解决Pingora项目中libz-ng-sys构建失败的问题
在基于Rust的Pingora项目开发过程中,开发者可能会遇到一个常见的构建错误:failed to run custom build command for libz-ng-sys v1.1.15。这个问题通常是由于缺少必要的系统依赖导致的,特别是CMake工具的缺失。
问题现象
当尝试构建Pingora项目时,构建过程会在编译libz-ng-sys库时失败,并显示以下关键错误信息:
error: failed to run custom build command for `libz-ng-sys v1.1.15`
...
is `cmake` not installed?
错误明确指出构建过程中缺少CMake工具,这是构建zlib-ng库所必需的依赖项。
问题原因分析
libz-ng-sys是一个Rust绑定库,它为zlib-ng(一个zlib的优化分支)提供了Rust接口。在构建过程中,这个库需要从源代码编译zlib-ng,而zlib-ng使用CMake作为其构建系统。
在Ubuntu 22.04 LTS系统上,即使已经安装了build-essential(包含GCC等基本编译工具),CMake也不会默认安装。这就是为什么会出现构建失败的情况。
解决方案
要解决这个问题,需要安装CMake工具。在Ubuntu系统上,可以通过以下步骤完成:
-
首先更新软件包列表:
sudo apt update -
安装CMake:
sudo apt install -y cmake
在某些情况下,可能会遇到依赖问题导致CMake无法直接安装。这时可以考虑:
- 使用nala等替代包管理器安装CMake
- 检查并修复损坏的软件包依赖关系
- 确保系统软件源配置正确
验证解决方案
安装CMake后,可以再次尝试构建Pingora项目。如果一切正常,构建过程应该能够顺利完成,不再出现关于libz-ng-sys的错误。
深入理解
这个问题揭示了Rust项目构建时的一个重要特点:虽然Rust本身具有优秀的跨平台能力,但当项目依赖需要编译本地代码时(如通过FFI调用C/C++库),仍然需要确保目标平台上安装了相应的构建工具链。
对于Pingora这样的高性能网络代理项目,它依赖多个底层优化库(如zlib-ng),这些库通常使用CMake等成熟的构建系统来确保最佳性能。因此,开发者在搭建Pingora开发环境时,需要准备完整的构建工具链,包括:
- Rust工具链(rustc, cargo等)
- C/C++编译器(GCC/Clang)
- CMake构建系统
- 其他可能的开发库(如OpenSSL开发文件)
总结
在Rust项目开发中,特别是像Pingora这样依赖复杂底层库的项目,遇到构建失败时,首先应该检查错误信息中提到的缺失工具或库。对于libz-ng-sys构建失败的问题,安装CMake是最直接的解决方案。这提醒我们在开始任何Rust项目开发前,应该仔细阅读项目的构建要求,确保开发环境中安装了所有必要的工具和依赖。
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