Higress项目构建过程中的常见问题与解决方案
2025-06-09 00:03:24作者:卓炯娓
构建环境准备
在构建Higress项目时,首先需要确保构建环境的正确配置。项目推荐使用容器化构建方式,但需要注意一个关键点:不应在make命令前手动添加BUILD_WITH_CONTAINER=1参数,因为Makefile内部已经自动设置了这一参数。如果外部重复添加,会导致docker-in-docker的问题,进而引发构建错误。
网络依赖问题
Higress构建过程中需要下载多个依赖组件,包括envoy和ztunnel等。由于这些资源大多托管在国外服务器上,国内开发者经常会遇到下载速度慢或失败的情况。建议的解决方案包括:
- 配置HTTP/HTTPS代理:通过设置http_proxy和https_proxy环境变量,将代理配置注入到容器中
- 手动下载依赖:对于特别大的文件,可以先在宿主机上下载好,然后通过挂载方式提供给容器使用
校验和(checksum)错误
在构建过程中,开发者可能会遇到多个依赖项的校验和不匹配问题,主要包括:
- com_googlesource_googleurl的校验和错误
- com_github_intel_ipp_crypto_crypto_mb的校验和错误
这些问题的根本原因是上游仓库更新了文件内容但没有同步更新校验和。临时解决方案是手动计算正确的校验和并修改构建脚本,但更好的做法是等待官方更新修复。
路径前缀问题
在构建envoy时,可能会遇到文件找不到的错误,特别是对于Intel IPP Crypto库。这是由于上游仓库结构调整导致路径前缀不匹配造成的。开发者需要检查并修正strip_prefix配置,使其与实际文件结构保持一致。
子模块管理
当需要对envoy进行二次开发时,需要注意Higress使用git submodule管理envoy依赖。即使修改了.gitmodules中的仓库URL和分支,主仓库中记录的commit信息仍然会控制实际使用的版本。要更新envoy版本,需要:
- 在子模块目录中切换到目标分支或提交
- 在主仓库中提交子模块的更新
官方修复进展
Higress团队已经注意到这些问题,并在envoy子模块的更新中进行了修复。开发者可以关注官方仓库的更新,或者参考相关PR了解具体修复内容。
构建建议总结
- 避免手动添加BUILD_WITH_CONTAINER=1参数
- 确保网络通畅,必要时配置代理
- 对于校验和错误,可以临时修改但应关注官方修复
- 子模块开发时注意主仓库和子模块的版本控制关系
- 定期同步官方仓库获取最新修复
通过遵循这些建议,开发者可以更顺利地完成Higress项目的构建和开发工作。
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
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322