Druid项目构建时Maven Javadoc生成错误的解决方案
2025-05-16 08:36:38作者:昌雅子Ethen
问题背景
在Apache Druid项目的构建过程中,开发人员可能会遇到一个典型的Maven构建错误。该错误出现在执行mvn clean install命令时,具体表现为Javadoc插件无法正确处理生成的Protobuf代码。错误信息中明确指出无法找到javax.annotation.Generated符号,这通常发生在使用特定Maven配置组合的情况下。
错误分析
这个构建错误的核心在于Maven Javadoc插件(版本2.10.1)在处理由Protobuf生成的Java代码时遇到了符号解析问题。具体表现为:
- 构建命令中使用了
-Papache-release,dist,rat参数组合 - 同时指定了
-Ddependency-check.skip=true参数 - 错误发生在
grpc-query模块的Javadoc生成阶段 - 问题源是Protobuf生成的
HealthGrpc.java文件中使用了@javax.annotation.Generated注解
根本原因
经过深入分析,这个问题的主要原因是:
- 依赖缺失:
javax.annotation包没有被正确包含在构建路径中,而Protobuf生成的代码需要这个注解 - 参数冲突:
rat配置文件和dependency-check.skip参数的组合使用导致了某些依赖检查被跳过 - 构建顺序:Protobuf代码生成和Javadoc生成的时序可能存在问题
解决方案
针对这个问题,开发团队确定了以下几种解决方案:
- 移除冲突参数:避免同时使用
rat配置文件和-Ddependency-check.skip=true参数 - 显式添加依赖:在POM文件中明确添加对
javax.annotation的依赖 - 更新构建配置:调整Maven构建生命周期中代码生成和文档生成的顺序
最佳实践建议
基于这个问题的解决经验,对于Druid项目的构建,建议:
- 对于日常开发构建,可以使用简化的命令:
mvn clean install -DskipTests - 需要完整构建时,避免参数冲突组合
- 定期更新项目文档中的构建说明,反映当前推荐的构建参数
- 考虑在项目POM中预配置常用的构建profile,减少命令行参数复杂度
总结
这个构建问题的解决过程展示了Maven复杂配置可能带来的隐式问题。在大型开源项目如Druid中,构建系统的正确配置对于开发效率至关重要。通过分析具体错误、理解构建流程并调整配置参数,可以有效解决这类构建时的问题。这也提醒开发者在执行复杂构建命令时,需要理解各参数间的相互作用,避免不兼容的参数组合。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217