Guava项目在JDK 21环境下构建失败问题分析
Google Guava作为Java生态中广泛使用的核心库,其构建过程在最新JDK 21环境下出现了兼容性问题。本文将深入分析这一问题的技术背景和解决方案。
问题现象
当开发者在JDK 21环境下执行Guava项目的完整构建命令时,构建过程会在生成Javadoc文档阶段失败。错误信息显示与Java 21的预览API相关,特别是涉及以下关键类:
- java.lang.foreign.MemorySegment
- java.util.concurrent.StructureViolationException
- java.lang.StringTemplate
这些类在JDK 21中被标记为预览API,需要显式启用预览功能才能使用。
技术背景
Java平台从JDK 12开始引入了预览功能机制,这是一种让开发者提前体验未来可能成为标准特性的机制。预览功能需要明确启用才能使用,这是为了避免这些尚未最终确定的API被误用于生产环境。
在Guava项目中,构建过程会尝试分析JDK的源代码来生成完整的API文档。当构建环境升级到JDK 21后,这个机制遇到了以下挑战:
- JDK 21引入了多个新的预览API,如Foreign Memory API和String Templates
- 默认情况下,Java编译器会拒绝编译使用预览API的代码
- Guava的构建脚本没有针对JDK 21的这些变化进行调整
问题根源
深入分析构建失败日志,可以发现几个关键点:
- Javadoc工具在分析JDK内部类时遇到了预览API
- 这些预览API包括内存段(MemorySegment)、作用域值(ScopedValue)等新特性
- 构建系统没有为Javadoc工具配置--enable-preview参数
本质上,这是一个构建系统与新JDK特性的兼容性问题,而非Guava代码本身的功能缺陷。
解决方案方向
针对这一问题,社区讨论提出了几个可能的解决方向:
- 完全移除对JDK源代码的分析:由于这一功能已经长期存在问题,可能考虑直接移除
- 为构建系统添加JDK 21支持:配置适当的预览参数和兼容性设置
- 建立针对新JDK版本的持续集成测试:提前发现类似兼容性问题
从技术实现角度看,第一种方案最为彻底,可以避免未来JDK升级带来的类似问题。第二种方案则保持了现有功能的完整性,但需要为每个新JDK版本进行适配。
对开发者的建议
对于需要使用Guava的开发者和贡献者,在当前阶段可以采取以下临时解决方案:
- 使用JDK 17等长期支持版本来构建项目
- 在构建命令中添加跳过文档生成的选项
- 关注项目官方对JDK 21支持的进展
长期来看,随着Java平台的持续演进,开源项目对新JDK版本的支持将成为一个常态化的工作。这不仅涉及构建系统的适配,还包括对新API的合理利用和对废弃特性的替换。
总结
Guava在JDK 21下的构建失败问题反映了Java生态演进过程中的典型兼容性挑战。通过分析这一问题,我们可以看到Java平台新特性机制与现有构建系统的互动关系,也为其他开源项目处理类似情况提供了参考案例。随着社区的持续努力,这一问题有望得到妥善解决,确保Guava在最新Java环境中继续发挥其核心库的价值。
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-7BSpark-Prover-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-7BSpark-Formalizer-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).Dockerfile014
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