Vagrant 2.4.1 中校验和不匹配问题的分析与解决
2025-05-06 11:31:45作者:魏侃纯Zoe
在 Vagrant 2.4.1 版本中,用户在使用 vagrant up 命令时可能会遇到一个看似矛盾的问题:系统报告下载的 box 文件校验和不匹配,但实际上显示的预期值和接收值却完全相同。这种情况通常会让用户感到困惑,因为错误提示似乎与实际情况不符。
问题现象
当用户尝试启动一个基于 daimler/ubuntu-24.04-desktop box 的虚拟机时,Vagrant 会首先下载该 box 文件。在下载完成后,系统会执行校验和验证,然后报告以下错误:
The checksum of the downloaded box did not match the expected value.
Expected: 86b5040d4e7a45d1345ae4d2954c3a94 ubuntu-24.04-desktop.box
Received: 86b5040d4e7a45d1345ae4d2954c3a94
从表面上看,预期值和接收值都是 86b5040d4e7a45d1345ae4d2954c3a94,但系统仍然认为它们不匹配。
问题根源
经过深入分析,我们发现问题的根源在于 box 发布者在设置校验和值时犯了一个常见错误。他们直接将 shasum 命令的完整输出作为校验和值,而不是只提取校验和部分。
具体来说:
- 正确的做法应该是只使用
86b5040d4e7a45d1345ae4d2954c3a94作为校验和值 - 但实际上,发布者将
86b5040d4e7a45d1345ae4d2954c3a94 ubuntu-24.04-desktop.box整个字符串都设置为了校验和值
当 Vagrant 计算下载文件的校验和时,它只生成纯校验和字符串(不带文件名),然后与注册表中存储的完整字符串进行比较,自然会导致不匹配。
解决方案
要解决这个问题,需要 box 的发布者采取以下步骤:
- 重新计算 box 文件的校验和,确保只使用校验和部分
- 更新 Vagrant Cloud 上的 box 元数据,用正确的校验和值替换当前的值
- 发布新版本的 box 或更新现有版本的元数据
对于终端用户来说,如果遇到这个问题,可以尝试以下临时解决方案:
- 在 Vagrantfile 中明确指定校验和值(仅校验和部分)
- 或者暂时禁用校验和检查(不推荐,仅用于测试)
最佳实践
为了避免类似问题,我们建议:
-
对于 box 发布者:
- 使用
shasum命令时,确保只提取校验和部分 - 可以使用
shasum file.box | awk '{print $1}'来获取纯校验和 - 在发布前验证校验和设置是否正确
- 使用
-
对于 box 使用者:
- 在 Vagrantfile 中明确指定校验和时,确保只使用校验和部分
- 如果遇到校验和问题,检查是否包含了多余信息
技术背景
Vagrant 使用校验和来确保下载的 box 文件完整性。这个过程对于安全性和可靠性至关重要,因为它可以防止中间人攻击和文件损坏。校验和算法通常使用 MD5 或 SHA 系列算法,生成固定长度的哈希值。
在实现上,Vagrant 会:
- 从元数据中获取预期的校验和
- 计算下载文件的校验和
- 进行严格的字符串比较
任何额外的字符(包括空格和文件名)都会导致比较失败,这就是本问题的技术本质。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
493