL2默认不启用systemd,导致snapd服务无法正常启动。
- 依赖关系冲突:部分系统组件(如libnss-systemd、libpam-systemd)存在版本不匹配问题。
- APT钩子错误:即使移除了snapd,残留的APT钩子仍可能导致错误。
解决方案
方案一:移除snapd(推荐)
对于不使用snap包的用户,最简单的解决方案是移除snapd:
sudo apt remove snapd
sudo apt autoremove
sudo do-release-upgrade
此方案已得到多位用户验证有效,适用于大多数不依赖snap包的环境。
方案二:启用systemd支持
如果需要保留snapd功能,可以启用WSL2的systemd支持:
- 创建或编辑
/etc/wsl.conf文件 - 添加以下内容:
[boot]
systemd=true
- 重启WSL实例
启用systemd后,snapd服务将能正常启动,从而完成升级过程。
方案三:手动修复依赖关系
对于已出现依赖关系损坏的情况,可以尝试以下步骤:
- 从官方仓库下载所需deb包
- 手动安装关键组件:
sudo dpkg -i libmailutils9t64_3.17-1.1build3_amd64.deb \
libpam-systemd_255.4-1ubuntu8.4_amd64.deb \
libnss-systemd_255.4-1ubuntu8.4_amd64.deb \
libparted2t64_3.6-4build1_amd64.deb
- 执行依赖修复:
sudo apt --fix-broken install
技术原理
WSL2与传统Linux环境的主要差异在于初始化系统。默认情况下,WSL2使用自己的init进程而非systemd,这会导致:
- 系统服务管理方式不同
- 部分依赖systemd的功能无法正常工作
- 升级过程中的服务检查可能失败
理解这一根本差异有助于更好地解决WSL环境下的系统管理问题。
最佳实践建议
- 升级前备份重要数据
- 检查当前snap使用情况,决定是否保留snapd
- 考虑使用WSL快照功能创建恢复点
- 升级完成后验证关键功能是否正常
总结
WSL2环境下Ubuntu版本升级的挑战主要源于初始化系统的差异。通过移除snapd或启用systemd支持,大多数用户都能成功完成23.10至24.04的升级。对于更复杂的情况,手动修复依赖关系也是可行的解决方案。理解WSL2与传统Linux环境的差异,将有助于用户更好地管理系统和解决问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
308
2.71 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
795
暂无简介
Dart
598
132
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
461
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.07 K
616
Ascend Extension for PyTorch
Python
141
170
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
55
773
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
634
232