解决grpc-java在MacOS M2芯片上构建Docker镜像时的protoc错误
2025-05-20 17:14:30作者:范垣楠Rhoda
问题背景
在MacOS M2芯片设备上使用Docker构建grpc-java项目时,开发者遇到了protoc工具执行失败的问题。错误信息显示为"terminate called after throwing an instance of 'std::system_error'",这表明在运行protobuf编译器时出现了系统级异常。
问题分析
该问题主要出现在基于ARM架构的MacOS M1/M2芯片上,与传统的x86架构环境存在兼容性差异。具体表现为:
- 在Intel CPU的Mac和Windows系统上可以正常构建Docker镜像
- 在M2芯片的Mac上本地使用IntelliJ IDEA和Temurin 21 Java版本可以正常构建
- 但在Docker环境中执行gradle bootJar命令时会出现protoc错误
解决方案
通过调整grpc-java项目中protobuf插件的配置可以解决此问题。关键点在于使用特定版本的protoc-gen-grpc-java插件:
protobuf {
protoc {
artifact = "com.google.protobuf:protoc:3.25.1"
}
plugins {
grpc {
artifact = 'io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.52.1'
}
}
generateProtoTasks {
all()*.plugins {
grpc {}
}
}
}
对于需要跨平台支持的项目,可以采用条件判断的方式配置不同版本的插件:
protobuf {
protoc {
artifact = "com.google.protobuf:protoc:3.25.1"
}
plugins {
grpc {
def grpcVersion = 'io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.52.1'
if (Os.isFamily(Os.FAMILY_WINDOWS) || Os.isFamily(Os.FAMILY_UNIX)) {
grpcVersion = 'io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.62.2'
} else if (Os.isFamily(Os.FAMILY_MAC)) {
// 针对MacOS特别是M1/M2芯片使用1.52.1版本
}
artifact = grpcVersion
}
}
generateProtoTasks {
all()*.plugins {
grpc {}
}
}
}
技术原理
这个问题的根本原因在于不同架构处理器上的二进制兼容性。protoc-gen-grpc-java 1.52.1版本在ARM架构的MacOS上表现更稳定,而较新版本可能在特定环境下存在兼容性问题。
对于使用Rosetta 2转译环境的MacOS M1/M2设备,1.52.1版本被证明是最稳定的选择。这种版本差异也反映了跨平台开发中常见的兼容性挑战,特别是在处理器架构转换的过渡期。
最佳实践建议
- 对于MacOS M1/M2用户,推荐使用protoc-gen-grpc-java 1.52.1版本
- 在构建脚本中添加平台检测逻辑,自动适配不同环境
- 保持protobuf编译器版本(protoc)与grpc插件版本的兼容性
- 在Docker环境中确保包含必要的系统库和兼容层
通过以上配置调整,开发者可以在MacOS M1/M2设备上顺利构建grpc-java项目,同时保持与其他平台的兼容性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
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++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
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
470
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
364
3.02 K